采用多随机变量超分位数方法的机组碳捕集率优化决策

碳捕集机组的效益与电价、碳排放权价格密切相关,在售电损失费用、碳排放权交易费用和燃料费用为目标函数的机组碳捕集率优化模型中,同时考虑电价与碳排放权价格的随机性,提出并推导了多随机变量超分位数方法,将机组碳捕集率优化模型变为机组碳捕集率随机函数型的优化模型,便于利用工具箱求解。对比分析了不考虑电价和碳排放权价格波动,仅考虑碳排放权价格波动以及考虑电价与碳排放权价格波动的机组碳捕集率优化模型的3种计算结果。算例仿真结果表明,同时考虑两价格的随机性,增加了系统碳捕集率调节的灵活性,积极响应了电力市场和碳交易市场机制,降低了碳捕集系统的综合运行成本。     

冷热电联供系统能量流函数及运行策略

详细分析系统能量流特性,提出刻画冷热电联供（CCHP）系统在“以热定电”和“以电定热” 2种运行策略下的能量流函数。为提升CCHP系统的经济环保效益,建立其经济环保调度优化模型,目标函数包含燃料成本、购电成本及考虑污染气体排放需缴纳惩罚费用的环境成本,能量流函数作为能量平衡等式约束。算例仿真结果表明,所提能量流函数及模型可实现CCHP系统的优化调度,从而降低生产成本,改善环境效益,提高能源利用水平。     

极限诱导分岔最小负荷裕度计算方法

由于极限诱导分岔点处的潮流雅可比矩阵非奇异,因此电压稳定裕度对参数灵敏度的计算存在困难。对此,采用分岔点处参数灵敏度计算的新方法,只需求解一个左端系数阵为扩展潮流雅可比矩阵的线性方程组,进而提出了包含极限诱导分岔点在内的静态电压稳定最小负荷裕度计算方法。该方法结合负荷增长模式及其波动形式,建立了连续潮流模型和求取最小负荷裕度的优化模型。IEEE 118节点系统的仿真算例验证了所述方法的简单有效性。     

基于CVaR的风电场并网容量优化计算

由于风力发电出力与风速具有随机性,风电场接入系统的极限容量较传统电厂的影响更大,计算更困难。条件风险价值理论(CVaR)作为一种新的随机性计算方法被用来建立和求解风电场并网极限容量的优化模型。该模型可计算不同置信度水平下的极限容量,可有效处理置信度水平以外极端情况的影响。引用变换函数,将难以解析的条件风险函数转化为可微的概率密度函数积分形式;引入辅助变量,用离散点代替连续积分计算,简化模型为线性优化问题。仿真算例分别计算和分析了系统接入单个风电场与多个风电场时不同置信度水平下的风电场并网容量,表明方法在处理随机性变量及随机性问题中具有明显、独特、便捷、有效的优点。     

用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法

介绍了粒子群优化算法(PSO),结合电力系统实际运行情况提出了适用于离散型变量的改进PSO算法,该算法将全局型和局部型算法有效结合起来,将问题分层解决,并引入了变异算子.在IEEEl4节点系统和130节点实际系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,可在较短的计算时间内取得更好的优化效果.     

风电并入冷热电联供系统的优化运行控制

冷、热能只需满足阶段性平衡,而电能则需满足实时平衡。为了提升风电的利用水平和降低风电随机性对电网的影响,提出风电以制热方式和供电方式参与冷热电联供系统(CCHP)供能的供热模式及供电模式。构建并分析风电供能模式控制方法,并对2种供能模式分别建立以包含燃料成本和购电成本的系统运行成本为目标函数的优化模型。考虑风电出力预测偏差,采用α-超分位数方法刻画各随机目标函数,进而建立相应的随机优化模型。通过算例分析风电不同供能模式下的经济效益;研究不同置信水平对系统运行成本的影响。仿真结果为风电供能模式的选择提供了依据;该研究可为智能电网背景下可再生能源的高效合理利用提供新思路。     

储能聚合商自营共享模式下电能交易方法

针对用户侧分布式储能成本较高、利用率低、运营模式单一等问题,提出了一种兼具电能自营和储能共享模式的储能聚合商(ESA)自营共享电能交易方法,ESA分别从与电网公司、用户的电能交易中获益。基于分时电价和用户负荷预测,建立ESA控制储能充放电的日前优化模型,以ESA与电网之间的交易成本最小化为目标,获得ESA日前各时段的充放电电量,并将其作为ESA实时优化和定价的储能控制策略。以最大化ESA效益为主目标、最大化用户日效益为从目标,以内部电价为控制变量、用户用电量为状态变量,以内部电价限价、用电刚性需求等为约束,建立一种基于主从博弈的电能交易实时优化模型。算例仿真表明：ESA对日前储能充放电的决策获得了最低购电成本;主从博弈优化的电能交易决策了内部电价,提升了ESA和用户的经济效益。ESA自营共享电能交易方法是电力系统在共享经济模式下的有效尝试。     

带可变事故切除时间的暂态稳定约束最优潮流计算

在暂态稳定约束最优潮流（OTS）研究的基础上,提出了电力系统事故切除时间为变量的暂态稳定约束最优潮流（OPF-TSCC）模型.根据约束转换方法,建立了OPF-TSCC对应的一类广义半无限优化（GSIP）;基于GSIP现有理论和算法,提出了求解GSIP的一类新算法.电力系统数值仿真结果验证了所提出的模型和算法的有效性.新模型还可用于求解系统故障的临界切除时间（CCT）.     

含需求响应特征矩阵函数的两阶段风险调度

为了考虑并规避价格型需求响应带来的风险,针对电量变化与电价变化间存在的需求响应关系,采用自适应最优分割法对非线性的需求响应进行拟合,并对需求响应波动做量化刻画,提出了需求响应特征矩阵函数.选取虚拟电厂为背景,采用场景生成方法模拟系统风电和需求响应波动,将需求响应特征矩阵函数计入采用条件风险价值来度量系统不确定风险的优化模型,并以系统期望总收益最大为目标,建立了含需求响应特征矩阵函数的两阶段风险调度模型.仿真结果表明,所建模型能进一步规避风险和提升调度期望总收益,验证了所刻画需求关系和模型有效性.所提方法和模型可为风险规避问题提供借鉴,为不同风险偏好程度的调度提供参考.     

基于改进BP神经网络的变电站检修运维成本预测

变电站的检修运维成本受众多复杂因素影响,且检修费用数据记录具有模糊性和波动性.为解决检修费用记录不明的问题,首先对变电站检修条目划分并采用水平和垂直方向的数据分析方法进行处理,再利用BP神经网络预测检修运维成本.为提高BP神经网络预测精度,采用K-fold交叉验证对原始数据训练模型进行精准调整,应用遗传算法对BP神经网路的初始值和阀值进行调整和改进,从而建立基于遗传算法的改进BP神经网络检修运维成本预测方法.以某地市变电站为例进行变电检修运维成本预测,对比分析显示所提方法能有效提高模型预测精准度,从而为电网给变电站拨付检修费用提供参考价值.