考虑激励型需求侧响应的电-气互联系统两阶段随机优化调度

电力和天然气网的耦合和互联,为风电等新能源的消纳提供了新方式。文章在考虑电转气(power to gas,P2G)设备和激励型需求响应(incentive demand response,IDR)的备用服务后,构建了电-气互联系统(integrated pow er and gas system,IPGS)带补偿两阶段随机优化调度模型。模型的决策目标包含基于风电预测出力的日前确定性调度经济成本,以及考虑实时风电场景的功率平衡补偿成本。同时计及激励型需求响应不确定性后,建立了需求响应经济补偿分段线性化模型。以IEEE 39节点电网和修改的比利时20节点天然气网组成的系统进行仿真,分析系统运行成本和天然气网的备用容量裕度,验证了所提模型的有效性。此外,进一步分析了激励型需求响应的响应概率对电-气互联系统经济调度的影响。     

云计算多目标任务调度的优化粒子群算法研究

针对传统粒子群算法求解云计算多目标任务调度的收敛速度慢、精度低的缺陷,提出一种优化多目标任务调度粒子群 算法(MOTS-PSO)。 首先,引入非线性自适应惯性权重,改变粒子的寻优能力,避免算法陷入局部最优;其次引入花朵授粉算法 概率更新机制,平衡粒子的全局搜索和局部寻优,并对粒子的全局搜索位置更新公式进行改进;最后引入萤火虫算法,产生“精 英解”对局部搜索位置更新公式进行改进;同时利用“精英解”对粒子的位置进行扰动,跳出局部最优状态。 实验表明,MOTS-PSO 算法在收敛速度和收敛精度上,比 PSO 算法提高了 27. 1%、19. 9%,比 FA 算法提高了 22. 09%、5. 2%。 进一步实验表明, MOTS-PSO 算法在解决不同规模数量的任务调度时,比 PSO、FA 算法效果更优。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

考虑机组灵活性的独立微网日前日内协调优化调度

作为高效利用分布式能源以及补充大电网灵活性的有效手段之一,微网的优化调度越来越受到重视。在全面考虑各类分布式资源调度灵活性的基础上,从日前和日内2个时间尺度出发,建立以总运行成本最小为目标的独立微网优化调度模型。日前调度计划为日内调度提供参考,必要时在日内调度中可调整满足灵活性要求的分布式资源的启停状态;日内调度采用滚动优化方式,并通过制定各类分布式资源的调整优先级,指导日内调度计划的优化调整。将蓄电池初始荷电状态作为优化变量,与分布式资源的调度计划同时进行优化,以进一步提高微网运营经济性。对该模型进行线性化处理,并调用CPLEX求解器求解该混合整数规划问题。算例分析结果验证了所提调度策略的合理性。     

考虑灵活性的冷热电联供型微网优化调度

可再生能源和负荷波动对冷热电联供型（CCHP）微网的运行状态有重要影响,为了提高微网应对功率波动的能力,针对冷热电联供型微网的调度灵活性展开研究。首先,在日前调度中,考虑到冷热电供需互补和负荷之间多能互补特性,通过调用供能侧和需求侧多种灵活资源,构建灵活性供需平衡,从能量允许波动率的角度提出冷/热/电灵活性指标以及系统整体灵活性评价指标。其次构建了日运行成本最低和灵活性最高的多目标优化调度模型。最后通过算例分析证明所提优化调度模型可以满足系统多能供需平衡,冷热电联供型微网的经济性和灵活性得以提升。     

智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法

早高峰和晚高峰时段的路网交通混乱,极易发生拥堵情况,为缓解交通系统压力,设计节点元胞划分下智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法。获取不同交通路线间的流量分离函数,定义路径交通流量和可用路段费用,得到出行者在某段路径上的概率函数,计算智慧城市路网各路段交通流量;获取流量守恒和车辆传递函数,计算可变元胞的单独序列,建立交通节点元胞划分模型;设计交通流量均衡性优化调度算法,得到城市路网均衡性的优化调度结果。设置仿真参数,对比优化前后三个路网模型的路径流量,仿真结果显示：早高峰和晚高峰时段路段内的路径流量明显降低,在其他时段,优化后的路径流量也不同程度下降,且路网模型越复杂,该优化方法的调度效果越好。     

Does battery storage lead to lower GHG emissions?

A study of the Australian National Electricity Market shows that using battery storage in the Australian national electricity grid reduces CO₂ emissions by providing further flexibility for the operation of conventional generators and also by decreasing the amount of unused renewable energy. Interestingly, energy storage is more efficient at reducing carbon emissions in the context of higher carbon and/or fuel prices. In addition to reducing emissions, battery storage can decrease the cost of delivered energy.     

煤矿生产调度管理系统的现状分析

实现煤矿的安全生产对于保障煤矿企业的长效发展具有积极的意义和作用,对于维护社会和国家的安定具有至关重要的作用。煤矿生产调度管理系统作为维护和实现煤矿安全生产的关键,在煤矿的安全生产过程中起着重要的组织作用。因此,根据当前煤矿的现状和发展趋势,采用合理有效的方式建立煤矿生产调度管理系统,对于实现煤矿的安全生产和长远发展具有重大的现实意义。本文将从煤矿生产调度管理系统的现状和存在的问题以及如何采取相应的对策,来实现煤矿企业的长远发展进行了论述。     

Challenges and opportunities for productivity improvement studies in linear,repetitive, and location-based scheduling

Despite theoretical advancements in alternative project planning methods the extent of their practical implementation varies strongly; it has been limited especially in the US construction industry. The family of linear, repetitive, and location-based scheduling techniques holds significant but barely substantiated promise by containing multiple variables of interest for integrated analysis and optimization. Yet it is necessary to provide empirical evidence that using such techniques can improve productivity to increase credibility and acceptance by practitioners, because claims of conceptual superiority are only sporadically supported with detailed measures. An analysis is performed to identify relevant decision-making variables, extract challenges that currently limit the corpus of quantitative productivity studies on alternative scheduling to its insufficient size, and reveal opportunities to expand it in breadth and depth. Variables are categorized by their relevance to time, activity, resource and location, as well as the managerial approach. Challenges include the diverse definitions of productivity itself, issues related to achieving generalizability, and the detailed steps of data collection, preparation, and analysis. Opportunities include the guidance from existing but rare studies and well-established research methods such as case studies that can be applied. This is illustrated with a sample project of a high-rise apartment building in Brazil. If alternative methods can be proven to be measurably better for specific applications, there might be a paradigm shift from merely defaulting to traditional but problematic network-based scheduling toward consciously choosing the planning method based on its potential benefits for a project.