计及风险约束的多阶段输电系统规划方法

多阶段输电系统规划问题是一个复杂的非线性组合优化问题。与传统的输电系统规划问题相比，电力市场环境下的输电系统规划更加复杂，需要处理的不确定性因素更多。在不确定性环境下所制定的输电系统规划决策不可避免地会带有一定的风险, 包括安全风险与经济风险。因此，在制定输电系统规划方案时需要适当考虑风险的影响，亦即需要进行风险管理。在此背景下，文中利用机会约束规划可以显式描述风险的特点，构造了计及风险约束的多阶段输电系统规划的模型框架，并给出了相应的求解算法，为解决这一重要而困难的问题做了一些新的尝试。最后通过一个算例系统说明了所提出的方法的可行性。     

基于蚁群算法的配电网络综合优化方法

配电网络综合优化是改善电压质量、降低网损、实现配电网络自动化的重要环节，针对现有配电网络综合优化算法的不足，建立了融配电网络重构和电容器投切于一体的配电网络综合优化数学模型，提出了基于蚁群算法的配电网络综合优化计算新方法，新算法不依赖各种初始参数，不易陷于局部最优，通过实例分析表明，新算法与现有各种方法相比，具有适应性好、计算效率高、优化效果好的优点。     

考虑线路剩余输电容量的多目标电网规划

传统输电网规划方案由于没有考虑网络中各线路的负载运行水平，得到的最小费用方案会导致部分线路负载率偏高。文中的新规划模型将线路投资费用和网络剩余输电容量作为目标函数，同时考虑优化线路负载率的分布，用以求取最少投资下具有最大网络剩余输电容量的规划方案。结合混沌变量的随机遍历特性，将混沌优化算法应用于输电网非线性混合整数规划模型的优化求解。算例表明方法的正确性和有效性。     

输电规划中计入环境因素的路径决策

输电规划要兼顾可靠性和经济性，而规划区域的环境条件对输电线路的投资费用有直接的影响。分析了输电规划与地理环境间的相互关系，提出考虑地理环境信息的输电布线路径的决策方法，以估算输电规划中备选线路的长度和成本。该方法将地图单元格化，利用模式识别技术量化每个单元格的环境综合成本，在此基础上建立计及环境成本的输电线路走廊优化模型，并提出一种双种群改进智能蚁群算法对模型进行求解。算例分析验证了所述路径优化方法的正确性和有效性。     

一类复杂输电网络改进的可靠性评估模型

含500 kV/220 kV电磁环网的大型输电网通常采用“一次电网环网，二次电网分区开环”的运行方式，以减小短路容量，提高电网的安全稳定性。这一类复杂输电网络的可靠性评估面临着计算量庞大、状态分析困难等问题。提出了一种改进的可靠性模型，用具有多状态的等值发电机和等值负荷来简化二次电网，并对最小切负荷量的线性规划模型进行修正。该模型既保留了二次电网对一次电网的支持作用，又有效地改善了计算效率，极大地缩短了评估时间。通过对实际的大型交直流混合输电网进行算例分析，验证了该模型的有效性及可行性。     

离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用，提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中，DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享，有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵，建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统，计算结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进多目标蚁群算法浑北灌区优化配水研究

为提高灌区渠系配水的科学性,文中以沈阳浑北大型灌区为例,采用改进的多目标蚁群算法,对其灌区渠系配水量进行优化计算。研究成果对于大型灌区优化配水具有重要参考价值。     

组合网络中最优施工顺序的算法

对组合网络中几种常用的施工顺序优化算法原理阐述，方法步骤等作适当改进与深化，并加以分析比较，应用于工程实践，取得良好的经济效益。     

基于自适应蚁群算法的WCE充电路径优化方法

在无线充电传感器网络中,移动无线充电设备(WCE)充电路径规划是关键。考虑WCE能量受限以及网络中存在充电瓶颈节点的情况,提出了一种基于自适应蚁群算法的WCE充电路径优化方法。通过引入信息素自适应动态更新机制,使信息素浓度与挥发因子正相关,则路径上的信息素浓度不会太集中,以避免算法陷入局部最优。然后,根据上一次迭代获得的解,动态调整信息素浓度因子,以加强优秀种群的探索能力。实验结果表明,与其他几种典型群智能优化算法相比,本算法收敛速度更快,生成的充电路径长度更短,WCE能耗更少,从而能获得更好的WCE充电路径规划方案。     

一种求解最优机组组合问题的随机扰动蚁群优化算法

针对蚁群优化算法中易出现的停滞现象，设计出一种新颖的随机扰动蚁群优化算法。该算法包含了两个重要方面：一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子；二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略。此外，还对该算法中参数的选取方法及取值范围进行了研究和探讨。利用该算法求解最优机组组合问题，并在模型的转化、约束项的处理等方面进行了深入的分析。通过对两个测试系统进行计算，并与基本蚁群算法进行比较，证明了该算法可以有效地克服基本蚁群算法计算时间较长和容易出现停滞现象的缺陷，具有更好的全局优化能力。     

改进蚁群算法及其在水利工程项目管理中的应用

为了更加有效解决水利工程项目管理中的多目标决策问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法首先利用遗传算法的全局搜索能力将信息素初始化,然后在算法进行遍历过程中引入变异操作和交叉操作,提高算法的鲁棒性和有效性。水利工程项目多目标优化案例分析表明,较传统遗传算法和蚁群算法,本文提出的方法对于解的寻找速度更快,解的质量更高,该算法具有较高的全局寻优能力。该研究为水利工程项目管理多目标决策问题的解决提供了一种新的思路和方法。     

基于改进多目标蚁群算法的辽阳灌区渠系优化配水研究

为提高灌区渠系配水的科学性,采用改进的多目标蚁群算法,以辽阳大型灌区为例,对其灌区渠系配水量进行优化计算。结果表明：相比于改进前,改进后模型收敛度得到明显改善,使得辽阳灌区配水率平均提高13.6%,平均配水量增加8.75万m³。研究成果对于大型灌区渠系优化配水方法具有重要参考意义。     

基于区间多阶段随机规划的水资源优化配置模型及应用

针对水资源系统中供需水存在的不确定性和随着时间推移呈现的动态性,基于黑龙江省历年供水、用水及社会经济等数据确定规划年的水资源参数及经济参数,采用区间参数反映系统中的不确定性,利用多阶段随机规划反映水资源配置中的动态性,进而建立了多水源、多用水户的区间多阶段随机规划模型,模型通过平衡水资源配置系统中用户配置水量、系统风险与系统收益三者关系,可实现系统最大经济效益。利用该模型对黑龙江省水资源配置问题进行研究,结果表明:规划年黑龙江省生活、工业和生态用水均可以得到满足,农业用水在丰水年基本得到满足,枯水年缺水量为15.32亿~49.40亿m³,与现状年相比,农业缺水得到一定程度的缓解;水源供给方面,地表供水比例稳步提升,可以较好保护地下水源。     

多功能水库调度的蚁群优化算法研究

提出了一种称为蚁群优化算法(ACO)的自然启发式(metaheuristic)技术,以便为多功能水库系统制定合理调度策略。大多数实际问题的解决方案往往涉及非线性优化,附带高维数和大量等式与不等式约束条件。传统技术往往不能得到全局性的最优解。最近提出的进化算法在解决诸多问题时也面临不少麻烦。研究的目的是测试ACO在解决此类问题上的有效性。为计算水库调度的ACO模型,提出按如下方式处理问题:考虑有限时间序列的入流,将水库库容划分一些等级区间,并按预定最优标准确定每一时段的水库泄水量。以印度希拉库德水库为例,对ACO的应用进行了分析。建立了应用于月调度的短期调度和长期调度模型。为了评价ACO,同样用实数编码遗传算法(GA)求解所建立的模型。两种模型的结果表明,与GA相比,ACO模型性能更好,其年度发电量更高,同时满足灌溉和防洪要求。最后得出ACO模型优于遗传模型,特别是在长期水库调度的情况下。     

输电规划方法的评述

评述了输电规划的现状，分析了电力市场改革给输电规划带来的新问题。从优化问题的诸要素出发，归纳现有的输电规划求解方法。指出输电规划在考虑经济性的同时，要以量化的指标来反映系统的安全风险水平，兼顾规划方案的经济性和安全性。在此基础上讨论了输电规划的发展趋势。     

基于蚁群算法的水质模型参数估算

文章介绍了蚁群算法的原理、特点,继而将其用于求解实际的水环境模型参数的估值问题,并对求解结果进行了分析。     

配电网络优化规划的基因算法

提出了一种适用于配电网辐射型结构特点的网络优化基因算法。此算法利用配电网辐射状的特点，选择与网络结构相关的特殊变量作为优化变量，使生成的网络自然呈辐射状，且算法中优化变量的个数与负荷节点的个数相同，提高了搜索寻优的效率。另外，算法中还包括利用边际费用法对各导线截面的优化选择。以网络年计算费用最小为优化目标建立配电网规划的数学模型，利用文中提出的特殊变量作为优化变量的基因算法求得优化解。具体算例的计算验证了该算法的有效性。     

水资源利用中最优规划问题的探讨

讨论了水资源利用最优规划模型中的“多反而少”现象,对其一般最优规划模型作了一些改进,可以得到更优的结果,指出了最优规划对于节水工作的指导意义,并进行了示例计算。     

基于蚁群算法的三峡库区洪水优化调度

为解决三峡水利枢纽汛期的洪水调度问题,根据三峡库区洪水优化调度问题的具体需求,以蚁群箅法为基础建立了求解该问题的模型和求解方法,并对三峡水库典型洪水的洪水优化调度问题进行了仿真计算.结果表明,蚁群算法能够有效求解水库洪水优化调度问题,计算效果也较好.     

考虑不确定性的区间多阶段随机规划模型研究

水资源供需系统具有复杂性和不确定性,且系统环境随时间动态变化,给决策者带来困扰。本文基于多阶段规划框架下的多层离散情境树,引入区间数和概率密度函数表达模型中不同参数的不确定性,建立适用于水资源管理决策的区间多阶段随机规划模型,并以陕西省宝鸡市冯家山水库多用户供水方案决策问题进行实例研究。结果表明,该模型不仅能处理水资源供需系统中的不确定性,而且能够以多情境下的离散形式反映各规划周期中水资源配置的动态决策过程,并对预先制定的决策实时纠正以减少缺水经济惩罚和降低不能达到目标的风险,模型优化结果有助于决策者权衡系统经济效益、相应决策风险和相应的经济惩罚。