考虑发电机报价曲线的发电计划偏差的β-PSO优化方法研究

在电力市场环境下发电商的机组报价将会随着机组出力的变化而变化,此时发电计划偏差优化问题的目标函数不再是简单的线性模型,而是非线性模型。针对该优化问题的特点,提出了β分布-粒子群优化算法(β-PSO),用β分布函数代替传统PSO算法中的均匀分布函数。在产生可行解的过程和迭代过程中动态地调整β随机函数的参数,以提高产生可行解的速度和质量,在粒子速度更新时保证粒子在可行域内不断寻优。通过算例表明,该算法有效地解决了以往粒子群算法在求解优化问题时难以找到可行解的困难。     

考虑机组优化选取的含风电电网滚动优化调度方法

提出一种包含调整机组优化选取策略的滚动优化调度方法。根据负荷及风电超短期预测信息,首先考虑等效负荷(负荷+风电)预测偏差和机组调节容量匹配、机组爬坡量和等效负荷波动量匹配,以及减少外送断面越限原则进行调节机组优化选取。在此基础上,以机组调整成本及弃风量最小为目标,建立优化模型并采用改进粒子群优化算法求解。实际算例表明,考虑机组优化选取的滚动优化调度实现了超短期时间尺度上对负荷及风电预测偏差的自动跟踪调节,提高了发电计划的准确性,同时有效降低了综合发电成本和外送断面功率越限的风险,提高了电网运行的经济性和安全性。     

求解经济调度问题的改进粒子群算法

提出了一种求解电力系统经济调度问题的改进粒子群算法。该算法考虑了机组的爬坡速率、工作死区等多种约束条件,并计及了网损。该算法以粒子群算法为基础,提出了新的修补策略对违反各种约束条件的粒子进行积极的修正,并与罚函数技术相结合,使粒子尽可能地在可行解区域或尽量接近可行解的区域内寻优。由于大大减少了粒子在非可行解区域内寻优的概率,因而有效地提高了算法的精度和速度。仿真算例的结果表明,该算法具有速度快、精度高和收敛性好的特点。     

基于机组综合状态评价策略的大型水电站?精细化日发电计划编制方法

为减小水电站日发电计划与实际运行的偏差,提出一种基于机组综合状态评价策略的大型水电站精细化日发电计划编制方法.依据机组综合运行状态评价策略,确定机组优先开停次序;考虑水量、水库库容、机组运行限制等多重安全生产约束条件,以发电量最大为目标建立大型水电站日发电计划精细化模型,将其分解为机组组合子问题和开机机组最优流量分配子问题;采用原始量子进化算法和实数差分量子进化算法循环嵌套求解,获得水电站精细化日发电计划最优解.将所提算法应用于葛洲坝水电站并与其他求解方法对比,结果表明所提精细化日发电计划编制方法求解精度高,优化效果好     

深圳电网日前送受电与发电计划联合优化策略与建模研究

针对广、深调度管理模式调整后深圳城市电网日前发电计划业务的实际需求,提出了送受电与机组出力联合优化的日前发电计划优化策略、模型与算法。通过引入送受电计划的可行优化空间,合理安排气量受限的燃气机组的出力曲线,降低了全系统购电费用;对燃气机组进行启停优化并考虑爬坡能力限制,有效缓解调峰压力;对送受电计划进行基于历史统计比例因子的功率分配,较为精确地考虑了网络安全约束,并在消除阻塞的过程中调动送受电计划的可调节性。以总购电费用最小为目标,全面考虑系统约束、机组约束以及网络约束,构建了混合整数线性规划数学模型,并采用成熟数学优化工具包CPLEX进行高效求解。基于深圳电网实际日前发电计划数据的算例表明,上述方法能够协调优化送受电计划与机组发电计划,可有效应用于工程实践。     

求解经济调度问题的改进粒子群算法

提出了一种求解电力系统经济调度问题的改进粒子群算法.该算法考虑了机组的爬坡速率、工作死区等多种约束条件,并计及了网损.该算法以粒子群算法为基础,提出了新的修补策略对违反各种约束条件的粒子进行积极的修正,并与罚函数技术相结合,使粒子尽可能地在可行解区域或尽量接近可行解的区域内寻优.由于大大减少了粒子在非可行解区域内寻优的概率,因而有效地提高了算法的精度和速度.仿真算例的结果表明,该算法具有速度快、精度高和收敛性好的特点.     

初期电力市场确定电网日发电计划的模型与方法

在日前交易未开放的初期电力市场模式下,如何针对其特点建立合理的日发电计划模型对于保证这一时期各市场参与者的利益具有重要作用.文中立足电网公司建立日发电计划模型,重点考虑了非竞价机组的经济运行成本,并计及了包括竞价机组年度和月度中标电量的日分解值、机组爬坡速度、旋转备用和线路有功传输限制等约束.在所建模型的基础上,通过改进二次规划的可行方向法,计算发电成本函数为分段二次函数的动态优化调度问题,并与一个启发式机组组合算法相结合用以确定日发电计划.算例结果表明,该模型及方法可行、有效.     

基于改进PSO算法的短期发电计划研究

介绍了粒子群优化算法PSO(Panicle Swarm Optimization),并针对短期发电计划中的优化问题提出了一种改进PSO算法,将表示机组开停机状态的离散变量转换为0～1范围内的连续变量．与机组出力一起进行PSO优化搜索,然后再利用就近取整函数“mund”将其转换成整数变量。详细描述了应用改进PSO算法求解机组优化启停问题的具体步骤。将该方法应用于10机系统,实验结果表明该改进PSO算法用于短期发电计划是可行的。     

基于电力系统日发电计划的混合智能messy遗传算法

机组组合是电力系统日发电计划中主要的优化任务,在满足各种约束条件下求得全局最优解是一个比较困难的问题.传统遗传算法的二进制编码和随机遗传操作不适合于求解大规模机组组合问题.针对电力系统日发电计划的特点,提出了一种混合智能messy遗传算法(HIMGA),该算法实现简单,大大减小了求解问题的规模,保证了群体的多样性,提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性.仿真计算结果表明了该算法的有效性和实用性.     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

计及功率预测误差的主动配电网实时经济调度方法

为实现主动配电网的优化运行,构建分布式发电的高效集成和管理平台,采用实时经济调度方法计及功率预测误差确定系统的优化运行计划。首先以当前时段的实时经济运行成本最小为目标,计及功率平衡约束、设备运行约束、储能充放电约束等约束条件,建立小时级的实时经济调度模型。接着,在15 min级的时间尺度上,以实时经济调度计划为基础,针对可再生分布式发电的功率预测偏差,建立计及修正计划经济成本的实时经济调度修正模型并进行求解。仿真算例表明,主动配电网在并网运行模式下的经济性指标优于离网模式,实时不平衡功率调整方法相比于传统方法具有更优的经济性,同时所建立的模型适用于制定主动配电网运行计划。     

综合环境保护及竞价风险的发电侧经济运行

为了在电力市场中的发售电方能实现节能环保、低风险、高收益的竞价上网,对机组出力变化与市场电价波动之间的协调联动关系进行了研究,以交易日售电总利润最大化为目标,综合考虑实际报价风险系数、环境保护成本、机组运行成本及阀点效应,构建交易日的机组分时段出力优化模型,由此得出机组的经济运行优化方案,从而形成合理的发电报价计划;并结合遗传算法和粒子群优化算法两者的特点,设计了一种混合优化算法对所构建的具有非线性、非凸特性的动态规划模型进行快速准确地求解;最后通过算例应用的仿真分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

含分布式发电的配电网无功优化

研究了含风力发电的无功优化模型,介绍了包含分布式发电的配电网无功优化。当大量风力发电注入电力系统时,风力发电机随机输出功率引起配电网潮流大小、方向频繁变化,干扰了系统原有电压调节装置正常运行。为克服电压波动,保证系统电能质量,文中引入静止无功补偿器（SVC）作为配电网补偿设备,并考虑配电网中可控制无功输出的柴油发电机的无功贡献,以有功能耗费用、SVC安装费用、柴油发电机无功生产费用为目标函数,建立了含分布式发电的配电网无功优化模型。针对由蒙特卡罗仿真得到的不同风力发电状态,在实际算例中应用遗传算法确定各状态下SVC最优安装位置、输出以及可控制无功输出的分布式电源的最优输出结果。     

基于风电出力概率预测模型的源荷储日前概率优化调度

为提高电力系统应对风电出力不确定性的能力,基于概率优化方法,构建源荷储日前概率优化调度模型,该模型在考虑风电出力概率分布的同时避免了大量场景的生成与缩减过程,且能够考虑风电出力偏离预测值后常规机组的调整情况,实现备用容量在各机组间的最优分配。在对储能设备进行日前调度时,根据荷电状态的变化动态调整储能设备的充放电功率上限值,改进储能设备的数学模型,避免储能设备发生过充和过放。采用IEEE 6节点系统进行算例分析,验证了所建模型的有效性。     

双电源故障无缝自愈配电环网潮流优化控制方法

在分析双电源故障无缝自愈配电环网供电系统的基础上,考虑网络有功损耗与节点电压偏差,提出了一种基于统一潮流控制器(UPFC)的配电环网潮流综合优化控制方法。分析了配电环网潮流最优分布规律,得出了网络有功损耗、负荷节点电压偏移与UPFC产生的串联补偿电压之间的内在关系。分别构建了网络有功损耗隶属函数与节点电压偏移隶属函数,用以表征各自偏移最优目标的程度;根据关注程度确定二者的权值进而得到了综合优化目标函数,最后通过全局最优化方法实现对串联补偿电压求解。建模仿真结果表明,该环网潮流综合优化控制方法能够均衡两侧出力,有效控制所有节点电压偏差与网络损耗,为故障无缝自愈技术的实现奠定基础。     

考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合研究

为了提高电动汽车入网技术（V2G）的电力系统机组组合实用性和经济性,提出一种考虑可入网电动汽车（PEV）的数量变化和电池电荷状态变化的机组组合算法。利用电池电荷状态与充放电电量之间的关系,结合预估的不同时段入网PEV数量,确定每天入网PEV的净充电总需求量。构建考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合模型,以发电成本为目标函数,加入电池电荷状态的罚函数,求解电力系统机组的出力计划和入网PEV的充放电控制计划。分析了不同情景下充放电最优控制和机组组合结果,对比了不同PEV充电模式对电力系统机组组合结果的影响。算例分析结果表明,该方法可以有效的节省机组成本,实现电动汽车的连续调度,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于MVO算法与改进目标函数的电力系统负荷频率控制

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。     

考虑清洁能源消纳的多边发电权交易新型模式

针对自备电厂调峰潜力未得到充分利用,以及发电权中长期双边交易既限制交易规模又容易产生交易偏差,导致清洁能源消纳困难的问题,基于中长期交易,提出考虑清洁能源消纳的多边发电权日内交易机制。在分析传统发电权交易存在的问题的基础上,制定基于多能源综合绩效的多边发电权日内交易原则,构建考虑清洁能源消纳的多边发电权日内交易模式和组织流程;针对自备燃煤、公用燃煤、水电及新能源机组运行特性,给出综合绩效定义及评价模型;以多能源机组交易后综合绩效最优为目标函数,以能源出力特征、发电计划、安全稳定为约束条件,建立多能源日内发电权交易电量优化模型。新疆地区多能源数据算例分析结果验证了所提交易模式的有效性。     

大型并网风电场储能容量优化方案

为减少大型并网风电场输出功率不稳定给系统频率造成的较大影响,在Matlab平台中仿真了风电机组输出功率随风速变化的规律,以风电机组输出功率特性函数和风电场风速概率分布函数为基础,提出了一种计算大型风电系统长时间稳定输出所需储能容量的方法,并用实际风电场数据验证了该方法的有效性,以期为风电场设计提供决策参考。