构造供电公司最优电能分配策略的CVaR方法

在输配分开电力市场中,供电公司将被从垄断的电力工业运营体制中解捆,从而作为独立的市场竞争主体参与竞价购电。为了满足终端用户电能需求和系统备用需要,供电公司需要综合考虑在长期合同市场、日前现货市场、备用容量市场以及自备电厂的电能分配。借鉴金融领域的风险管理理论,以条件风险价值(CVaR)作为风险度量指标,综合考虑风险和期望利润水平,建立了供电公司均值-CVaR电能分配策略模型。算例仿真结果表明,给出的模型能够比较真实地反映供电公司决策时所面临的市场风险的本质特征,可使供电公司在保证一定利润水平的前提下实现CVaR风险最小化。     

电力市场条件下供电公司最优购电问题研究

电力市场条件下,根据现代投资理论建立了购电公司最优购电分配模型,用以确定远期合同市场、日前市场、实时市场的购电量,利用蚁群算法对模型求解。给出具体算例,通过算例证明了模型的正确性与可行性。     

基于机会约束规划的供电公司最优购电策略

在输电与配电分离的电力市场模式下,供电公司可以作为市场主体从市场联营体或发电公司直接购电来满足用户需求。供电公司的购电决策对其收益有着重要影响。在假定供电公司可以通过长期合约和现货市场组合购电以满足用户需求的前提下,基于机会约束规划方法框架,构造了供电公司计及风险的最优购电决策的数学模型,并用蒙特卡罗仿真方法对其进行求解。计算结果表明,供电公司可以根据自己的风险偏好来确定在合约市场和现货市场购电量的最优分配策略。     

基于机会约束规划的供电公司最优报价策略

研究在输配分开电力市场中供电公司的最优报价策略问题。鉴于机会约束规划作为一类快速发展的随机优化方法能以显式的形式刻画风险,针对以联营体为基础的输配分开电力市场,在假设的市场交易规则基础上,构造了在现贷市场中基于机会约束规划的供电公司最优报价策略模型,并采用遗传算法求解。算例仿真表明,该研究工作为构造考虑风险约束的供电公司报价策略问题提供了一个新途径。     

含分布式电源的供电公司购电分配策略

为了降低购电成本、合理利用资源,以及减少、延缓电力投资,实现供电公司企业利润的最大化,提出了计及配网将来投资成本和购电成本的购电分配优化模型.该模型考虑了分布式电源接入配网、参与电能市场后的情况,得到供电公司在日前市场中从电力库和分布式电源的购电分配量.采用非线性原一对偶内点法求解该模型.算例仿真表明,结合负荷和负荷增长情况,合理分配购电比例,可以实现削峰填谷,提高设备的利用率,减少配网的将来投资成本,增大企业效益.通过算例也验证了上述模型的有效性和经济性.     

合同和电力拍卖市场购电量分配问题的研究

基于机会约束规划提出一种新的计及风险的供电公司购电模型,给出了将带随机约束条件的决策优化模型转换为确定模型的方法,并针对该模型给出了基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。通过求解该优化模型,能够较好地协调方案购电费用和风险这两个指标。论文最后运用实际市场数据进行了数值仿真,通过仿真可以清楚显示出购电商最优市场分配策略,结果表明本研究有助于购电商在电力市场中寻求最优投资策略。     

合同和电力拍卖市场购电量分配问题的研究

基于机会约束规划提出一种新的计及风险的供电公司购电模型,给出了将带随机约束条件的决策优化模型转换为确定模型的方法,并针对该模型给出了基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法.通过求解该优化模型,能够较好地协调方案购电费用和风险这两个指标.论文最后运用实际市场数据进行了数值仿真,通过仿真可以清楚显示出购电商最优市场分配策略,结果表明本研究有助于购电商在电力市场中寻求最优投资策略.     

考虑风险因素的两市场购电优化分配问题

不同国家和地区的电力市场通常根据自己的特点采用不同的市场模式,但无论在何种模式下,都存在一个类似于长期市场和短期市场的结构。电力市场中的购电商通常要在长期市场和短期市场进行电力交易,而其中的关键问题之一是如何针对本公司的情况,根据市场信息,寻求一种购电策略,优化两个市场的购电分配,使总的购电费用和风险尽可能得小。文中对这一问题进行了建模和讨论,针对由总费用和风险共同构成的目标函数,研究了两个市场的购电问题,给出了问题的解析解并针对实际市场数据进行了数值仿真,该问题的研究结果不仅有利于购电商分配不同市场的购电量,也为购电商进一步构造竞标曲线奠定了基础。     

风险条件下供电公司最优购电问题研究

一个开放的电力市场,通常在售电侧存在着类似于期货交易的长期市场和类似于现货交易的短期市场的结构,供电公司通常要在两个市场中进行购电以满足用户的需求,但两市场的购电价格和风险是不相同的.因此,目前供电公司急待解决的问题就是如何寻找到在两个市场中最优的购电组合,从而使自己的收益最大而风险最低.作者根据投资风险理论中的Markowitz理论建立了双目标数学模型,采用K-T条件对其进行求解,得出了该问题的解析解,并对其进行了算例仿真.     

水电不确定条件下电力公司最优购电策略分析

水电发电量由于受来水等因素的影响,具有很大的不确定性。在中国执行国家水电电量保障性全额收购政策的前提下,水电电量的不确定性必然对省电力公司购电计划的执行与调整产生很大影响。基于水电不确定条件,建立省电力公司购电电量决策模型;分别考虑和不考虑省外非政策性购电量情况下及不同水电发电量情景下,分析省电力公司最优购电策略;并在平衡相关利益主体的基础上,分析策略的可操作性和有效性。结论表明:在特定的情景下,省电力公司采用谨慎预测水电电量和在火电企业利用小时超过标准值后按电价优先原则购电2种策略,可以有效地降低购电成本。     

基于机会约束规划的广义电源多目标优化配置

针对配电网间歇性电源渗透水平逐渐增大、分布式电源和电容器组分开规划的现状,将能提供有功功率和无功功率的电源统称为广义电源。考虑风电、光伏出力的随机性,以投资效益、污染气体排放和反映系统供电可靠性的支路电压稳定裕度为优化目标,建立基于机会约束规划的配电网广义电源多目标配置模型,采用内嵌蒙特卡洛模拟的改进多目标粒子群算法对模型求解。IEEE-33节点系统的仿真结果表明,协调优化配置配电网有功无功资源,在提高资源利用率的同时也降低了污染气体排放量,并且从概率的角度对电压质量进行评估,辅助规划人员进行科学决策。     

基于机会约束规划的混合储能优化配置方法

微电源的容量配置问题直接关系微网的电能质量和经济性。考虑到风电的随机性,提出了基于机会约束规划的混合储能容量配置方法。该方法考虑了混合储能装置的功率出力和荷电状态约束,以装置成本最低为目标,采用遗传算法求解,得到风电输出功率波动不超过某一区间的置信度与混合储能最佳配置成本间的关系,从而为配置混合储能容量时为在电能质量和经济性间取得适度折中提供了定量依据。此外,该方法针对风电波动时间特性对混合储能装置进行功率分配,依据荷电状态限制设计了模糊控制策略,修正储能装置的功率参考值,以达到延长使用寿命的效果。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度

提出了一种基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度方法。首先,通过虚拟电厂对分布式电源和主动负荷进行整合;其次,在电价激励机制下,利用双层机会约束规划描述电网与虚拟电厂的互动机理,并对碳排放成本、电动汽车的充放电成本、空调的舒适度效益、电网与虚拟电厂的供需不平衡成本等进行详细分析;进一步利用模糊参数描述分布式新能源发电和负荷的不确定性,由此建立基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度模型;接着,综合利用支持向量回归、模糊模拟、清晰等价类方法将所提模型的模糊机会约束条件转换为确定性条件,并结合模式搜索算法和人工蜂群算法进行求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

基于机会约束规划的主动配电网分布式风光双层优化配置

提出了一种基于机会约束规划的主动配电网(ADN)分布式风光双层随机最优潮流优化配置模型。上层模型以兼顾传统配电网的投资收益与配电自动化成本的年利润最大为目标函数,通过蒙特卡罗(MC)随机模拟和前推回代法获取系统静态安全机会约束;下层模型以分布武电源(DG)有功削减最小为目标函数,考虑包括DG有功功率削减限制、有载调压变压器电压调节、DG功率因数调节等主动管理(AM)措施及系统静态安全机会约束。给出了结合遗传算法、MC随机模拟和前推回代法的模型求解方法,通过判断上层模型是否满足静态安全机会约束起动下层模型。算例仿真结果表明,该方法在满足置信水平的机会约束下可有效避免小概率事件的负面影响,且在适应多容量渗透率边界下获得兼顾安全经济环境优化的ADN规划方案。     

基于启发式动态规划方法的发电商最优竞价策略

电力市场环境下的购销竞价策略是一个复杂的动态问题,传统的数学解析方法很难对其进行分析计算,这在中长期交易时间段尤为突出。文章提出了以最优潮流为基础的双层中长期最优竞价策略学习模型。采用启发式动态规划方法,将动态规划的策略行为和奖惩因子迭代过程看作智能体(agent),将外界不确定因素当作该智能体的“外部环境”。在所处的环境条件下,agent通过评价环境作出判断来选择可行的策略方案,通过学习以往的报价经验和对手的行为来指导自身达到最优生产效益。在标准IEEE 5节点6支路系统中进行实例计算,证明了所提出方法的适应性和优越性。     

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。     

基于萤火虫算法的分布式风电源优化配置

针对分布式风机出力的随机性和负荷的不确定性,建立了以年综合费用期望最小为目标的分布式风电源优化配置模型.模型中以机会约束的形式描述节点电压和支路潮流约束,并采用基于LHS-MCS的随机潮流进行检验.将萤火虫算法(Firefly Algorithm)应用于该优化配置模型的求解,结合IEEE 33节点算例验证了本模型的合理性,与遗传算法计算结果的对比表明了本文所提出算法的高效性.     

基于机会约束规划的风电预测功率分级处理

提高现有风电功率预测精度往往难度大、经济性差,而电网调度、风电控制则需要准确的功率曲线。为此,从分析功率预测结果角度提出风电功率分级处理思想,以减少预测误差对相关决策的影响。该分级思想以预测功率为基础,考虑预测误差分布影响,利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型,将预测功率划分为基荷出力、次级出力及高...