考虑不同控制策略下的多能互补能源互联网优化调度

为提升多能互补能源互联网的高效经济运行,考虑多能流设备之间的协同运行、约束条件及分时电价因素,以经济、环保综合效益为多目标函数,提出3种不同运行优化控制策略下的优化调度模型.文中对含风光发电单元、冷热电联供单元、储冷/热单元和储电单元的数学模型进行研究,并利用自适应小生境遗传算法通过优化获得模型参数,再根据二级对比原则...     

多能互补的综合能源微网多目标优化运行方法研究

综合能源系统在实现多种能源的综合利用,提高新能源利用率和减少碳排放等方面具有重要意义,是近年来诸多学者重点研究的领域之一。但是,目前对综合能源系统优化运行的研究较为局限,设备和模型种类较少,优化运行的目标函数单一。针对这些问题,提出了多能互补的综合能源微网多目标优化运行方法。首先,建立了运行成本、碳排放量和一次能源消耗的优化目标函数和系统的约束条件。其次,对比了传统分供系统与综合能源系统的运行成本,分析了电价改变对综合能源系统的影响,基于权重分析法对综合能源系统进行了多目标运行优化。通过算例分析表明,所构建的综合能源系统可以有效运行,相较分供系统成本可节省13.47%以上的成本,电价变动对该综合能源系统中设备的运行有较大影响,优化后的权重比可以显著平衡各个目标函数。     

多能互补分布式能源系统优化设计研究进展

构建冷、热、电等不同形式能源在生产、传输、消纳等多环节协同优化的多能互补分布式能源系统是未来能源互联网的发展所需。首先,介绍了多能互补分布式能源系统的基本概念、供能类型及关键技术,结合国内外试点经验,阐述了系统的发展现状及其在我国能源变革中的重要地位。其次,梳理了系统优化的内容和路径,探讨了优化路径中的现有研究方法及其不足。最后,总结了多能互补分布式能源系统发展所面临的关键问题,并对其未来研究方向进行了展望。     

基于改进多目标差分进化算法的节能优化调度

随着环境问题日益突出,新能源在全球范围内得到迅速发展,电网的调度模式和技术是提升新能源消纳的关键.采用以最少的煤炭资源消耗量及水电站发电为目标,以火电机组的出力和梯级水电站的发电流量作为控制变量,综合考虑火电厂、水电站等约束条件,构建风光水火互补的电力系统动态调度模型.提出一种改进多目标差分进化算法对模型进行求解,算法中引入外部环境影响和参数自适应调整,可以提高种群全局寻优能力.分析结果表明:该算法比多目标差分算法收敛性和精确度更高,起到清洁能源的利用和削峰填谷的效果.     

基于NSGA-Ⅱ算法的轨道转移优化方法研究

在普适变量法求解Lambert转移问题基础上,提出基于NSGA-Ⅱ（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ）算法的轨道转移时间-能量优化问题解决方法：通过修改非优超排序方法和采用空间扩张策略对NSGA-Ⅱ算法进行了改进,运用约束支配的概念解决了约束条件下Pareto最优集分层困难的问题。仿真实验表明：改进的NSGA-Ⅱ算法能有效求解轨道转移时间-能量优化问题,且比原算法提高了Pareto前沿散布性能。     

基于NSGA-Ⅱ算法的低通滤波器优化

为满足滤波器多个性能参数优化的需求,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的滤波器多目标优化方法,并对算法中群体的多样性和全局搜索能力进行了改进.通过对5阶定K型低通滤波器进行仿真,截止频率与设计目标有较大偏差.针对这个滤波器利用NSGA-Ⅱ算法将插入损耗、反射损耗以及群时延作为目标函数按照不同要求进行优化,并对优化后的滤波器...     

互补件排样优化算法的研究

对下料件排样问题进行了深入分析,提出一种互补件排样优化算法.以该算法为核心的排样系统能够根据下料件的图形信息,自动快速地确定排样参数,具有计算速度快、板材利用率高的优点.     

基于最小偏差法的全球能源优化配置方法

全球能源互联网旨在构建以清洁能源为主、电力为中心,全球范围优化配置资源的世界能源发展新格局,是实现未来社会经济可持续发展的强力支撑。对全球能源互联背景下的能源配置问题进行研究,以最小化能源成本和传输损耗为目标函数,以运输系统容量、能源供给量和能源需求量为约束条件,构建多目标优化模型。为减少主观性对多目标优化的影响,运用最小偏差法转化为单目标优化模型,并采用GAMS软件求解。算例分析表明,电能替代化石能源能有效降低用能总成本。对比分析洲际电网互联下的优化配置方案,并分析了其关于环境效益的灵敏度。     

考虑富氧燃烧的综合能源系统低碳优化可行性研究

综合能源系统（IES）因其能源利用率高和多能源互补特性而被广泛认为是减少碳排放、提高可再生能源消纳的有效途径。将富氧燃烧技术引入IES,构建了考虑富氧燃烧空分系统和多能互补的IES优化调度模型。首先,通过研究富氧燃烧电厂的运行原理及其能量时移特性建立了富氧燃烧电厂模型。其次,将碳捕集装置（CCS）与IES进行耦合,并在富氧燃烧装置（OECP）与电转气装置（P2G）之间建立合作机制,减小IES运行成本,最大程度降低碳排放,促进可再生能源全消纳,提高能源利用率,保证在负荷高峰期较好的富氧燃烧效果和较高的碳捕集水平。最后,仿真分析证明传统电厂引入富氧燃烧技术及多能互补合作机制可以明显降低碳排放量,促进可再生能源的消纳和利用。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的军事应急物流路径优化

在考虑实际复杂道路条件的情况下,对军事应急物流路径建立了多目标优化问题的数学模型,选用NSGA-Ⅱ作为求解多目标优化问题的算法基础,对NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序环节进行改进,然后选择Matlab作为软件工具进行代码编写。2种算法仿真结果的比较分析结果表明:所建军事应急物流路径优化问题的数学模型具有现实可行性,改进的NSGA-Ⅱ算法在克服早熟现象,提高算法效率、算法稳定性和种群多样性方面是有效的。     

基于先进绝热压缩空气储能的区域综合能源系统优化策略

先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)装置作为目前最具潜力的储能装置,能更好地促进区域综合能源系统对新能源的消纳、传统能源的高效利用并降低环境污染.本文建立了一种含先进绝热压缩空气储能装置的区域综合能源系统供能优化模型,分析了先进绝热压缩空气储能装置的储能特性以及区域综合能源系统的电功率平衡、热功率平衡和各类供能装置的运行约束.利用GAMS优化软件求解传统区域综合能源系统模型和本文所建立模型在日周期内的运行成本,从环保性和经济性两个方面进行比较,结果表明本文所建立的模型在降低成本、促进新能源消纳和节能减排方面是有效且可行的.     

综合能源系统中包含多加热空间的能量网络方程

基于一种利用热水和电能联合给3个空间加热的模型,建立与之相应的能量网络,利用广义基尔霍夫定律建立能量网络方程,求解该方程得到能量网络中所有支路的工作状态。每增加一个加热空间,能量网络方程增加4个变量(2个强度量和2个广延量);相应增加2个强度量方程和由热负荷提供的2个约束条件,方程组封闭可解,表明建立的能量网络方程可推广到具有任意数量热负荷的能量网络。利用一组典型的数据计算3个热负荷能量网络中各设备的工作状态,结果与利用电网络和流体网络计算的结果相同,表明建立的能量网络方程及其求解方法可靠。本研究可为综合能源系统的分析和优化提供理论指导。     

基于月径流预报的三峡水库优化蓄水方案

针对现有三峡水库蓄水调度尚未考虑预报信息,提出聚类—预报—优化的预报调度模式.以年均发电量最大和年均蓄水位最高为目标,建立了三峡水库优化蓄水模型,并用NSGA-II算法优化蓄水调度线.通过对比分析发现,利用前4个月的径流作为预报因子,支持向量机模型(SVM-4)可获得最佳的9月径流量预报结果.若预报9月份来水为丰水月和平水月,目前运用的9月10日优化蓄水方案的效果良好;若预报9月份来水为枯水月,则应将起蓄时间提前至9月1日,这样可提高三峡水库发电量3.43%,蓄满率3.44%.     

非线性互补问题的光滑算法

基于非线性互补问题(NCP(F))的等价变形,利用Fischer-Burmeister函数的光滑逼近函数将非线性互补问题转化为优化问题.提出了一种求解非线性互补问题的光滑逼近算法,通过构造非线性互补问题的一个新的光滑逼近函数,将非线性互补问题等价地转化为求解光滑方程组问题.在一定条件下证明了该算法的全局收敛性.数值实验结果说明了算法的有效性.     

新形态船舶能源系统多能互补优化管理

为保证船舶能源系统的安全可靠运行,减少航行中污染物的排放,综合考虑船舶混合能源系统的供电特点,本文提出了一种基于粒子群优化的混合能源系统能源管理策略。建立了船舶混合能源系统中光伏发电、风力发电、柴油机和储能模块的数学模型。同时计及运行成本和污染物排放量为能量管理优化目标,建立能源管理的目标函数。采用粒子群优化算法对目标函数进行求解,从而实现船舶混合能源系统能量优化管理。模拟船舶航行实验验证了该策略的有效性和实时性,结果表明：该策略能够有效地降低系统的运行成本和污染物排放量。     

非线性互补问题的类DFP算法

针对非线性互补问题,提出了与其等价的非光滑最优化问题的类DFP算法,并在一定条件下证明了该算法的收敛性定理.给出了一些数值例子,得到很好的数值结果.     

求解非线性互补问题的一个下降算法

提出了非线性互补问题的一个下降算法,并在一定条件下证明了该算法的收敛性定理,同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果.     

基于NSGA-Ⅱ算法的锅炉燃烧多目标优化

采用BP（back propagation,BP）神经网络模型分别建立了300 MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态试验数据对模型进行了训练和验证。结果表明：BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。结合NOx排放模型和锅炉热损失模型并采用非劣分类遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-Ⅱ）对锅炉进行多目标优化,优化结果表明：NSGA-Ⅱ多目标优化方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉多目标燃烧优化问题实现有效的多目标寻优,得到理想的Pareto解方案可以在降低锅炉NOx排放的同时使锅炉运行在较高的效率工况下,是对锅炉进行多目标优化的有效工具。