基于禁忌粒子群的多能源热电联供优化方法研究

为了对混合能源热电联供系统的多目标优化进行求解,采用模糊几何加权将多目标问题转化为单目标问题,充分考虑到混合能源热电联供系统优化算法存在的计算冗余量大、时间长等问题,提出将禁忌粒子群算法应用于混合能源热电联供系统优化求解。通过构造优化过程的禁忌表,阻止搜索过程中出现循环和避免陷入局部最优,进而提高算法的收敛速度和收敛精度。最后以运行费用、环境惩罚费用为子目标函数进行仿真计算,仿真结果表明该算法不仅能够获得最优解,而且大大降低优化求解时间,提高搜索速度。     

基于改进白鲸算法的太阳能与生物质互补CCHP系统多目标优化研究

为解决可再生能源不稳定及消纳问题,构建了一种涵盖太阳能光伏/光热、电解水制氢及生物质气化甲烷化在内的冷热电联供(CCHP)系统;针对联供系统在高维多目标下的容量匹配问题,提出并验证了一种适用于高维多目标的改进白鲸(MOBWO)算法,其在改善分布性的同时提高了算法的收敛速度。基于此方法开展的案例分析表明：容量配置方案相比分产系统,虽然年总成本提高了19.8%,但是化石燃料消耗量降低了56.8%,CO₂排放量降低了53.1%,灵活性达到51.6%;在该案例模型下,改进白鲸算法较非支配排序遗传(NSGA-2)算法和多目标粒子群(MOPSO)算法有着更好的求解效果。     

改进灰狼算法在含风电的配电网无功优化中的应用

针对风电场并网易造成电网电压波动和线损增高的问题,提出一种改进的灰狼算法对以系统有功网损最低为目标建立的无功优化模型求解。首先采用灵敏度法与分时段法,求出无功补偿装置的最佳安装位置,并将风能不确定动态问题转化为确定的静态问题;其次针对传统灰狼算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用混合策略改进灰狼算法,帮助算法跳出局部最优,增加收敛速度;最后以双馈风机接入的IEEE33节点系统进行仿真分析。研究表明风电并网增加了配电网电压的稳定性,且证明了灰狼算法的改进与所提优化策略的有效性。     

考虑预测误差的综合能源系统优化调度模型

研究综合能源系统优化调度,实现预测误差下的经济可靠运行。分析综合能源系统的结构和负荷特性;在考虑风光负荷预测误差的条件下,建立基于风电、光伏发电、柴油发电及储能系统运行成本的优化调度模型;采用改进粒子群算法进行算例求解。经验证,优化储能系统和柴油发电调度模型,使系统既能较好地平抑风光负荷的波动性,又能实现最优经济运行。     

考虑电转氢气过程及综合需求响应的电-氢-气综合能源系统协调优化运行

文章介绍了电转氢气、氢气转天然气的过程,并在此基础上构建了电-氢-气综合能源系统。通过考虑综合需求侧响应,建立以最小化系统运行总成本为目标函数的协调优化模型,利用禁忌搜索算法和粒子群算法相结合的改进算法进行求解。经验证,考虑电转氢气过程及综合需求响应的协调优化方案增强了综合能源系统的经济性、环保性,提高了新能源的消纳能力。     

计及碳捕集的虚拟电厂-电制氢多主体协调优化

针对考虑碳捕集的虚拟电厂-电制氢多主体能源系统的协调优化问题，建立基于纳什谈判理论的虚拟电厂-电制氢多主体合作运行模型。首先将难以求解的原纳什模型等效为合作运行收益最大化和电能交易支付两个子问题模型；然后采用改进的交替方向乘子法（ADMM）对子问题模型进行优化求解，加快算法收敛速度，保护各谈判主体隐私。算例仿真结果表明：聚合的碳捕集单元促进可再生能源消纳，减少碳排放；通过虚拟电厂-电制氢多主体的合作运行，可较大幅度提高各主体的运行收益以及联合合作的整体收益，验证了所建模型以及改进算法的有效性和优越性。     

考虑可再生能源的分布式机组选址定容研究

文章针对可再生能源在配网接入节点和容量进行了选址定容优化,通过节点位置指数确定机组的最佳位置。建立可再生能源机组的成本模型,考虑了电源成本、网损成本、环境成本和电压偏移成本。以总成本最小为目标建立了选址定容优化模型,并采用改进磷虾群搜索算法求解该模型,获得更优个体、提高收敛速度。最后,在IEEE 33节点系统中仿真分析了不同机组水平接入后的情况。     

含冷、热、电、气的园区综合能源系统选址定容规划案例分析

为实现含冷、热、电、气的园区综合能源系统的多能互补优势和能量梯级利用,以某园区综合能源系统项目实例为基础,从资源评估、负荷预测、综合能源系统建模、优化算法求解、区域供能站和管网规划原则等方面进行详细的案例分析。构建上层网损最小,下层全寿命周期内经济性最优的双层选址定容规划模型,通过改进粒子群算法进行优化求解,得到近景和远景区域供能站和各能源管网的最优选址定容方案,并结合项目数据验证了其合理性。将综合能源规划方案和传统分供规划方案进行对比,结果表明前者具有更好的经济性和节能性,可为园区级综合能源系统规划项目提供参考和思路。     

含冷、热、电、气的园区综合能源系统选址定容规划案例分析

为实现含冷、热、电、气的园区综合能源系统的多能互补优势和能量梯级利用,以某园区综合能源系统项目实例为基础,从资源评估、负荷预测、综合能源系统建模、优化算法求解、区域供能站和管网规划原则等方面进行详细的案例分析。构建上层网损最小,下层全寿命周期内经济性最优的双层选址定容规划模型,通过改进粒子群算法进行优化求解,得到近景和远景区域供能站和各能源管网的最优选址定容方案,并结合项目数据验证了其合理性。将综合能源规划方案和传统分供规划方案进行对比,结果表明前者具有更好的经济性和节能性,可为园区级综合能源系统规划项目提供参考和思路。     

基于改进萤火虫算法的分布式能源供应链配置研究

针对分布式能源供应链的配置问题,提出了改进人工萤火虫算法,结合云计算技术解决该配置问题。首先,以人工萤火虫算法的决策域半径为切入点,改进人工萤火虫算法的决策域半径,有效地解决了传统人工萤火虫算法寻优不稳定、算法精度低、后期收敛速度较慢的缺点;其次,全面采集系统信息,考虑各云处理中心各服务器的负载情况,建立基于改进人工萤火虫算法的分布式能源供应链配置需求侧均衡模型,以达到云计算环境下能源供应链中的配置均衡目标;最后,仿真分析表明,改进人工萤火虫算法可以更快、更稳定、更均衡地处理系统中的任务,优化分布式能源供应链配置。     

改进小生境粒子群算法应用于电网故障诊断

通过对电网中断路器、保护等设备动作信息分析,建立适合智能算法优化的电网故障诊断分析模型。电网故障模型维数高、离散型、非线性、动态性等特点对智能算法寻优性能要求极高。粒子群优化算法在多维函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、求解质量高和鲁棒性好等优点。针对电网故障模型的特点,从基本粒子群优化算法的优化特性出发,引入小生境搜索的思想,提出了改进的小生境粒子群优化算法。算例结果表明,改进的优化算法大幅度提高了搜索速度和收敛精度,从根本上提高了电网故障定位精度和故障抢修的反映速度,具有很好的应用前景。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

基于IOLBBO算法的水轮机非线性模型参数辨识

为提高考虑弹性水击模型的水轮机系统非线性模型参数辨识的精度、速度、稳定度,采用改进正交学习生物地理学算法(IOLBBO)对该模型进行参数辨识。IOLBBO利用佳点集方法的遍历性,初始化栖息地特征变量;引入精英保留策略,提高算法运行效率;融合正交学习(OL)策略,提高算法全局寻优能力。基于某水轮机动态试验数据的参数辨识计算及对比分析,表明IOLBBO算法可用于水轮机系统非线性模型参数实测辨识,与GA、PSO、QPSO、BBO算法相比,收敛速度更快、参数辨识精度更高、算法更稳定,为电力系统的参数辨识提供了一种新方法。     

考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化研究

针对综合能源系统规划面临可再生能源波动性强、出力不确定性等问题,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统容量-成本两阶段规划优化方法。首先,运用拉丁超立方抽样生成基础风、光场景集,并基于改进的k-means算法进行场景削减;其次,以运行成本最低、碳减排最优、污染物减排最优构建多目标优化模型;最后,提出系统容量-成本两阶段规划优化求解策略,并选取南方某商业园区进行规划仿真。仿真结果表明,文章所构建的综合能源系统两阶段规划模型能够在保证系统经济性的同时兼顾环保性,并满足用户多种用能需求。     

基于改进蜜蜂进化型遗传算法的电力系统无功优化

文章采用改进蜜蜂进化型遗传算法求解电力系统无功优化问题,该算法引入了自适应调整选择算子的策略,使算法能及时开辟新的解空间,提高其搜索效率;引入了驱逐算子,增加了蜂群的生物多样性,提高了杂交效率,避免了算法过早收敛的问题。通过以IEEE-6节点和IEEE-30节点测试系统为例进行无功优化计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明了文章算法在求解电力系统无功优化问题的有效性,同时证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比其他优化算法更佳的性能。     

融合极限场景辨别算法的含碳捕集综合能源系统鲁棒调度模型研究

双碳背景下对能源的互补利用与低碳化运行提出了新的要求。提出了计及电转气及碳捕集的综合能源系统协调调度模型,构建了碳捕集电厂-电转气协同优化框架,并在阶梯式碳交易机制下对系统碳排放进行引导。针对自适应鲁棒模型求解困难、化简繁琐等问题,采用典型场景描述不确定性,并引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层模型的解耦替换。在此基础上,进一步提出了融合极限场景辨别的迭代算法以提高模型的求解效率。最后,以某综合能源系统为例验证了所构模型以及所提算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的风光水互补发电系统短期调峰优化调度

风光水互补发电系统优化调度需要考虑风光电源的间歇性及波动性,同时还要处理梯级水库复杂的水力联系及不同电源之间的电力联系,因而建立风光水互补发电系统短期调峰优化调度模型,并采用粒子群算法进行求解,针对粒子群算法的早熟及后期收敛速度慢等问题,从惯性因子和种群拓扑结构两方面对粒子群算法进行改进,并对福建省电力调控中心管辖的12座常规水电站、木兰溪1座抽水蓄能电站、31座风电场、5座光伏电站组成的风光水多种电源互补系统进行数值分析。结果表明,所建模型能较好地实现对电网负荷的削峰填谷,所提算法显著提高了求解效率和求解质量,是一种解决风光水互补发电系统短期联合优化调峰调度实用性很强的有效算法。     

基于改进黏菌算法的光伏多峰值MPPT控制

针对传统最大功率点跟踪技术在局部遮阴等天气条件下存在无法追踪到全局最大功率点的问题,提出一种基于改进黏菌算法的MPPT控制。首先,对太阳电池模型及多峰值特性进行分析;其次,在黏菌算法中引入领导者策略和基于最优个体的凸透镜反向学习策略,在提高算法计算精度、收敛速度的同时克服了算法易“早熟”现象;最后,根据光伏阵列最大功率输出特性分别确定算法优化模型、初始化位置及重启机制。仿真与实验结果表明：基于改进黏菌算法的MPPT控制能快速、准确地跟踪到全局最大功率点,有效规避陷入局部最优问题,提高了光伏系统的转换效率。     

基于综合需求侧响应策略的园区多能源系统优化运行

在能源互联网的背景下,计及多类型能源市场价格传导机制的综合需求侧响应策略能够解决传统工业园区能源利用效率低、电能紧缺等问题。文章以园区多能源系统为研究对象,计及电力市场和碳交易市场价格传导机制,基于园区多能源系统模型,以系统运行成本最小化为目标,设计了园区多能源系统综合需求侧响应策略,对深圳某园区进行了实例分析,并运用粒子群算法进行优化求解。结果表明,文章所提出的策略能够提高多能源系统的运行可靠性,降低运行成本。     

基于主从博弈理论的综合能源系统优化运行方法

综合能源系统作为实现智慧能源的关键技术形式,其优化运行问题是一门重要课题。针对综合能源系统优化运行问题,考虑到系统多能互补协调,基于主从博弈理论进行建模。其中:主体博弈模型以多能互补协调计划为博弈策略,以综合能源系统综合运行成本最小化为博弈支付,计及多能互补协调约束等必要约束条件;从体博弈模型以各个形式能源子网的运行计划为博弈策略,以能源子网运行收益最大化为博弈支付,计及分布式供能设备运行约束等必要约束条件。分析得到主从博弈模型的纳什均衡,基于混沌粒子群算法设计模型求解流程。最后通过仿真算法表明,所建立的模型适用于综合能源系统优化运行方案制定,能够显著降低系统运行成本。