排污权交易制度下电力系统多目标环境经济优化调度

在假设已经建立排污权交易制度的条件下,建立了燃料消耗与污染排放双目标优化模型来解决电力系统环境经济调度问题。在使用连续线性规划处理目标函数和传统约束条件的同时,考虑总量控制约束和机组排放指标受限约束。根据福建省在运行机组的历史数据,拟合燃料耗量函数和污染排放函数曲线。通过讨论不同情形下的发电燃料消耗量与污染排放量,证明了排污权的充分交易能够在降低燃料消耗量的同时,减小污染排放量。     

含风电场的多目标动态环境经济调度

为应对风电并网给电力经济调度带来的影响,构建了含风电场的多目标动态环境经济调度模型。该模型能同时兼顾燃料费用目标及污染排放目标,并计及阀点效应、网络损耗以及由风电不确定性引起的旋转备用需求。为求解该模型,达到为决策者提供最优调度方案集的目的,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于动态调度领域。针对模型的复杂约束,在算法中加入对机组出力的实时调整及对约束违反量的适当惩罚,并利用归一化操作,避免算法向某一目标过度进化。经过对算例的仿真及对不同调度方案的对比分析,验证了所提调度模型的合理性以及改进MOEA/D算法解决此类问题的有效性。     

基于源荷状态的跨区互联系统协调优化调度

随着跨区互联结构的日益完善及分布式电源的大规模接入电网,为充分利用区域间现有调度资源的互补效益,研究了基于源荷状态的跨区互联系统协调优化调度。以送、受端电网总运行成本及网损为目标函数,首先根据送、受端源荷状态,判断送端储能设备充放电状态及功率跨区流动状态。其次,考虑实际系统运行的各项约束,利用改进的基于粒子群优化算法的多目标搜索算法寻优,优化送端储能充放电功率、跨区联络计划及受端调峰火电机组出力。最后,以中国新疆地区实际电网为算例进行仿真计算。仿真结果表明,所提跨区优化调度策略可显著提升送、受端电网运行效益,充分发挥互联区域的互济合作。     

考虑经济-环境平衡的风光火联合外送调度策略多目标优化

风光火电联合调度运行是推动可再生能源发展的重要途径,并对发电调度策略提出了新要求。文章在经济-环境平衡的原则下,以企业购电成本最小、可再生能源发电量最大、可再生能源出力波动最小为目标构建风光火电联合调度多目标优化模型,使用主要目标优先级法转成单目标规划后借助Lingo软件求解,并应用于天中直流输电工程的配套电源中,通过4个季节下的典型日调度结果对比分析,验证了所提出的优化模型在促进可再生能源消纳和节能减排方面的作用。此外,辅助服务费用纳入购电成本使得火电机组负荷分配更加平均。     

基于动态分区的配电网日前优化调度研究

为了提高对分布式可再生能源的就地消纳能力,实现配电网分层分区调度,提出了基于MOEA/D的多目标蚁群动态分区算法和基于动态分区的配电网日前优化调度模型。利用潮流追踪算法与复杂网络理论中的二分模块度,提出了量化分区间能量耦合程度的能量二分模块度指标。基于电力系统潮流方程雅克比矩阵推导蚁群算法中的启发式信息,结合预测场景集以分区的能量二分模块度与功率储备为目标函数,利用多目标蚁群算法生成动态分区方案。建立以联络线功率、灵活性不足率以及成本最低为目标的基于动态分区日前优化调度模型,并利用NSGA-II算法求解Pareto最优解集。最后基于IEEE33节点网络对所提模型与方法进行验证。结果表明,采用该方法进行动态分区与日前调度可有效提高系统应对可再生能源不确定性的能力,为就地平抑可再生能源波动奠定基础。     

协调联络线与区域电网攀峰的互联电网有功调度

互联电网的调峰调频问题与联络线调整密切相关。在攀峰过程中,如何防止互联电网支援产生对联络线的冲击以及如何解困自动发电控制（AGC）机组的闭锁问题是互联电网高峰有功调度的关键问题。就此问题建立了互联电网攀峰协调优化调度模型。在高峰起始时段通过源流路径电气剖分技术确定联络线送、受端电网中与联络线关联的机组集合,并通过对联络线送、受端电网中的其他NON-AGC机组调节余量检验,将NON-AGC机组分为调节余量匮乏和充裕机组集合。在攀峰过程中,优先部署联络线关联机组集合以维持联络线计划功率,同时,并行协调送、受端电网中NON-AGC机组与AGC机组、NON-AGC机组集合内部的调节余量匮乏与充裕机组,从而可实现各区域电网自筹攀峰与维持联络线计划功率的目的。算例分析表明了该模型的可行性。     

多目标环境经济调度模型与算法研究综述

科学合理的有功优化调度是电力系统安全经济运行的基本保障。环境经济调度是实现节能减排、提高新能源利用率的重要措施。介绍了近年来多目标环境经济调度的研究成果,涉及多目标优化问题的一般数学描述、环境经济调度的基本概念、目标函数、约束条件、多目标优化问题的直接解法和间接解法等;并介绍了线性加权求和法、约束法、最大最小法、NSGA-Ⅱ几种典型多目标优化算法的基本原理和优缺点;同时指出新能源大规模并网对环境经济调度的影响及因此带来的需要进一步研究的问题。     

基于MO-APSO的含风电场电力系统动态环境经济调度

为综合考虑碳排放权交易对风火联供模式的影响,基于节能减排、发电效益、机组运行3个方面约束条件,引入碳排放权交易成本函数,构建了考虑发电成本、碳交易成本、环境成本的风火联供系统多目标动态环境经济调度(DEED)模型。提出一种多目标自适应粒子群优化(MO-APSO)算法求解该DEED问题。根据寻优过程中粒子当前的适应度函数值,对惯性权重及学习因子进行自适应修正,进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力。含风电场的10机电力系统仿真结果表明:所提方法能同时优化成本和排放这2个冲突的目标,且获得了比其他算法更为宽广和均匀的Pareto前沿,有效降低了联供系统的碳排放量及综合运行成本。     

考虑电源灵活性的多能源电力系统协调分层日前优化调度

为应对多能源电力系统中可再生能源带来的运行的不确定性以及系统灵活性不足对可再生能源消纳和系统安全运行的影响,提出一种考虑电源灵活性的多能源电力系统协调分层日前优化调度方法.首先,从电源灵活性供需平衡的角度,对含风光水火蓄的多能源电力系统的灵活性进行量化分析.其次,基于灵活性裕度指标,计及电力系统运行约束,建立以可再生能...     

基于电网分区和辅助问题原理的电力系统多区域有功负荷经济调度

随着电网规模的扩大,电网计算优化问题中计算时间长、收敛速度慢等问题变得严重.针对此问题,该文利用基于电网分区和辅助问题原理APP(Auxiliary Problem Principle)的分布式并行优化模型来解决多区域有功负荷的经济调度,并且把各个区域内的虚拟发电机看成真实发电机,推导出其耗量特性曲线.仿真结果表明,本方法具有较强的收敛性和快速性.     

微网经济调度优化模型研究综述

微网的经济调度模型直接影响着微网运行方案的可行性和合理性,是微网经济调度研究中的核心内容.对目前已有的微网经济调度优化模型做了综述性的研究,分别从静态调度和动态调度2个方面阐述了经济调度模型,并分类概括了不同模型的组成结构及特点.静态经济调度方面从基本模型入手,依次分析了包含热电联产、环保成本等因素的模型结构及特点;动态经济调度方面则在基本模型的基础上,主要研究了包含不确定性因素的动态经济调度模型的结构组成,并分析了该模型相对于静态经济调度模型的区别与优势.最后总结了目前微网经济调度模型的研究现状与不足,并为其进一步的发展与研究提出了建议.     

基于生物地理学算法的网厂两级经济负荷分配

提出了一种针对大规模机组的网厂两级负荷优化分配策略。首先将电网内所有机组进行分组,预先以厂内负荷优化分配的最优结果拟合虚拟电厂煤耗成本特性曲线,据此完成电网侧负荷优化分配,然后再进行厂内负荷优化分配,所提模型还兼顾了机组的阀点效应。针对虚拟电厂煤耗成本特性曲线的高度非线性,采用生物地理学算法( Bio-geography Based Optimization, BBO)来求解网厂两级负荷优化分配问题。仿真结果表明,所提优化策略能够快速高效地处理大规模机组的负荷优化分配问题,更易于寻到全局最优解。     

热电联产经济环保调度优化

为解决复杂的热电联产经济环保调度问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化算法。标准灰狼算法只适用于处理单目标优化问题,而改进的算法也适用于多目标优化,并通过融入方向修正操作以修正狼群前进方向,并改善算法的全局搜索能力。其次,结合快速非劣解排序、拥挤距离计算等,在更新狼群位置时,采用"精英保留策略"淘汰弱势狼个体,进一步提高算法的收敛速度,并通过模糊决策理论获得最优折中解。最后,通过对某典型7机组热电联产系统的仿真,验证了所提出方法不仅能够有效地求取热电联产发电计划在经济性与环保性之间的最优折中,同时克服了标准灰狼算法的缺陷,且较其他群智能优化算法在求解质量、收敛性等方面具有明显优势。     

兼顾环境保护与经济效益的发电调度分布式优化策略

在国家节能环保的政策下,发电调度决策不仅需要考虑经济运行目标,还要兼顾环境保护。从协调运行的角度讨论了互联区域的发电调度策略,将发电成本最小和污染气体排放最小同时作为目标函数。提出一种新的分区设置多目标权系数的方案,即根据各分区内网络参数、发电成本、污染排放等具体情况计算其权系数。按照电网分区的原则,对各分区进行了分布式并行优化。算例表明,所提出的方案通过各分区协调运行,能够减少全系统发电成本和污染气体排放量,从而在不增加环保成本的前提下,有效地减轻火力发电对环境的污染。     

MOCLPSO算法在EED问题中的应用

针对粒子群优化PSO算法进行改进,对其容易陷入局部最优解的缺点提出了多目标综合学习粒子群算法(multi-objective comprehensive learning particle swarm optimization,MOCLPSO)算法.该算法采用了新颖的学习策略,即一个粒子可以学习其他所有粒子的pbest来更新自己的速度,以达到有效降低陷入局部最优解的可能性.将其应用于环境/排放规划EED问题,采用IEEE-30节点系统进行仿真,并将试验结果与经典的求解EED问题的算法相比较.验证了该算法具有较高的效率与全局搜索能力.     

基于多通道迭代粒子群优化算法的微网经济调度

针对微网并网和计划孤岛运行方式下的经济调度问题,考虑分时电价差异及与主网能量交易,以最小化发电成本为目标,在由风电机组、光伏电池、燃气轮机和蓄电池组成的可再生能源的微网系统基础上建立了2种经济运行模型,同时通过对粒子群算法做出改进,提出了一种适用于多时段动态优化的多通道迭代粒子群优化算法并将其用于该文调度问题的求解,最后通过算例仿真证明改进算法的可行有效。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

基于改进粒子群算法的微网经济负荷分配

微网是通过整合多种分布式电源、储能系统、可控负载的一种分布式的低压供电网,微网可以运行在并网和孤岛两种模式下：在并网运行时,大电网可以作为微网的重要支撑;在孤岛运行模式下,为保证重要负荷的供电,需要各微电源协调运行,从而使微网的总运行成本最小。采用改进粒子群算法对孤岛运行模式下的一个小型的微网系统算例进行研究,仿真计算结果表明了所提方法的有效性。     

改进粒子群算法的微网经济调度

作为电力系统生产和消费的一种运行组织形式,微网在电网中起着重要作用。以发电成本作为目标函数,并将发电成本按成本类型分为运行成本和环境成本,或按发电单元类型分为联产系统发电成本、燃料电池发电成本以及电网成本,由此构成两种多目标函数。建立了包含风力机、光伏阵列、基于微燃机的冷热电联产系统、燃料电池和蓄电池的微网系统,针对一具体微网,运用基于相似度权重动态调整的粒子群算法对并网下微网各微源出力和电网购电量进行优化调度,并优化出两种多目标函数下的非劣解集,最后给出了一天的各成本和收益结果,算例结果表明了所建模型和运行算法的可行性和有效性。