基于专家知识结构的错峰控制限电分配研究

采用了层次分析与模糊集理论相结合的方法,在不同的专家知识结构的基础上,探讨了在用电峰值时段对多地区之间进行限电分配的问题.首先从分析影响地区限电时间分配主要因素出发,建立了地区限电分配指标体系以及递阶层次的结构,构造并确定了各指标的相对隶属度函数,然后采用基于层次分析与专家知识结构的群决策理论计算各指标的相对权重值,最后采用模糊综合决策方法进行多地区多目标限电时间分配的优化分配决策计算,经实例研究,得到较满意的实例研究结果.     

错峰控制中多地区多目标限电分配的模糊群决策模型研究

采用层次分析与模糊集理论相结合的方法，对多地区之间的限电分配问题进行了探讨，建立了错峰控制中多地区多目标限电分配的模糊综合群决策模型。经实例研究，得到了满意结果。     

改进的模糊集重心决策法在错峰限电分配中的应用

将模糊集重心决策法应用到错峰限电分配中,通过借鉴力学中"重心"概念,充分考虑错峰限电中的各种因素,利用各指标的重心从定性加定量相结合的角度进行综合评判决策。同时,在确定指标权重向量时对其进行改进,利用模糊一致矩阵,无须进行一致性检验,克服了普通层次分析法要经过多次调整、检验后才能达到一致性的缺点。在电力供应紧张时,引入该方法可以帮助调度运行人员制定科学合理的错峰限电序位表,使限电损失降到最低。     

南京市错峰限电方法分析与研究

综合分析了南京市的负荷组成情况．详细阐述了在2004年严重缺电的情况下,南京市为成功缓解电力紧缺矛盾所采用的组织保证类、宣传类、技术类、经济类方法．同时分析了各种方法的实施效果。     

基于事故风险的日常限电容量配置决策

从发电容量充裕性控制的角度考虑,将需求侧日常限电措施视为预防控制,将事故后停电措施视为事故后控制(包括紧急控制、校正控制).为了使日常限电容量配置的经济性达到最优,可以用事故后控制代价来反映配置风险,并充分利用预防控制与事故后控制之间的技术与经济互补特性.基于风险管理观点与协调优化理论,以预防控制代价与事故后控制代价之和最小为目标函数,建立了优化日常限电容量配置的决策模型,并采用数值灵敏度技术的寻优算法来求取最优的配置量.仿真结果表明,基于事故风险优化日常限电容量配置能够有效地提高发电容量充裕性控制在需求侧实施的经济性.     

基于交互式多目标决策方法的水火电力系统日有功负荷优化分配

峰谷分时电价下,发电企业不仅要考虑运行成本,还应考虑社会效益和经济效益。文章建立了以火电厂运行费用最低、污染气体排放量最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电力系统日有功负荷多目标优化分配模型,提出了一种基于目标满意度和目标总体协调度的交互式多目标决策方法,通过建立3个决策模型将多目标问题转化为单目标问题求解。决策者通过对各单项目标满意度和目标总体协调度的不断调整来体现其主观愿望,避免了人为选取目标权重的任意性,便于实际操作应用。算例结果证明了所建立模型的正确性和交互式多目标决策方法的可行性。     

基于自适应粒子群算法的负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了综合考虑系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型,该模型能对系统进行整体节能优化.引入了自适应权重和因子的概念,采用了一种用于多目标负荷最优分配的自适应粒子群算法,并对IEEE 57节点系统进行了仿真计算.结果表明,该方法能降低系统网损和减少机组煤耗,从而有效地节约能源,同时满足系统的安全约束.     

基于多目标优化随机权系数加权和的机组负荷分配

火电厂机组负荷优化分配不仅要考虑机组煤耗,还要考虑机组的污染物排放水平。采用随机权系数方法将多目标优化问题转换成单目标问题,基于试验方法确定初始样本集,利用序列二次规划方法获得多目标问题最优解。由于权系数的随机性,多次运行能够得到多目标优化问题的Pareto解和Pareto前沿。与固定权系数相比,这种方法能够找到非凸均衡面上所有的Pareto最优解。由Pareto最优解构成决策矩阵,使用赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解排序。讨论了3台机组间负荷分配的多目标优化和决策,算例表明文中提出的联合方法能够迅速搜寻到Pareto解。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的电厂多目标负荷分配

针对电厂负荷分配通常以经济性单目标进行优化的局限性,综合国内外研究情况。确定了以负荷分配中的经济性和快速性为目标建立多目标优化的数学模型。运用改进的NSGA-Ⅱ算法求解负荷分配问题,得到Pareto最优解集,并引入模糊优化理论将优化得到的Pareto最优解集进行隶属度计算得到最优解。实例运行结果表明,该优化方法是正确的、有效的。     

基于改进粒子群算法的控制分配研究与应用

微粒群优化算法是一种进化计算技术,其优点是速度快,鲁棒性好且结构简单。针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种新的改进粒子群算法,算法中引入了进化速度因子和聚集度因子。在每次迭代时可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性。将该算法运用到控制分配系统中来获取控制参数。仿真结果表明,该改进算法能得到较好的控制指令来有效的解决战斗机在线故障问题。     

短期负荷预报最优算法的模糊判据

提出了一种决断负荷预报最优算法的模糊判据。该判据利用模糊数学的有关理论,考虑了气候及节假日等因素对负荷的影响,通过建立各影响因素的权重和影响因素与预防算法的模糊关系,对各算法进行模糊综合评判,实现短期负荷预报最优算法的选择。     

考虑碳交易的电源结构多目标优化模型研究

为优化配置区域电网电源结构,在满足电力电量平衡等约束条件的前提下,研究以经济成本最小、综合能效最大为目标构建碳交易下电源规划多目标优化模型。随后将该优化模型应用于中国某区域电网,对该地区电源结构优化配置进行研究分析。结果显示,碳交易的引入能够促进新能源消纳,降低碳排放,达到低碳高效的目的,实现电源结构的优化配置。     

超高压大系统最优恢复计划的多目标模糊决策法

多层动态规划决策方法有效地解决了超高压大系统恢复计划决策问题,而其中分层优化方法涉及到对多个对象按照多因素排序、分类和以多项目标选择最佳决策方案的问题,这种综合排序及综合决策问题不易用经典方法来解决。为此,提出超高压大系统恢复计划决策的多因素模糊综合排序和分类方法,以及多目标模糊综合决策方法,较好地解决了该问题。仿真结果表明该方法科学、有效。     

基于模糊多目标多人决策的配电网空间负荷预测

提出了一种新的空间负荷预测方法,在进行空间负荷预测用地类型决策时引入了模糊多目标多人决策。考虑各个相关空间因素,采用模糊语言算子区分各因素的相对重要程度,引入层次分析法将语言算子转化为精确权重,多个专家各自独立决策,综合考虑多人决策得到最终用地类型。多人决策降低了以往空间负荷预测用地分析的主观性,提高了预测精度。     

模糊多目标决策理论在电能质量综合评价中的应用

运用模糊多目标决策理论对电能质量评价方法进行了阐述,从电能质量指标入手,根据电能质量各指标的特点,确定了相应指标的目标类型,给出了各自的数学模型,并将各目标的指标值联立构成相对优属度矩阵,通过评判方法,得出目标电能质量的优劣排序。该方法可为电力市场环境下的电能质量的分析提供基础。     

基于模糊多目标优化的电网日前风电接纳能力评估模型

随着风电渗透率的日益提高,我国部分电网出现了日益严重的"弃风"现象。从日前时间角度对电网风电接纳能力进行评估有利于优化系统的调度运行,提高风电利用率。构造了以最大化接纳风电和经济发电为目标的电网多目标日前风电接纳能力评估模型。为协调2个互相矛盾的优化目标,通过定义目标隶属度函数将确定性问题模糊化,采用最大化满意度指标法将所构建的多目标优化问题转化为单目标优化问题。以IEEE118节点54机测试系统为例,利用GAMS仿真平台对模型进行了求解。结果表明:上述模型能兼顾风电接纳能力的最大化及系统发电的经济性,计算结果可为调度人员制定日前计划提供参考,有利于提高风电利用率并降低发电成本。     

基于多阶段随机规划的中国未来电源结构研究

作为“碳达峰,碳中和”目标实现的重要部分,电力系统的低碳化转型始终是中国能源行业的关键问题。为了更好地实现能源资源的优化配置和低碳目标的顺利实现,建立了基于多阶段随机规划和多区域电源结构规划的中国未来电源结构发展规划模型。模型以规划期内总成本的期望值最小为目标,计及电力电量平衡、调峰平衡、区域互联等多方面约束条件,并引入了序贯决策所需的非预期约束条件使得规划结果集在多个不确定场景下分别达到最优,更好地模拟未来发展决策过程。考虑中国未来负荷和用电量增长的不确定性,文章对2020—2060年中国电源装机结构和发电结构进行规划,预测和分析了中国未来电源的发展和演进情况。     

基于模糊多属性群决策的变压器状态维修策略研究

提出了一种电力变压器状态维修策略的模糊多属性群决策方法,并通过某一变压器状态维修方案的决策过程,采用折衷型群决策方法具体探讨了模糊多属性群决策方法在变压器状态维修决策中的应用,其结果表明本方法是可行的。     

基于概率的含大规模风电场的多目标输电网规划

提出了电力市场环境和大规模风电接入下的多目标输电网规划算法.考虑到风场出力波动性对输电阻塞成本的影响,建立了输电网规划的多目标函数即输电阻塞成本、投资成本及风险成本.结合蒙特卡罗模拟法和两点估计算法来处理风场出力的不确定性,在此基础上通过分析规划目标与问题本身的特性,设计了非支配排序遗传算法Ⅱ和模糊决策方法来求解问题并确定最终的最优解决方案.算例分析验证了规划方法的正确性和求解算法的有效性.     

流程企业生产计划的模糊数学模型

为了建立更具有实用性和灵活性的流程企业生产计划,在研究了不确定环境下的流程企业生产计划基础上,给出了多目标模糊相关机会规划模型和模糊相关机会目标规划模型,目标函数分别为生产效益、物料消耗、能量消耗和设备利用率。利用模糊技术、神经元网络和遗传算法构造了模型的解法,使多个目标函数在不确定环境下得到权衡优化。