基于双目标模糊优化的电力市场短期交易计划新模型

本文提出了一种双目标综合优化的电力市场短期交易计划模型。首先对两个单目标确定性模型求解得到目标函数值，其次进行一定程度的伸缩及定义目标隶属函数将确定性问题模糊化，接着采用最大满意度法将多目标问题转化为单目标非线性规划问题，然后采用非线性规划方法求解。算例仿真结果表明本文提出的新模型在各单目标优化值轻微伸缩的情况下使双目标综合考虑效果更好，该策略对可持续发展战略和发电竞争商的多因素公平性有重要现实意义。     

梯级水电站长期多目标模糊优化调度新模型

梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。     

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。     

基于LCC和改进粒子群算法的配电网多阶段网架规划优化

市场环境下,配电网规划方案全寿命周期经济性变得越来越重要。基于设备全寿命周期成本建立了配电网多阶段网架及开关布置规划新模型,模型同时考虑了规划方案初始投资、运行维护成本、停电成本、报废成本;在满足各阶段负荷发展需求的条件下,以规划项目全寿命周期经济性最优为目标函数确定不同支路的建设时间;建立了配电网停电成本计算模型,该模型反映了停电频率、停电持续时间及停电电量对停电成本的综合影响。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进离散粒子群算法对上述模型进行求解,该算法克服了基本粒子群算法的"早熟"问题。该规划方法使得规划方案不仅满足全寿命周期经济性最优,而且兼顾一定的可靠性水平。规划实例验证了上述模型和方法的正确性和有效性。     

含风电场多目标低碳电力系统动态经济调度研究

含风电场多目标低碳电力系统调度模型包括2个目标函数:发电成本和碳排放量。考虑电力系统经济性的同时减少碳排放量;考虑风电场带来的风险,在发电成本中增加风险成本;在保证电力系统安全性的同时增加风电场的出力,达到低碳节能的效果。对含风电场多目标低碳电力系统调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。仿真验证了含风电场多目标低碳电力系统调度数学模型与改进粒子群算法的正确性与有效性。     

考虑大规模风电和电动汽车入网的协同优化调度

为了实现发电机组的经济调度,同时减少污染气体的排放和等效负荷的波动,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑风力发电的间歇性和电动汽车充放电的随机性对电网的影响,以发电成本、排污成本和等效负荷波动方差最小为多目标函数,构建了计及风电和插入式混合电动汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEVs)的协同优化调度模型。并应用基于ε占优的多目标粒子群算法进行求解,该方法能保证外部存档非劣解的收敛性和分布性,克服了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解多目标优化问题极易收敛到伪pareto前沿和收敛速度慢的缺陷。最后,通过仿真实验,验证了所构建多目标协同优化调度模型与单目标优化调度模型相比,能有效平抑可再生能源发电出力波动,降低发电总成本和排污成本。     

有功调度中经济性与安全性的协调问题

采用线性多目标规划法将电力系统有功调度中的经济性与安全性统一到一个数学模型中进行分析计算，该多目标规划数学模型以发电费用最小和有功静态安全最大为目标，并协调了两个目标函数中变量的关系，采用目标规划的单纯形法求解该数学模型，得到综合考虑经济性与安全性的有功运行点、有功静态安全域。文中以ＩＥＥＥ－３０节点系统为例进行计算，结果表明本文的模型和算法是可行和有效的。     

基于粗糙集理论的多目标电网规划最优化模型

为综合解决电网规划中经济性与可靠性问题，提出以供电方投资开发成本最小和基于风险评估的负荷缺电风险成本最小为目标的优化模型。应用粗糙集理论分析每个目标函数的约束度，以确定每个目标函数在优化模型中的权值。采用改进混合遗传模拟退火算法来求解该模型下的多目标电网规划问题，并采用19节点的电网扩展规划算例验证了该模型的有效性。 关键词：；；；     

基于LCC的风火电打捆发电系统多阶段优化规划模型

风火电打捆是解决大规模风电异地消纳的有效手段,而风火电打捆发电系统规划周期长,受资金限制,系统通常分多个阶段依次投产,常规打捆系统规划模型无法适用于该情形。鉴于此,提出一种基于全寿命周期成本(LCC)的风火电打捆发电系统多阶段优化规划模型。模型充分考虑发电机组的全寿命周期成本,以系统总收益最大为目标,考虑系统售电收益、燃料成本、环境成本、维护成本、可靠性成本、火电机组投资成本和机组折余价值。为更加合理地表征风能时序相关性和随机性,建立风能时序概率模型,并利用随机生产模拟技术计算系统的燃料成本、环境成本和可靠性成本。模型采用多种群并行进化遗传算法求解,通过算例分析证明了模型的有效性。     

计及不确定性的综合能源系统容量规划方法

计及分布式可再生能源不确定性因素的综合能源系统(Integrated Energy System,IES)规划更加接近实际情况,也是实现多能协调和IES优化运行的基础。考虑光伏发电出力的间歇性和波动性,提出了一种计及不确定性的含冷、热、电、气多能流的综合能源系统容量规划模型及其求解方法。首先,为了精确地模拟光伏发电的不确定性,利用场景法描述其不确定性并运用基于Wasserstein概率距离的场景削减0-1规划模型对大量不确定性场景进行削减。在此基础上,建立以投资运行成本之和最小为目标函数的IES容量规划模型。其次,由于场景分析法难以直接得到最优规划方案,采用基于场景分析法的两阶段规划策略对此模型进行求解得到含整数变量的多能源容量规划方案。基于算例的仿真结果表明:所提出方法能够经济且可靠地满足整个规划周期内系统各节点、各类型负荷需求。     

基于多目标静态模糊模型的分布式电源规划

提出静态模糊多目标模型。对分布式电源(distributedgeneration,DG)在输配电系统的选址定容和技术比重进行优化。模型对包括经济属性、技术属性以及环境属性在内的冲突性及竞争性的目标函数进行优化。其中,经济目标函数是分布式发电商售电取得的利润,并考虑了DG的边际收益;技术目标函数是技术参数超出技术标准范围的风险值加权总和的最小化;环境目标函数是污染排放物的最小化。提出的DG规划框架考虑了6种分布式技术的特性,并利用模糊数来研究系统的不确定性,包括负荷需求、电力价格、DG运行成本以及投资成本,并通过IEEE37节点算例验证该规划模型的正确性和有效性。     

电力市场中兼顾环境保护和经济效益的双目标模糊优化短期交易计划新模型

提出了一种同时考虑环境效益和经济效益的电力市场短期交易计划新模型。首先对两个单目标确定性模型求解得到目标函数值，其次对目标值进行一定程度的伸缩，并且定义目标隶属函数将确定性问题模糊化，接着采用最大满意度法将多目标问题转化为单目标非线性规划问题，然后采用非线性规划方法求解，得到新的各竞标机组日出力情况以及新的系统边际电价，仿真结果表明，该文提出的新策略在各单目标优化值轻微伸缩的情况下使双目标综合考虑效果更好，该策略对可持续发展战略和发电竞争商在市场中多因素公平性有重要现实意义。     

考虑风电的电源电网协调规划

由于风电具有间歇性、波动性和随机性等特性,充足的灵活可调节电源是电力系统消纳大规模风电的必要条件,因此,在电源电网协调规划中需要考虑风电、灵活可调节电源和普通常规燃煤电源的合理比例。采用区间数表示风电和负荷的不确定性,建立基于区间优化方法的能够同时考虑风电、燃气发电和燃煤发电的动态电源电网协调规划数学模型。该模型以规划期内投资成本和运行成本综合最小为目标函数,以电力系统运行安全为约束条件。为了体现燃气发电机组对风电和负荷不确定性的灵活调节作用,采用简化的机组组合模型模拟电力系统中各类型机组的调度运行。所建立的数学模型是一个混合整数线性规划模型,在GAMS上实现编程并调用CPLEX求解器进行求解,IEEE-30节点算例验证了所提方法的有效性。     

全寿命周期成本及其在电网规划中的应用

在电网规划中应用全寿命周期成本（Life-CycleCost）管理理念可以使电力企业获得更大更长远的经济效益。首先阐述了电网全寿命周期成本概念及各子成本含义;然后在综合考虑电网安全可靠性与经济性基础上,建立了以电网全寿命周期成本最小为目标函数的电网规划数学模型,介绍了模型求解方法以及在电网规划中的具体应用流程;最后以华东某地区电网规划应用为例,说明了本研究工作的有效性。     

计及供能可靠性的电-气互联传输网络优化规划

现有电-气互联综合能源系统(IEGES)的传输网络规划仍侧重于考虑输电系统可靠性,对"电-气"双向联供的可靠性考虑不足;并且传统电、气子系统网络独立规划的模式将难以满足日益增长的综合负荷需求.针对上述问题,重点研究衡量IEGES供能可靠性,完善了"以电为主"的IEGES传输网络规划模型;将可靠性引入传输网络优化规划的目标函数和约束条件中,直接获得满足可靠性要求的规划方案,避免方案的反复校核与调整.建立了考虑可靠性的弃风成本、能量短缺成本、电-气耦合转换、供电供气平衡等因素的传输网络优化规划数学模型.为提高模型求解效率,采用增量分段线性化的方法对非线性约束进行线性化处理,将原混合整数非线性规划问题转化为混合整数线性规划问题进行求解.基于IEEE 39节点与比利时NGS 20节点联合系统的仿真结果表明:考虑供能可靠性的传输网络规划方案在提升系统经济性、可靠性和风电消纳能力等方面效果显著,可为IEGES优化规划提供技术手段.     

计及阀点效应负荷经济分配的SCE-UA算法

针对水火电能源丰枯、峰谷补偿特性,研究水火电力系统补偿调节机制,建立了基于SCE-UA算法解决水火电力系统短期联合优化调度模型,该模型以阀点效应下最小发电成本为目标函数,同时考虑了包括功率平衡、水量平衡、库容及发电机组功率限制等约束条件。本文用罚函数约束策略有效处理系统运行约束,实现对水火电联调系统运行区域的精确描述。为了说明SCE-UA算法的一致有效性,我们分别用SCE-UA和粒子群优化(PSO)两种算法对短期水火电优化调度问题进行求解。计算结果表明:粒子群算法(PSO)算法在求解过程中存在"早熟现象",无法寻找到全局最优解;而SCE-UA算法能在很少的迭代次数内收敛到较好的优化结果,同时满足水火电联调系统所有约束条件。因此,SCE-UA算法在求解以发电成本最小为目标函数的短期水火电优化调度问题上是非常有效的。     

考虑节能环保的复合电源机组组合问题

在传统机组组合模型基础上,针对分布式电源和传统发电机组的特点,提出了一种含复合电源的发电成本最小的机组组合新模型,该模型考虑了各机组对环境的影响,并结合了节能调度排序原则,采用智能优化算法求解。通过成本函数的折算,将能源节约、环境保护和经济效益等复杂多目标优化问题统一映射到费用单目标空间,避免了多目标最优解选取的人为主观性。此模型在追求发电成本最小的同时,能有效地减少机组发电时污染物的排放量,减轻对环境的污染。算例仿真验证了模型及算法的有效性。     

计及效率的综合能源系统多目标优化调度方法

综合考虑综合能源系统(IES)在能效、经济、环境等多目标上的优化调度需求,提出一种IES的多目标优化调度模型及求解方法,以实现多能互补IES的节能减排、经济运行与环境友好调度运行。首先建立了满足IES在能效、经济、环境等方面的优化调度需求的多目标函数模型,并在能效目标函数中引入■效率,实现多能耦合系统的高效、高质量用能;其次建立了适用于多目标优化调度的IES数学模型,并通过模型凸松弛等方法保证模型的凸性,提高问题求解效率;再次建立了多目标优化调度问题帕累托前端的求解及运用方法,利用多目标凸优化问题的标量化方法进行模型转换,从而求解多目标凸优化问题,并提出筛选方法,用于从帕累托前端中筛选得到综合性能较好的调度方案;最后结合贵州省某IES算例仿真,验证了所建立多目标优化调度模型与求解方法在满足区域IES由于多能耦合而带来的多目标调度需求上的可行性。     

考虑环境效益的分布式电源优化配置研究

分析了计及环境效益的分布式发电成本,建立了考虑环境效益的发电成本计算新模型,该模型考虑了包括污染物的环境价值以及向有关部门缴纳的排污费的污染物的环境成本。以系统运行成本最小为目标函数,构建了分布式电源优化配置的数学模型,并采用粒子群优化算法进行求解。算例分析表明,所提方法能够得到较为合理的分布式电源位置和容量方案,可提高系统运行的经济性和环保性。     

考虑电力电量平衡的安全约束经济调度

智能电网调度发电计划要求能够统筹考虑安全与经济、节能与减排、效率与公平等诸多因素,以实现兼顾各方利益,满足系统安全的整体发电计划的优化决策。为此,在综合考虑节能减排、安全以及传统意义上"三公"要求的基础上,建立了考虑电力电量平衡的安全约束经济调度模型,它是以发电成本最小和合同电量偏差最小的多目标优化模型,在对各个目标进行模糊化后,将其转化为多目标滑动模型,并引入了目标函数满意度及许可度因子的概念,用以反映多个相互矛盾目标的重要程度。采用基于序列二次规划的序列线性方程组算法(QP-free算法)进行计算,计算结果表明了该方法的有效性,决策者可以通过许可度因子所提供的丰富信息进行决策,方法灵活而富有弹性,符合电网安全性和公平性要求。