交流潮流约束下的机组组合求解

针对当前大电网与分布式发电并进,可再生资源发电大量接入的电网发展格局,构建交流潮流约束下的机组组合模型,在传统考虑有功网络安全约束的基础上,引入无功电压的制约,并计及机组的安全运行极限。依据Benders分解思想,将该模型分解为主、子两个问题,主问题为单母线模型机组组合,子问题为交流潮流约束的检验,通过子问题导引的Benders割形成主、子问题之间关联的附加约束。修正的IEEE-14节点仿真结果表明,该方法能够有效解决交流潮流约束下的机组组合问题。     

基于模糊决策的最优火电机组组合

提出了一个用于最优机组组合的多目标优化模型,克服了现有算法只考虑单一目标的不足,同时计及了最优权机组组合的经济性和可靠性目标,通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊决策问题进行求解．为求解最优机组组合的多目标优化模型提供了有效手段．     

考虑稳态频率约束的含大规模风电电力系统机组组合研究

风电的大规模接入给电力系统运行带来了新的挑战。随着风功率的渗透率逐渐增加,由风功率预测误差带来的不平衡功率将导致频率波动量的增加。含风电电力系统的机组组合问题往往没有考虑系统的安全约束,尤其是频率安全约束,而频率安全约束将直接影响发电计划的可行性。搭建考虑稳态频率约束的含大规模风电机组组合优化模型,并采用CPLEX优化软件来进行求解,从而得到系统常规机组发电成本最小。最后,以小规模电网算例对所提方法进行测试,将测试结果与传统的考虑频率约束的机组组合方案进行比较,验证了该方法的有效性与优越性。     

电力系统惯量安全机组组合优化决策研究

针对“双碳”目标下新能源大量并网,电力系统同步惯量逐步下降,连锁故障风险愈发上升的问题。综合考虑由新能源发电占比增加带来的电力系统惯量下降以及电力系统连锁故障预防,添加了系统运行约束中的受系统惯量影响的频率安全约束,并引入了运行目标中反映连锁故障风险的潮流熵,最终形成面向连锁故障预防的电力系统惯量安全运行决策模型与求解方法。对IEEE-30系统系统仿真结果表明,潮流熵和惯量安全约束的引入可以实现在牺牲一部分经济运行的基础上显著改善系统潮流分布,降低连锁故障风险,保障系统事故后的电网频率安全和负荷需求。     

考虑风电不确定性的分布鲁棒机会约束机组组合模型

风电渗透率的不断提高大大减少了化石燃料的消耗和温室气体的排放,但风电输出功率的不确定性和间歇性,使传统机组组合问题的解决方法不可行.在此背景下,为了描述风力发电的不确定性,首先,引入一个基于矩信息的椭球式模糊集,并将机会约束运用到机组组合模型中,将功率平衡约束变为软约束;其次,运用分布鲁棒优化方法,将机组组合问题通过线...     

快速求解大规模机组组合问题的启发式算法

根据机组组合问题的特点,制定了确定机组开停机优先权、基荷机组、开机台数、调整开停机计划以满足最小开停机时间约束条件等启发式专家规则。这些启发式规则的应用大大减少了求解问题的规模,缩短了计算时间。仿真计算表明,这些规则应用到求解大规模机组组合问题时,取得了比较满意的效果。     

现代智能优化算法在电力系统机组组合中的应用

针对电力系统机组组合问题,分析了智能优化算法在该问题中的应用,对其方法的特点进行了总结,为今后的研究工作提供了一定的借鉴。     

基于自适应量子遗传算法的电力系统机组组合问题

采用了一种自适应量子遗传算法来解决机组组合问题.其数学模型以最小燃料成本作为目标函数.考虑的约束条件有功率平衡约束、机组容量约束、最大启停次数约束,以及最小连续停运和运行时间约束.该算法采用了新的量子个体来表示机组的启停状态,提出了针对个体适应值和进化代数的自适应量子旋转角,使个体向更好的解靠近.仿真实验结果验证了自适应量子遗传算法的可行性和优越性.     

电子商务下的广告组合决策

分析了电子商务对企业广告决策的影响，以及电子商务环境下企业广告决策方法的变化，在此基础上，讨论了电子商务环境卞企业广告组合决策模型，并给出了详细的算法和适用环境。     

一种多区域机组组合问题的有效算法

本文以二层规划理论为依据,建立多区域机组组合的二层优化模型,并提出模型的有效计算方法。其中,上层是以电力系统总体运行成本最小为目标的有功最优潮流问题;下层由多个单区域内的机组组合问题组成。上层决定下层每区域内的发电任务,下层以此确定机组的运行状态,同时向上层反馈各区域发电成本的边际信息。通过算例分析,表明本文方法对解决网络制约的多区域内机组启、停决策问题是有效的．     

改进PSO算法解决电力系统机组优化组合问题

机组组合优化问题是一个大规模、离散、非线性的混合整数规划问题,所以求解比较困难,不容易找到理论上的最优解。本文在基本粒子群算法（PSO）的基础上,使用一种空间收缩策略,加快了算法的收敛速度。同时,为了避免算法出现“早熟”现象,让粒子不仅根据自身和同伴中的最好个体进行调整自己的飞行速度,并且向其他个体学习,以及通过改进的粒子群算法（MPSO）进行仿真计算,证明了该算法的有效性。     

电力系统机组优化组合的改进遗传算法

将遗传算法应用于电力系统机组优化组合计算.基于对遗传算法基本原理的研究,并结合机组组合问题的特点,设计了一套新颖的遗传操作.算例仿真表明:改进后的遗传算法不仅较好地处理了电力系统机组优化组合的各种约束条件,而且改善了算法的收敛性,提高了计算速度和精度,证明了该方法的正确性和有效性.     

改进拉格朗日松弛算法的机组组合研究

为提高计算效率,并针对传统拉格朗日松弛算法(LR)在优化过程中存在对偶间隙不能收敛的问题,提出了一种改进的拉格朗日松弛算法(LR-CMSCA)以优化大规模机组组合问题。首先通过正弦余弦算法(SCA)优化拉格朗日乘子的更新路径,以缓解振荡现象;然后在SCA中引入柯西变异算子对当前粒子进行干扰,尽可能避免陷入局部最优,并引入自适应权重更新策略,使粒子更快逼近最优解;最后利用不同机组规模的电力系统进行仿真计算,并将计算结果与其他算法进行比较。结果表明,该方法在计算结果上具有优势,且有实际应用价值。     

用拉格朗日松弛法求解概率备用解析表达的机组组合

由于电力系统运行中存在不确定性,因此在机组组合中有必要考虑机组投运风险水平的限制.但机组投运风险水平与机组强迫停运容量呈离散型的分布关系,因而难以与拉格朗日松弛法的机组组合算法有机结合.就这一问题,在前人研究的基础上,对系统投运风险曲线的两种拟合形式,即高斯函数和指数函数,进行分析和研究,发现前者精度较后者明显提高.在此基础上,将投运风险度约束以解析表达的方式引入机组组合的拉格朗日松弛法中,有机一体的完成了概率备用约束的机组组合问题,实现真正意义上的优化.     

用拉格朗日松弛法求解概率备用解析表达的机组组合

由于电力系统运行中存在不确定性，因此在机组组合中有必要考虑机组投运风险水平的限制．但机组投运风险水平与机组强迫停运容量呈离散型的分布关系，因而难以与拉格朗日松弛法的机组组合算法有机结合．就这一问题，在前人研究的基础上，对系统投运风险曲线的两种拟合形式，即高斯函数和指数函数，进行分析和研究，发现前者精度较后者明显提高．在此基础上，将投运风险度约束以解析表达的方式引入机组组合的拉格朗日松弛法中，有机一体的完成了概率备用约束的机组组合问题，实现真正意义上的优化．     

电力系统负荷分配中可靠性,机组组合与最优潮流的协调

考虑发电机组可靠性指标时的机组组合方法及将其结果与最优潮流相结合,调整控制变量的寻优域,进而使可靠性、机组组合与最优潮流三者协调一致的方法。计算结果表明该方法可使系统的运行安全、经济可靠.     

具有谐振模式PFC的单级AC/DC变换器的分析

本文通过对具有谐振模式功率因数校正(PFC)的单级AC/DC变换器主电路的仿真、实验和分析,阐明其主要物理量间的内在规律,获得电路工作在非连续电流模式DCM下的条件和各元件参数的设计依据;证明当母线电压降低时,输入功率增大;根据主电路的数学模型,提出对闭环系统进行变频和变占空比控制.