基于Multi-AIGA算法的区域电力系统最优备用模型

在满足系统运行等约束条件下,建立了区域电力系统的最优备用容量数学模型,该模型采用基于最小发电成本函数和最小网损函数组成的综合经济效益最大作为目标函数.针对问题的具体特点,运用多种群自适应免疫遗传(Multi-AIGA) 算法求解最优备用容量,并给出利用该算法解决这一问题的主要步骤,利用图论中的最大支撑树的概念,采用自动产生可行解的编码策略对染色体进行编码,以及交叉、变异概率的自适应选取,在IEEE-新英格兰10机39节点测试系统上的仿真结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性.     

自适应免疫遗传算法及其在区域电力系统最优备用容量计算中的应用

充分利用区域互联电力系统在紧急情况下可以互相支援互为备用的特点,建立了区域电力系统的最优备用容量数学模型,该模型采用基于最小发电成本函数和最小网损函数组成的归一化最小综合经济成本作为目标函数。针对问题的具体特点,运用自适应免疫遗传算法求解最优备用容量,利用图论中的最大支撑树概念,采用自动产生可行解的编码策略对染色体进行编码,以及交叉、变异概率的自适应选取,在IEEE30节点测试系统上的仿真结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性。     

备用容量与备用收费

电力具有发供用同时完成的特点,因此电力系统运行必须有必要的备用发电容量和备用输配电线路,否则万一发生机组或线路事故,负荷突然变化,就难以保证电网安全供电。作为电力用户,申请相应的备用容量以应付各种突发事件,也是其生产和运行中必不可少的。但是中国在电价上存在一种奇怪的现象,电量高价,容量低价,备用容量零价。于是所有的电厂都争着要多发电量,电量越多,挣钱越多,但谁也不愿意担尖峰,更不愿意做备用容量。因此到处缺尖峰、缺备用。在计     

自适应免疫遗传算法及其在区域电力系统最优备用容量计算中的应用

充分利用区域互联电力系统在紧急情况下可以互相支援互为备用的特点,建立了区域电力系统的最优备用容量数学模型,该模型采用基于最小发电成本函数和最小网损函数组成的归一化最小综合经济成本作为目标函数.针对问题的具体特点,运用自适应免疫遗传算法求解最优备用容量,利用图论中的最大支撑树概念,采用自动产生可行解的编码策略对染色体进行编码,以及交叉、变异概率的自适应选取,在IEEE30节点测试系统上的仿真结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性.     

含风电场的互联电力系统备用容量优化

针对风电并网所带来的电力系统备用容量需求增大的问题,提出了含风电场的互联电力系统备用容量优化模型。在机会约束规划的框架下,以互联系统备用容量最小为目标,综合考虑风电出力和负荷预测偏差、发电机组故障停运等不确定因素,建立了计及各子系统备用资源特点的机会约束模型,并量化了共享备用的容量和调用过程;采用基于Monte-Carlo 随机模拟的遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明,该方法能够在保证系统安全稳定的前提下,有效降低系统备用容量配置。     

基于改进遗传算法的区域旋转备用容量的优化

在改进遗传算法的基础上,提出了区域购买旋转备用成本最小的数学模型和求解方法。模型按照备用交易“协调运作”、备用价格按区域统一边际价格结算并计及了联络线传输容量上下限、备用机组提供容量上下限、旋转备用爬坡率等约束条件。算例表明本算法能更加有效地达到或接近全局最优解,区域备用容量在优化后降低了获取的备用容量,充分体现了区域间的备用支持,优化了各地的电力资源。     

电力系统备用容量网络受限减扣算法研究*

备用的精准评估对于保障系统运行安全和指导有序用电计划制定都有着重要的意义,但广东电网网络约束较多,且断面之间常存在耦合,使得快速、准确地评估考虑网络约束的备用容量存在困难。备用容量网络约束受限减扣的计算属于生产应用问题,相关研究文献较少。通过对比现有的备用网络受限减扣工程应用方法,提出了一种基于电网实时调度运行的网络受限容量评估优化算法。     

计及检修需求不确定性的电力系统检修备用容量评估

针对电力系统规划中评估系统检修备用容量的迫切需求和机组检修需求的不确定特性对评估造成的影响,提出一种评估电力系统检修备用容量的方法。该方法建立考虑检修需求不确定特性的检修备用容量评估模型,以累计负荷最小为原则确定检修时段,求解该评估模型。在此基础上,基于蒙特卡洛模拟方法提出检修备用容量不足概率和检修备用容量不足期望值2个检修备用容量充裕度指标,以此确定系统检修备用容量,进而确定系统装机容量需求。以某省电力系统机组检修的实际数据为例进行计算,证明了所提检修备用容量评估方法的正确性和有效性。     

市场环境下的事故备用容量

在电力市场环境下，对电网公司而言，其追求的最终目标是经济利益最大化，电力系统的安全可靠性服务于这一目标。针对这一变化，该文提出在电力市场环境下，为供需双方所乐于接受的供电中断不应认为是对系统安全可靠运行的破坏，处于种情况下的系统应该被认为是供电连续的，并在此基础上提出了市场环境下事故备用容量的确定应在综合考虑保留事故备用容量费用和切负荷赔偿费用的基础上，求取经济上最优的事故备用容量，数字仿真结果表明该方法可行，且具有较好的经济性。     

电力系统旋转事故备用容量的配置研究

合理安排旋转事故备用容量是保证电力系统安全、经济运行的重要措施。随着电力系统的发展和电力技术的进步,现行的旋转事故备用容量配置原则亟须改进。文中对国内外旋转事故备用容量配置标准进行了系统梳理与分析,从系统频率响应对备用容量的需求出发,提出了旋转事故备用容量配置方案的设计原则、评价指标及评估方法,给出了建议的指标取值范围。最后,以某省规划网架为算例,仿真验证了研究方法的合理性。研究成果对完善电力系统规划、运行标准具有参考价值。     

基于改进遗传算法的地区电网无功优化

电力系统的无功优化以及无功补偿对于电网的安全、经济运行有着重要意义。无功优化和无功补偿能够降低网损、提高系统稳定性和电压质量。文章考虑电力系统运行的实际,对遗传算法的编码、繁殖、适应度函数以及收敛判据进行改进并提出遗传算法用于电力系统无功优化尚存在的问题。仿真结果表明,这种改进遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,有效提高电压质量和降低网损。     

考虑提高系统无功备用容量的无功优化调度

充裕的无功备用容量是保证系统电压稳定的一个重要因素,因此在日常无功优化调度过程中考虑提高系统的无功备用容量是防止电压失稳的重要手段之一。文章在分析发电机备用容量数学模型的基础上,定义了基于电压稳定的系统无功备用容量的计算公式,提出了考虑增大无功备用容量、减少网络损耗以及减小电压偏移的多目标无功优化调度算法。并将该算法应用于IEEE 30节点系统,证明了所定义的基于电压稳定的系统无功备用容量计算公式的正确性及提高备用容量的无功优化调度算法的可行性。     

基于免疫遗传算法的多机电力系统 UPFC控制器

应用一种新型的遗传算法--基于免疫原理的改进遗传算法设计了统一潮流控制器,以提高多机电力系统的稳定性.本文所应用的免疫遗传算法利用免疫遗传学基本思想和理论,模拟生物体的免疫系统及其行为,如二次免疫应答,免疫记忆、免疫选择、浓度控制、新陈代谢等过程.与传统遗传算法的区别在于,本算法除了采用基因重组和基因变异思想外,还引入了隔离小生境技术和混沌增殖思想,使得所提出的算法更加接近实际免疫行为.对许多经典函数的优化结果表明,所提出的免疫遗传算法比普通遗传算法具有更强的全局优化能力.将该算法应用到新英格兰系统中统一潮流控制器的优化设计中,时域仿真结果表明,基于免疫遗传算法设计的统一潮流控制器能有效阻尼系统的低频振荡,提高电力系统的稳定性.     

多负荷水平下的配电网无功优化规划方法

针对目前多负荷水平无功优化方法计算相对复杂,实用难度较大等不足,提出了结合免疫算法和最优覆盖理论的配网无功优化规划的新方法。该方法通过改进的免疫算法,在最大负荷水平下获得无功最优补偿点和总补偿容量;运用聚类分析思想处理历史负荷数据,简化和统一数据量;根据最优覆盖原理,考虑折算生成各补偿点的无功需求概率分布曲线,以降损和提高电容利用率为目标,最终实现各补偿点的电容分组配置。实际配网应用中的良好效果,充分验证了所提方法计算便捷,配置实用的优点。     

基于社会效益的备用容量优化分配

首先用等效持续负荷曲线分析系统的可靠性,确定系统的电量不足期望值。进而分析系统在市场环境下的备用容量成本,根据备用市场所独有的特性得到其出清过程,然后对VOLL值的确定进行多种方法的对比研究。以社会效益最大为目标函数,通过算例可以得出最佳备用容量和它的分配方法。与传统的方法比较,验证了该方法在市场环境下的有效性。     

电力系统无功功率负荷的最佳补偿容量

总结了现行无功功率负荷最优补偿方法存在的问题,提出确定最佳补偿容量的目标函数,并在其最佳点上构成最优网损微增率γｅｑ与无功负荷补偿容量Ｑｃｉ及网络因素的内在联系。经Ｗａｒｄ＆Ｈａｌｅ６结点及ＩＥＥＥ１４结点系统实算,证明了数学模型及算法的合理性与有效性,克服了现行无功功率负荷最优补偿方法存在的问题和缺点,具有较大的现实意义及实用价值。