基于CAMOCS算法的多目标无功优化

针对传统算法在求解多目标函数上存在局限性问题,在标准多目标布谷鸟搜索(Multi-objective Cuckoo Search,MOCS)算法的基础上,采用Kent混沌映射生成多样性初始解,并自适应改变算法的搜索步长,结合多目标Pareto最优解概念,提出一种混沌自适应多目标布谷鸟搜索(Chaotic Adaptive Multi-objective Cuckoo Search,CAMOCS)算法,并利用该算法对所建立的多目标无功优化模型进行求解,最后在IEEE 14节点系统算例仿真验证了所提方法的有效性和可行性。     

主动配电网日前-实时调度策略研究

主动配电网(Active Distribution Network,AND)是充分消纳分布式电源以及满足配电系统供电可靠性的关键。针对分布式电源种类多样化以及规模扩大化的特点,提出了基于多代理系统(Multi-agent System,MAS)的ADN日前-实时调度策略。该策略运用多代理技术对ADN进行分区管控,构建ADN日前-实时优化调度模型,使ADN调度在空间与时间层面上实现解耦。通过建立日前调度和实时调度模型,保证日前优化运行的经济性以及实时优化调度的即时性;选取微分进化算法(Differential Evolution,DE)作为模型的求解工具;通过IEEE33节点算例仿真形成ADN日前优化调度策略,并在该策略的基础上选取典型时间段面进行实时优化;仿真结果验证所提策略的可行性与有效性。     

含微电网的主动配电网分级优化运行策略

分布式电源（DG）在主动配电网（ADN）中的渗透率越来越高，使ADN的调度变得日益复杂。随着微电网（MG）技术的发展，本文提出将MG看作一个独立的调度单元，参与到ADN的分级优化调度中。采用将有功和无功解耦的方法，有功优化阶段以配电网运行成本最小为目标，无功优化阶段以系统网损最低为目标，再将无功优化阶段计算出的系统网损代入有功优化的功率平衡约束条件中，反复计算得出ADN的最优运行策略。在有功优化问题上，分别采用启发式优化算法（Heuristic algorithm）和传统线性规划（Linear programming）法，并将两者的计算结果进行对比。最后以改造的IEEE-33节点配电网系统作为算例进行仿真分析，算例结果表明，所提出的分级优化调度方法大大降低了问题的计算难度，与传统线性规划法相比，采用启发式优化算法能更有效地减少系统运行成本。     

基于改进灰狼优化算法的分布式能源系统优化调度

为了提高分布式能源系统（Distributed Energy System,DES）运行的经济性，以DES运行成本最小为目标函数，建立了基于改进灰狼优化（Improved Grey Wolf Optimization,IGWO）算法的分布式能源系统优化调度模型。采用Tent混沌映射和非线性调整收敛因子策略对灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization,GWO）进行改进，提高了算法的性能。利用某综合大楼分布式能源系统进行算例分析，并与其他优化算法的求解结果进行对比，结果表明，IGWO算法收敛时的迭代次数更少，收敛时间更短，与其他三种算法相比，运行成本最低，各项指标均优于其他优化算法，在此调度方案下，各分布式电源出力合理，验证了本文DES优化调度模型的正确性和求解方法的有效性。     

基于深度确定性策略梯度的主动配电网有功-无功协调优化调度

为了实现主动配电网(active distribution network, ADN)的有功-无功资源协调控制，提高配电系统供电可靠性及经济性，提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的ADN有功-无功协调优化调度策略。首先，在避免电压和潮流越限的情况下，以ADN日运行成本最小为目标，计及可投切电容器组、有载调压变压器、微型燃气轮机和能量储存系统构建ADN有功-无功协调调度模型。其次，将ADN实时调度问题转化成马尔科夫决策过程，并定义系统的状态空间、动作空间及奖励函数。然后，为提升深度确定性策略梯度的离线训练速度和奖励回报，在算法中加入优先经验回放(priority experience replay, PER)机制，并搭建了基于优先经验回放机制的深度确定性策略梯度(PER-DDPG)ADN在线调度框架。最后，在修改的IEEE-34节点配电系统上进行仿真，算例结果表明，PER-DDPG方法通过高效的经验学习，能够为ADN提供安全、经济的调度策略。     

主动配电网与主网协调调度

主动配电网（active distribution network, ADN）拥有更多的调度自主权,能够主动管理分布式发电机、储能设备以及主动负荷,实现配网的高效运行。主网与配网调度结果相互影响,因此在制定ADN优化调度方案时,除了考虑自身的运行成本,还应该兼顾与主网之间的协调问题。该文设计配网与主网实时信息交互模式,对主动负荷和储能设备进行建模分析,提出基于实时电价的协调调度模型;并针对该调度模型,提出并行优化算法,通过对连接配网的IEEE 9节点系统进行仿真,验证了模型及求解算法的有效性;最后,分析比较了需求侧响应、储能设备和联络线功率上限对调度结果产生的影响。     

基于概率潮流的主动配电网日前-实时两级优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性电源、虚拟微网与柔性负荷等不确定变量给电网安全经济运行带来的挑战,基于概率潮流技术建立了ADN日前—实时两级优化调度模型。日前调度以ADN中各单元日前功率预测结果为依据,以运行成本最小为目标,确定次日各时段内各调度单元运行计划;在此基础上,针对实际运行中各单元的波动性和超短期预测结果进行实时调度,以不确定单元作为随机变量进行概率潮流计算,对日前调度计划进行调整,使得ADN中各节点电压和支路功率在3倍标准差内波动仍满足约束条件,提高ADN的安全裕度。最后,结合引力搜索算法和粒子群算法对调度模型进行求解,并通过算例验证模型的有效性。     

基于最优潮流的含多微网的主动配电网双层优化调度

多个微电网并入主动配电网(Active Distribution Network, ADN)会对ADN系统的经济性和可靠性产生影响。采用传统的多微网与ADN全网统一优化调度方法时,若微网中风/光出力一旦出现波动,难以高效精确地求出系统的最优潮流,甚至造成无解。因此提出一种基于双层规划的多微网并网优化调度模型。上层模型中各微网作为电源并入ADN,以ADN系统潮流平衡为约束,建立最优潮流模型。运用二阶锥松弛技术将非凸非线性的潮流模型转化为凸可行域的二阶锥规划模型,并调用Gurobi求解器求解。下层模型以上层优化出的联络线功率为约束,建立并网微电网内可控电源的调度模型,并采用结合Tent映射混沌和NDX交叉技术的改进遗传算法(GA)求解。以并入多微网的调整IEEE33节点系统为算例,仿真算例表明双层规划的调度模型及算法具有可行性且在此模型下含多微网的ADN系统有更好的经济性。同时当风/光发电出现波动时,下层模型仍然可以进行局部调整优化,从而降低了微电网波动对ADN系统的影响,提高了系统的可靠性和鲁棒性。     

主动配电网的日前-日内两阶段优化调度

针对主动配电网的日前-日内两阶段优化调度问题,首先构建了配电管理系统总揽全局、区域调控终端负责分区的调控框架。采用经济性与安全性协调统一的两阶段调度策略:日前执行经济调度,降低主动配电网(active distribution network,ADN)运行成本;日内阶段正常时各子区域跟踪日前计划进行分区局部修正,存在电压越限时DMS执行系统全局调整以消除越限。建立了日前经济调度、日内分区局部功率修正与系统全局电压调整的数学优化模型,并采用和声搜索算法来求解调度模型。最后通过算例分析,验证了所提调度方法能够适用于日前-日内两个阶段,保障ADN经济安全运行。     

基于多利益主体的主动配电网分层协调优化调度方法

针对分属不同利益主体的配电网和微电网双层优化调度模型,提出了一种考虑多个微电网接入的主动配电网(active distribution network,ADN)综合利益最大化的双层协调优化调度方案.其中,上层模型以配电网损失最小及总运行成本最低为优化目标;下层模型以多微网总运行成本最低为优化目标.优化过程采用精英保留策略的自适应遗传算法(elitism strategy-adaptive genetic algorithm,ES-AGA)和线性规划法分别求解各层问题,最后通过修改后的IEEE-33节点系统进行算例仿真分析,验证了方案的有效性和合理性.     

基于改进布谷鸟算法的微电网源-荷-储功率优化调度

为实现微电网源网荷储的最优匹配,提出了一种计及需求侧响应的微电网有功功率调度模型。首先综合考虑系统运行约束、蓄电池运行约束和引入负荷响应补偿的用户满意度,以微电网经济性和环保性最优为目标函数,构建了包含风光发电、储能单元和负荷的微电网功率调度模型。进一步改进了布谷鸟搜索算法,并在4个典型场景下求解所提出的调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,结果表明：负荷响应与储能可以有效降低微网运行成本,通过可移负荷跨时段平移,实现负荷削峰填谷;同时,模型能根据不同的满意度要求提供相应的经济优化调度方案;此外,通过对比粒子群算法与布谷鸟算法,进一步验证了改进的布谷鸟算法性能更优。     

基于时序动态约束的主动配电网滚动优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性能源和负荷等不确定性因素给ADN优化调度带来的挑战,提出了基于时序动态约束的ADN滚动连续实时优化调度方法。以恒定调度周期24 h的经济性最优为优化目标,建立了统筹考虑各类有功和无功功率等控制资源的综合实时优化调度模型。所提的滚动优化调度方法基于优化时刻的实时采集数据和后续23 h的预测数据,采用和声搜索算法求解所建调度模型,连续实时确定每个时刻ADN的最优运行方案。在建模过程中考虑到风光荷预测的不准确性随时间的增长而增大的特性,提出了时序动态约束的概念,即愈往后其安全约束愈加宽松,以此扩大解空间范围,进一步提高了调度方案的经济水平。最后,对改进的IEEE 33节点算例和IEEE 69节点算例的调度仿真分析,验证了所提方法和模型的可行性和有效性。     

需求响应下基于近似动态规划的气电联合系统经济调度

气电联合系统协同运行能显著提高能源利用效率,其运行优化得到了广泛关注。文章建立了考虑需求响应（demand response,DR）的气电联合系统经济调度模型,并提出了基于近似动态规划（approximate dynamic programming, ADP）算法的联合系统经济调度策略。首先,采用粒子群（particle swarm optimization ,PSO）优化算法对用户侧的负荷曲线进行优化,从而最小化用户补偿费用和峰谷差率;随后建立线性化的气电联合系统运行模型,借助ADP算法求解。以Grave 6节点电力系统和14节点天然气网络进行仿真分析。仿真结果验证了所提模型和求解算法的有效性,考虑供需两侧的气电联合优化能提高能源利用效率。     

考虑越限风险的主动配电网日前优化调度及运行

可再生能源发电的高效利用和网络优化运行是发展主动配电网(active distribution network,ADN)的核心价值,然而ADN内风光荷的多重时序波动与不确定性给优化调度工作带来了挑战。该文提出了一种考虑越限风险的主动配电网日前优化调度运行方法。在日前调度阶段考虑风光荷的不确定性所导致的运行越限风险,兼顾调度经济性与安全性,建立了运行成本与越限风险最小的多目标日前优化调度模型,计及储能、分布式电源、无功电压设备、网络灵活拓扑等ADN调度手段。用理想点法来处理多目标模型,以和声搜索算法为优化问题的求解工具,并基于半不变量法随机潮流实现越限风险指标的计算。最后通过算例分析,验证了所提调度方法的正确性和优越性。     

园区综合能源系统多目标优化调度与合作博弈求解

环境问题和低碳政策加剧了综合能源系统优化运营策略的碳排放压力。针对该问题,建立了园区综合能源系统运行下的多目标优化调度模型,该模型考虑了以总运行成本和碳排放分别描述调度策略的经济性与环保性。针对多目标权重选择易存在主观性偏差的问题,将多目标优化问题转化为经济性与环保性的合作博弈,并提出了基于卡罗需-库恩-塔克（KKT）条件下的多目标Parato前沿求解方法,进而采用基于安德森加速的ADMM算法计算合作博弈解。采用合作竞争博弈思想来确定实现的经济性与环保性两个目标之间的相协调的折中方案和最佳调度运行策略。最终算例部分通过分析四个季节典型日的园区综合能源系统优化调度策略,对所提方法进行了多场景验证,结果表明,所提方法可以在运行成本和碳排放之间做出合理的权衡。     

考虑电动汽车接入的主动配电网优化调度

主动配电网(ADN)中可再生能源与电动汽车的大量接入给当前配电网的规划、建设、调度和运行带来了诸多挑战。文中研究和设计综合考虑源、网、荷侧不确定因素的ADN优化调度方法,对实际配电网运行具有重要指导意义。首先建立ADN综合评估体系,分别从主动控制性、主动管理性和主动经济性三方面衡量ADN的优化调度水平。而后,依据综合评估体系,提出考虑电动汽车智能调度系统的多阶段优化方法,该方法不仅可平抑间断性电源和电动汽车接入电网引起的波动,还可实现当前配电网结构和资源的优化调度。因此,所提方法可被广泛运用于电力系统日前调度,实现ADN的高效运行和管理。     

含微电网的主动配电网协调优化调度方法

研究微电网和主动配电网(ADN)互动运行模式,将微电网和ADN视为不同利益主体,提出一种含微电网的ADN协调优化调度方法。通过分析微电网和ADN的利益需求,将削峰填谷成本、微电网备用配置成本和用户停电损失期望体现于目标函数中,分别建立效益模型。同时,考虑ADN和微电网不同利益需求之间的博弈关系,提出了一种协同演化博弈算法(CGA),将ADN和微电网作为博弈参与者,分别对其效益函数进行模糊化处理并求解。在此基础上,考虑分布式电源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对CGA进行动态调整。算例分析了ADN和微电网参数对优化结果的影响,并与一般多目标优化算法进行对比,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于NSGA-II的塔式太阳能电站定日镜场调度方案研究

针对目前塔式光热电站定日镜场调度方案存在过度简化、调度目标考虑不周、求解算法与模型不适配等问题,提出了以总能量、均匀度、焦点变化次数为指标的多目标调度模型。在优化定日镜场调度问题数学模型的同时引入焦点变化次数作为评价指标,这样能够反映调度能耗和设备磨损。运用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-II）作为调度算法求取问题的Pareto最优解集,然后以加权最大满意度法进行决策得到最终的调度方案。利用我国西部某太阳能电站数据对模型及求解算法进行单次运行和连续运行仿真,仿真结果表明本文方法在单次运行和连续运行中均能保持良好效果,通过与现有调度模型及算法的仿真对比进一步验证了模型的实用价值。     

计及需求响应的主动配电网双层优化调度模型

主动配电网(active distribution network,ADN)能够综合运用需求响应和协调优化管理两大手段,通过源荷协调互动,最大限度上实现分布式电源的高效消纳和系统运行的安全经济。文章提出了计及需求响应的主动配电网双层优化调度模型。其中电价协调层以价格型需求响应为核心,通过调整日前实时电价优化各时段负荷需求;可调度单元控制层基于负荷需求,在计及ADN内部不确定性因素对系统安全影响的前提下,以运行成本最低为目标制定系统运行计划。调度模型双层之间基于信息双向流动实现协调互动,为提高求解效率,提出了将智能优化算法和传统优化算法相结合的求解策略。算例结果表明,所建模型能够保障系统安全裕度、降低配网运行成本、提高用户满意度和减小负荷峰谷差。     

基于改进布谷鸟算法的电力系统最优调度研究

在布谷鸟算法的基础上提出了一种改进的多目标布谷鸟优化算法,并利用此算法优化求解考虑经济性和环保性的电力系统最优调度模型。其主要的改进策略为在原算法的基础上引入粒子群算法中的交流算子促进鸟巢之间的交流,同时将发现概率和步长2个固定参数设置为动态量提高算法的收敛速度,在鸟巢位置更新过程中采用非支配排序和计算拥挤距离的方法来维护档案集,产生最优解后,利用模糊数学集的满意度评价理论获得折中最优解。算法分析结果表明改进后的算法具有较好的寻优速度和精度,同时能有效提高全局收敛性以及保证Pareto非劣解的多样性。