基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

考虑综合评估的孤立微网优化调度

针对微网孤岛运行模式下的优化调度,从经济性和可靠性2方面考虑,提出在传统微网经济调度模型中加入综合评估模型,得到不同侧重目标下的最优调度方案。首先,在热电联产的微网结构上,建立了包含运行成本最低和负荷缺电率最低为目标函数的微电网优化调度模型;其次,考虑到不同目标之间存在的矛盾,应用多目标粒子群算法结合调度策略,在MATLAB环境下对所建立的优化调度模型进行求解,得到一系列Pareto最优解;最后,通过利用基于层次分析法的综合评估模型对Pareto解集进行评价,再结合实时需求分析,为决策者提供最优调度方案。算例通过对某孤岛型微电网进行分析,验证了模型的可行性和实用性。     

微电网弱鲁棒多目标优化调度研究

针对微电网风光出力及负荷不确定性的影响,根据中心极限定理求取不确定集中的鲁棒不确定度,在此基础上建立了基于弱鲁棒优化的微电网多目标调度模型,通过引入风险运行的松弛变量,以微电网运行费用以及污染物排放量最小为目标,通过对等转化理论处理不确定性问题,并使用NSGA-Ⅱ求解.算例结果验证了所提方法具有较好的鲁棒性同时兼顾经济...     

基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化

针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。仿真结果表明,改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。     

考虑发用电双侧不确定性的电力系统鲁棒模糊经济调度

风电和需求响应的双侧不确定性会对电力系统经济调度产生重要的影响。首先,利用模糊理论对分时电价下不确定负荷进行了拟合,利用鲁棒理论构建了风电的不确定集,同时考虑双侧不确定性建立了鲁棒模糊数学模型,并根据其等价确定转化思想对模型进行求解。然后,建立了电力系统鲁棒模糊多目标调度模型,其中多目标包括碳交易成本最小的低碳目标和综合经济成本最小的经济目标。采用内点法多约束条件处理策略改进多目标细菌群体趋药性算法,利用此算法求解模型并获得目标函数最优解。最后,以经典的IEEE 10节点系统和一个风电场为例进行仿真研究,验证所提模型的可行性和优越性。     

基于主从博弈的微电网群多阶段鲁棒优化规划

针对微电网群作为市场主体接入配电网引起的利益冲突问题,提出一种微电网群多阶段鲁棒优化规划方法.基于主从博弈理论建立配电网与微电网群的双层规划数学模型:上层为配电网优化运行模型,以降低运行成本并提升电压水平为目标;下层为微电网群优化规划模型,解决微电网群内电源的容量配置问题.考虑到负荷增长的不确定性,在模型中增加鲁棒优化...     

基于区间数的改进NSGA-Ⅱ算法在微电网优化调度中的应用

针对分布式电源出力和负荷波动随机性等不确定因素对微电网运行稳定性和经济性的影响,提出在微电网的优化调度中结合有功和无功优化,以满足安全性和可靠性要求。引入区间数来表述含不确定因素的优化调度目标函数及约束条件,并建立以微电网发电费用、电压偏差量和网损为优化目标的动态多目标优化调度模型。同时提出一种基于区间数的多属性决策NSGA-Ⅱ算法来求解上述模型中的线性多目标函数,从而得到整个调度周期内的多目标优化调度Pareto最优解。最后利用17节点微电网仿真系统进行了仿真计算,计算结果表明本文方法可以协调优化调度问题中的经济性、安全性和可靠性,同时相比单一的有功或无功优化调度可以得到更优的微电网运行费用。     

基于克隆选择算法的微电网多目标运行优化

为合理安排微电网中分布式能源的出力,建立了以日电量成本最低、日温室气体排放量最少、全天中最大节点电压偏差最小为目标函数的微电网多目标运行优化模型,并采用克隆选择算法进行求解。在求解过程中,应用固定步长和变步长相结合的空间搜索方法来提高解的精度,通过反复克隆、变异、选择等操作,得到满足约束条件的Pareto最优解集,进而利用模糊隶属度计算总体满意度,解决最优解的选择问题。IEEE 33节点系统算例验证了所提模型及算法的有效性。     

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。     

基于最优场景集的含多类型电源鲁棒调度

为应对大规模风电并网给电网调度决策带来的不确定性影响,提出电力系统鲁棒调度的概念和实施框架,构建了含多类型电源的鲁棒调度模型,模型考虑了抽水蓄能的工况转换和核电机组的降出力工作模式。在此基础上,明确了调度计划中运行成本、弃风成本和切负荷成本的计算方法,并以总成本最优为目标对不确定集进行了寻优。以某省电网为算例,验证了鲁棒调度在减少切负荷和提高风电利用率方面的优势,验证了不确定集寻优的经济效益。     

基于动态分区的配电网日前优化调度研究

为了提高对分布式可再生能源的就地消纳能力,实现配电网分层分区调度,提出了基于MOEA/D的多目标蚁群动态分区算法和基于动态分区的配电网日前优化调度模型。利用潮流追踪算法与复杂网络理论中的二分模块度,提出了量化分区间能量耦合程度的能量二分模块度指标。基于电力系统潮流方程雅克比矩阵推导蚁群算法中的启发式信息,结合预测场景集以分区的能量二分模块度与功率储备为目标函数,利用多目标蚁群算法生成动态分区方案。建立以联络线功率、灵活性不足率以及成本最低为目标的基于动态分区日前优化调度模型,并利用NSGA-II算法求解Pareto最优解集。最后基于IEEE33节点网络对所提模型与方法进行验证。结果表明,采用该方法进行动态分区与日前调度可有效提高系统应对可再生能源不确定性的能力,为就地平抑可再生能源波动奠定基础。     

考虑换流站损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制

交直流互联系统中各个直流输电通道在输送大量电能的同时,也会产生很大的电能损耗。通过协调优化多回超/特高压直流输电系统的电压无功控制措施,能够有效地降低整个交直流系统运行的损耗电量。提出一种考虑换流站详细损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制方法,以包括换流站内部各主要设备损耗的整个交直流输电系统总网损和所有关键节点电压偏差平方和的最小化为目标,建立交直流互联系统的多目标无功优化控制模型。提出一种自适应加权和算法,结合GAMS/CONOPT解法器求解得到多目标优化问题的均匀分布的帕累托最优解集。并根据各个最优解的模糊隶属度和熵权信息从帕累托前沿曲线中确定出折中最优解,作为多目标无功优化控制方案。通过对某个6056节点交直流互联系统的计算表明,所提出的算法求得的帕累托最优解集分布均匀,且所获得的多目标无功优化控制方案能够有效降低换流站运行损耗,提高关键节点的电压质量。     

考虑可削减负荷参与的含风光储微网经济优化调度

现有的微网经济运行大都以分布式电源及储能单元为可控变量进行优化调度,对微网负荷资源的管理关注较少。首先提出了微网中可削减负荷补偿代价模型,其次以微网运行一天综合经济成本最低为目标建立了可削减负荷、分布式电源、燃料电池联合优化调度的四种模式。以一典型微网系统为例,在Matlab环境下编写了优化算法程序,针对四种模式建立了能量优化调度策略,分析了四种模式下微网优化运行结果。仿真结果表明,微网与主网间的能量双向交互能明显降低微网的运行成本,可削减负荷的参与能够有效提高微网运行的经济性。此外,优化模型为微网中联合优化调度进一步发展提供参考依据。     

考虑源-荷不确定性的水风柴微电网优化配置

水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。     

考虑燃煤机组健康度与负荷转移的连锁故障供防控策略

随着能源互联网的发展,大规模间歇性新能源并网为电网运行带来挑战,增加了火电的调峰压力,对燃煤机组运行要求也越来越高。设计了对燃煤机组运行状态进行衡量的机组健康度指标,并在此基础上提出了基于发电机侧的结合预防和阻断的连锁故障防控策略。首先,提出用于评估燃煤机组运行状态的机组健康度指标。基于该指标构建协调系统风险和调度成本的多目标规划模型,采用NSGA-Ⅱ算法计算多目标模型下机组健康度阈值的Pareto前沿,再通过熵权决策法对解集进行评估确定最优阈值。其次,通过比较机组健康度与最优健康度阈值,判断预防阶段或阻断阶段的燃煤机组是否符合负荷转移条件。最后,提出基于燃煤机组健康度的预防控制和阻断控制两种控制策略下的机组负荷调整方案,并以IEEE39系统作为算例进行仿真验证。结果表明,该控制策略能有效地实现电网安全可靠地调度,规避连锁故障的发生。     

计及新能源随机特性的电网深度调峰多目标策略

在规模化新能源并网消纳趋势下,电网新能源的出力随机特性和系统调峰裕度亟需兼顾研究。首先根据非参数估计理论对新能源出力的随机特性进行处理。其次基于火电调峰机组的深度调峰过程对机组的运行费用进行分析建模。接着构建综合考虑电网深度调峰运行经济性和调峰灵活性的多目标优化调度模型,提出考虑新能源出力随机特性的多目标电网深度调峰运行优化调度策略。最后基于多目标求解方法分别以10台火电机组电力系统和某地区实际电网运行数据进行仿真计算,分析该多目标调度策略的有效性。     

面向配电网风电消纳的冰蓄冷空调系统多目标优化策略研究

未来配电系统可再生能源渗透率日益提高。针对配网中风电消纳问题,考虑在系统中引入具有负荷转移特性的冰蓄冷空调进行需求响应控制,将夜间产生的风能转化为冷能并以冰形式存储,在日间用电峰段融冰释冷削减空调的用电峰值。具体来说,考虑系统内供电公司和风电生产商的综合运行成本以及空调用户的用电成本,建立基于能源效率和经济效益的多目标优化模型。以供电公司、风电生产商和空调用户的利益最大化为目标,采用非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)对Pareto非支配解集进行求解,生成的Pareto解集,通过模糊隶属度法过滤选取最优解。最终根据最优解内参数变量的数值,对空调制冷机功率和蓄冰设备的融冰量进行调控。提出的算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度研究

提出了一种新的多目标粒子群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO )算法,用于求解电力系统的环境/经济调度问题。通过设计特定的约束修正因子,将不可行解修正成可行解,并在此基础上用惩罚函数法构建了新的适用于多目标粒子群的适应度函数模型。根据帕累托占优条件形成历史帕累托最优解集和全局帕累托最优解集,引入稀疏度排序法选择全局最优解,基于帕累托最优前沿的斜率特性,提出用斜率法筛选非劣解,采用基于模糊数学的满意度评价模型选择POF的折衷最优解。最后,用IEEE-30节点标准测试系统对所提算法进行了仿真测试,并与其他算法进行了对比。仿真结果表明所提算法可行、有效。