遗传算法在电力系统日有功优化调度中的应用

随着电力市场的不断深入，系统的有功优化调度在电力系统运行中占有越来越重要的地位。针对这一特点，本文提出了在多约束条件下，寻求全网经济效益最优的算法，先用遗传算法求解机组组合，再用等微增率法求解负荷的最优分配，在求解的过程中，采用不同听方法来处理各种约束条件。通过模拟系统的实例验算表明了所提出的算法十分有效。     

电力系统动态经济调度优化问题的膜计算方法

将膜计算方法用于求解电力系统动态经济调度优化问题。首先利用二次罚函数将多约束经济调度问题转化为无约束优化问题,对于膜计算的3个基本要素——膜内对象、膜结构和进化规则,该方法以各发电机组24时段的出力值作为膜内对象;采用具有嵌套结构的类细胞膜型膜结构,包含并行基本膜和拟高尔基体膜;在基本膜内执行交叉规则、变异规则、修正规则和保留规则,拟高尔基体被激活后执行移位规则、提取规则和目标导向规则。通过膜内对象不断进化择优,从而实现对动态经济调度问题的求解。基于IEEE 39和IEEE 118节点测试系统的算例,表明该文所提方法能够有效求解电力系统动态经济调度优化问题,与遗传算法和粒子群算法相比,该方法的计算结果和稳定性均更优,具有很好的应用前景。     

大型电力系统无功优化计算

建立了大型电力系统无功优化计算的线性化数学模型，其中对电力系统运行约束进行了特别处理，从而使得初始潮流不在满足原问题的约束的情况下，仍可进行无功优化计算，产保证在计算过程中各运行条件均有改善，在此基础上，采用约束带上限的单纯形法求解最优问题。另外，为便于在小内存微型计算机上解算大型电力系统无功优化问题，在软件编制过程中，采用了外存技术。     

水火电力系统多目标优化调度

水火电力系统多目标优化调度模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。本文首先分析了大型水库的3种水能形式,建立了水电站发电模型,并在此基础上提出了耗水微增率的计算模型。在考虑发电成本时,引进了煤炭价格因素,并建立了新的发电成本函数模型。最后以水电站总发电用水最少和火电站总发电成本最低为两个目标函数建立调度模型,并对该模型进行了优化计算。仿真计算结果表明了本文提出的调度准则具有可行性和适用性,能给系统调度员作出最佳决策提供一定的依据。     

电力系统优化调度概述（I）——经济调度与最优潮流

本篇文章叙述了电力系统优化调度研究的目的和意义，回顾了经典经济调度、最优潮流近二十年来优化调度的发展，详细地分析了这两种调度方法发展中出现的问题以及各自的解决方法，经典经济调度计算速度快适合在线应用；最优潮流计算精确但相对经济调度而言计算速度慢，无法应用到实时调度。同时也提出了这两种优化方法中急需解决的问题。     

电力系统动态优化调度与电力市场

本篇文章叙述了电力系统优化调度研究的目的和意义，回顾了动态优化调度近二十年来的发展状况，详细地介绍了动态优化调度发展中出现的问题以及相应的解决方法，这种优化调度方法根据负荷变化来调整发电机输出功率，其内存占用量大，同时提出了动态优化调度方法目前存在的问题，并且介绍了经济调度，最优潮流以及动态优化调度这三种优化方法在电力市场中的应用。     

互联电力系统有功功率合理调度实用优化模型

根据我国目前电力系统可能提供的技术经济数据和计算机应用情况,提出了一个可以实际应用的互联系统优化调度模型。文中扼要阐述了模型设计的基本原则,并对模型作了简明的描述。对应用本模型编出的程序作了试算,结果表明该模型是有效的。     

调度交换机组网在电力系统通信中的应用

阐述了福建通讯网当前存在的问题；介绍了调度交换机的组网功能，调度汇接局的建设以及调试专网交换机的条件；建议利用调度交换机的组网，以形成一个具有较高可靠性和灵活性的调度通信网。     

考虑发电机调度的电力系统输电能力的计算

提出一种考虑发电机有功出力调度的输电能力计算方法。该算法结合了连续性潮流计算方法和一些优化算法的优点,可由一个可行的潮流解出发,计算出各发电机有功出力随系统负荷增加时的变化情况以及考虑发电机调度时的系统输电能力,经过验证,该算法能有效地提高系统的输电能力,这对于在系统接近输电能力极限时如何通过调度发电机的出力,使系统维持一定的稳定裕度从而保持正常运行具有重要的意义。     

含风电集中供热的电力系统优化调度分析

针对"三北"地区弃风严重的现象,结合丹麦消纳风电的经验及我国调度模式,提出了风电集中供热方案。在综合考虑风电出力的不确定性、系统稳定性等约束条件的情况下建立了含风电集中供热的电力系统优化调度模型,在求解方法上构建了一种免疫遗传-拉格朗日松弛混合算法。通过算例仿真,不仅验证了该算法良好的收敛性和稳定性,也验证了风电集中供热方案对风电消纳的积极促进作用。     

基于改进布谷鸟算法的电力系统优化调度

本文绍了布谷鸟算法的原理,对传统布谷鸟算法进行了改进,建立多目标优化调度的数学模型,基于改进算法对模型进行一定程度的优化,通过分析证明,改进过后的算法的计算精度更高,同时能有效提高全局收敛性以及保证Pareto非劣解的多样性。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明:所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

含风电场的水火电力系统的多目标优化调度

随着风力发电的大规模并网运行,电力系统除了要安排火电厂和水电站的出力外,还要考虑风电场的出力情况。针对风能的间歇性、波动性和不可控等特点,引入旋转备用容量解决风力发电并网对电力系统经济调度和安全可靠运行带来的影响,建立含风电场水火电力系统优化调度模型,并运用改进粒子群算法对所建立的模型进行仿真计算和求解分析。仿真结果表明在风电出力全额上网的前提下,能够充分利用水资源,减少化石能源的使用,从而降低了火电厂污染物的排放,进而验证了调度模型的合理性和有效性。     

云计算平台技术及其在电网调度中的应用

计算平台技术是对海量数据进行高效可靠的存储、访问以及分析处理的核心技术。详细分析了传统计算平台技术,包括并行计算技术、分布式计算技术、网格计算技术。在此基础上引入了云计算平台的概念。从定义介绍、网络拓扑、软硬件架构等方面对云计算平台进行了详细论述,并比较了云计算同网格计算的不同之处。最后,提出了基于云计算平台的新一代电网调度控制系统的原型概念设计,并从系统整体架构、基础云平台核心技术和业务应用模块3个方面对该系统进行了阐述。该系统充分发挥了云计算的技术优势,将全局性集中式分析业务与区域性分布式实时业务有机整合,实现了电网调度的集约化管理。     

水电厂内的优化负荷分配

分析了水力发电设备的势能-电能和势流量-有功功率的转换特性。提出了水力发电厂内机组按最大组合上网效率进行优化负荷分配的原理和方法。此优化法不仅适用于水力发电系统、火力发电系统，对不同能源的电力系统都适用。     

水电厂内的优化负荷分配

分析了水力发电设备的势能—电能和势流量—有功功率的转换特性。提出了水力发电厂内机组按最大组合上网效率进行优化负荷分配的原理和方法。此优化法不仅适用于水力发电系统、火力发电系统,对不同能源的电力系统都适用。     

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。     

大规模光伏电站接入电网可调节鲁棒优化调度

随着光伏电站接入电网的比例不断提高,光伏电站出力的随机性和波动性给电力系统优化调度带来较大影响。为保证优化调度的可靠性,提出将盒式集合鲁棒优化理论引入到含大规模光伏电站的电力系统优化调度中。同时为了协调系统调度中可靠性与经济性之间的矛盾,提出引入不确定性预算的概念以实现不确定区间可调节鲁棒优化,弥补盒式集合鲁棒优化偏于保守的不足,构建可靠性与经济性相协调的含光伏电站的电力系统不确定区间可调节鲁棒优化调度模型。并根据所构建的优化调度模型推导出一个不确定性预算决策方法,从而降低不确定性预算决策的盲目性。最后采用微分进化算法对提出的动态优化调度问题进行求解,并用算例进行测试,结果验证所构模型的可行性和合理性。     

考虑源荷互动的电力系统多目标优化调度

提出了一种考虑需求侧响应不确定性的电力系统日前优化调度方法。首先基于价格弹性系数矩阵,考虑其不确定性,构建计及需求侧间接控制的电力系统优化调度模型,该模型以社会福利最大为优化目标,同时考虑系统的实际运行约束;然后,针对模型求解复杂度高的问题,提出了一种不确定性的序优化算法对模型进行求解。基于IEEE30节点算例的仿真结果表明,对提出的调度方法,由于充分考虑了源荷侧调度资源的不确定性,可以有效提升系统的运行效益,提升其精细化水平。