基于改进近似动态规划的安全约束机组组合算法

针对电力系统的安全约束机组组合问题,提出了一种基于改进近似动态规划的求解算法。考虑到安全约束机组组合是一个多时段混合整数非线性规划问题,难以直接求解,所提算法将其建模成马尔可夫决策过程,并利用近似动态规划实现解耦求解。为了处理近似动态规划决策空间过大的问题,所提算法通过决策空间缩减技术提前获得大部分机组的开停机状态,有效提高求解效率。在IEEE 39节点系统和一个实际系统上进行了算例分析,验证了所提算法的有效性。     

基于改进近似动态规划的园区综合能源优化调度

园区综合能源系统可以实现能源的高效利用,提高电力系统与区域供热网络的综合效益。针对园区综合能源系统优化调度问题,提出了一种基于改进近似动态规划的园区综合能源系统优化调度方法。考虑到该优化调度模型本质上是一个多时段的非凸非线性规划问题,常规方法难以求解,将其转化为马尔可夫决策过程,并通过近似动态规划实现时段解耦求解。此外,为提高求解效率,提出了一种改进的近似动态规划算法,将传统的基于迭代的值函数近似方法发展为数值拟合的值函数近似方法。仿真结果表明,相较于传统的近似动态规划算法,所提方法的求解效率提升了25%以上。     

基于改进自适应遗传算法的EV充电站动态规划

建立了综合充电站、电动汽车(EV)用户与配电网多方利益的快速充电站规划模型,考虑EV保有量增长的影响,同时计及EV增长率的不确定性,构建了2种EV充电站随机机会约束动态规划模型,并提出考虑充电需求空间分布的改进自适应遗传算法(IAGA)求解上述规划模型。通过一个实际算例验证了所提IAGA在求解充电站规划问题时的可行性与有效性,并对比分析了2种动态规划模型的规划结果。     

输电网络优化规划研究综述

全面介绍了当前输电网络优化规划的研究现状,包括按规划时间划分的静态和动态规划模型,按研究信息划分的确定性和灵活规划模型,以及相应的各种求解方法.对各种规划模型和求解方法进行了分类和比较,总结并评价了各种模型和求解方法的优缺点和适用范围.在此基础上提出了今后输电网络优化规划的研究方向.     

输电网的中长期动态整数规划——临界可行结构匹配法

本文提出用“临界可行结构匹配法来求解输电网的多阶段动态规划问题。方法的要点是:先对各个规划阶段分别作静态规划,搜索出各阶段的“临界可行结构”,由此形成动态规划的求解空间。然后在此空间中把不同阶段的临界可行结构进行匹配同时结合分枝定界法搜索得出动态最优解。实际系统的应用举例表明了本方法是实用的和十分快速的。     

并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用

多核处理器的日益普及为并行计算提供了条件,将并行计算与动态规划相结合,用OpenMP编程模式实现动态规划的并行计算,可大大提高计算效率。采用遗传算法求解优化问题,初始种群优劣直接影响到求解效率,采用广度变异和分层进化模式生成初始种群,可有效改进初始种群的鲁棒性,提高了遗传算法求解效率。将上述两种优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

基于动态规划的电源规划方法

介绍了采用理论解的最优性更加严密的动态规划法求解中小规模的电源规划方法.本文算例表明了在中小规模的电源规划中采用动态规划法是合理、有效的.     

电动汽车充电站多阶段规划研究

充电站作为电动汽车运营所必须的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要的意义。但现有的研究将充电站的规划选址作为静态规划问题来处理,忽视了充电站建设的时间问题,为此提出了充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。结合专家意见,在准确预测各阶段充电需求的基础上,应用遗传算法确定目标年的规划方案,最终通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案。     

动态规划在整体防洪优化调度中的应用

本文利用时空动态规划和一般动态规划,在不同的洪水预报条件下,分别求解水电站水库群、最优洪水调度和整体防洪措施最优运用的问题提出了初步探讨。所谓时空动态规划是将空间阶段变量作为时间阶段变量的一个子系统建立递推式.     

动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题.近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视.现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析.本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法.     

配电网开关优化配置的动态规划算法

开关优化配置模型属非线性、不可微的约束组合优化问题，文中提出该模型求解的动态规划算法。求解中，巧妙地选择开关配置位置及其类型作为动态规划的状态，配置开关设备台数为阶段数，实现动态规划计算。在模型中诠释了动态规划的基本概念，提出可行性准则、对称性准则、有效性准则、优胜劣汰准则、最优性准则等，利用上述准则可大大减少计算量。通过RBTS-BUS6及其他系统的开关优化配置及与免疫算法、遗传算法等的对比分析，验证了该算法的正确性、可行性，显示了算法的优越性。将该方法应用于工程实际，取得了较好的工程效果，为配电网规划和改造提供了有效的分析工具。     

基于动态规划的微电网动态经济调度

微电网以一种更为有效的方式集成了分布式能源、储能设备和可控负荷。经济调度是微电网能量管理系统的核心。在构建微电网日前调度模型的基础上,引入动态规划理论,对调度模型进行重新描述,并提出了基于前向动态规划的微电网动态经济调度求解方法。算例对动态调度结果和静态调度结果进行对比分析,验证了动态规划方法的可行性。     

三峡梯级电厂日优化调度

梯级水电厂间的电力联系和水 力联系使得水电厂的短期经济运行非常复杂，其调度方式也灵活多变。文中针对三峡梯级水 电厂的3种可能调度方式，建立日优化运行模型，并用动态规划进行求解。计算结果表明， 动态规划方法对于求解梯级水电调度问题是行之有效的。     

动态输电网络规划的组合编码遗传算法

针对动态输电网络规划过程中需要考虑时间决策量的问题,提出了组合编码方式。组合编码方式将多阶段输电网络规划中的时间决策量隐含在编码中,从而使得多阶段的动态输电网络规划问题能够转换成静态规划问题进行求解。该编码方式满足表现型和基因型的1对1映射,及表现型空间与基因型空间距离上的一致性,从而保证了遗传算法的搜索效率。此外,针对动态输电网络规划的特点,对遗传算法的交叉算子、变异方式、适应度函数、惩罚系数等方面进行了改进,进一步改善了遗传算法求解多阶段输电网络规划问题的性能。以19节点系统为例对算法进行了验证,结果表明能够在较短的进化代数内得到问题的最优解。     

基于决策支持系统的配电网优化规划

开发了基于决策支持系统的配网优化规划软件包, 具有系统规划、方案分析、方案决策、方案绘图和数据库管理系统等功能。静态规划建立了混合整数规划模型, 利用基于线性规划换基运算的支路交换法有效地求解该模型。动态规划, 采用临界可行匹配算法和伪动态匹配法在全临界匹配空间找到最优化动态决策。采用支路自动分解、最优乘子的快速分解法潮流计算, 收敛性好、速度快、占内存少。算例说明该软件包适用于大规模配电网规划, 使用方便灵活     

基于混合整数二阶锥规划的动态无功优化方法

动态无功优化对提升电力系统的安全经济运行水平有着重要意义。然而,它是一个多时段紧密耦合的非凸非线性混合整数规划问题。为高效、高精度地求解该问题,文中提出了基于混合整数二阶锥规划(MISOCP)的动态无功优化方法。该方法通过将非凸的交流潮流方程近似转化为凸的二阶锥约束及采用一般不等式约束等效替代绝对值约束,在高精度地反映交流潮流物理规律的同时,将原非凸的混合整数规划问题转化为凸的MISOCP问题,从而大大降低了求解的复杂度。通过求解MISOCP模型,能够高效地得到动态无功优化的高精度解。基于IEEE-30节点系统和IEEE-118节点系统的算例分析验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。     

基于动态规划和遗传算法的配电网电容器优化配置

提出了一种将动态规划与遗传算法相结合的求解配电网无功优化配置问题的方法,该方法首先利用动态规划求解速度快的特点,初步计算出一个次优的规划方案,将此方案作为遗传算法的初始值,再从该点出发,应用遗传算法的全局寻优能力,在整个可行的运营空间中搜索出电容器配置的最佳方案。理论分析及仿真结果均表明:该方法计算速度快,规划精度高,对目标函数的限制较少,是一种可行的、有效的配电网电容器优化配置方法。     

应用动态规划方法求电力变压器的最大铁芯截面积

本文介绍了应用动态规划方法求解电力变压器任一铁芯直径的最大铁芯截面积,从而为整台产品的优化设计奠定了基础.     

动态规划在电力建设项目投资决策中的应用

电力建设项目的投资决策是一个复杂的决策系统，同时也是一个多阶段，多状态的动态决策过程，作者利用动态规划的多阶段寻优的特点，建立了动态规划的数学模型，对电力建设项目进行了分阶段的评价和选择，通过求解动态规划模型，获得电网建设的最优投资规模和投资时。文章将方法应用在汕头的220KV电网建设上，得出了汕头电网建设的动态决策结果，得到规划期内各年的最佳电网建设项目安排，使电网建设投资具有科学性和可行性。     

最小化运行费用的时变重构全局优化算法

该文提出了一种以运行费用最小为目标的时变重构全局优化算法。将时变重构问题分解为多个静态重构子问题，使用核心模式遗传最短路算法(CSGSA)分别求解每个子问题，得出候选放射状网络结构，并使用动态规划，根据各子问题的结果求解全局最优的时变重构策略。算法还对开关操作次数约束进行了处理，使之不影响动态规划的全局最优性。所提算法是配电网络实时调度，规划和离线分析的有效工具。