双目标日有功经济负荷分配的模糊算法

构建了以全网煤耗最小、成本节约最大为双目标的日有功经济负荷分配模型.将模糊理论与线性规划方法结合,得出了求解双目标、大规模、非线性电力系统日有功经济负荷分配模型的有效方法.对IEEE-30节点系统进行的仿真计算表明,所建立的模型和算法有效可行.     

日有功负荷多目标模糊优化分配模型

提出了一个综合多个目标的日有功负荷分配集中优化模型,用模糊集理论将多目标函数模糊化,然后用量大最小法将多目标问题转化为单目标非线性规划问题,从而用原－对偶路径内点算法求解,算例仿真结果表明,该模型与坤生优化模型相比,在各个单目标值轻微空的情况下,使多目标值综合考虑效果更好。     

基于模糊算法的水火系统双目标经济负荷分配的研究

本文建立了电力市场下以全网煤耗最小并成本节约最大为双目标的水火电力系统有功经济负荷分配模型,将模糊优化理论、大系统分解理论及线性规划方法有机结合,提出了求解双目标、大规模、非线性经济负荷分配问题的有效方法,得到了最佳满意度,协调了各目标间的冲突。仿真算例的结果验证了本文模型和算法的正确性和有效性。     

电力市场中日有功负荷多目标分配模糊决策的研究

针对电力市场特点,提高了一种新的日有功负荷多目标优化分配策略。该策略同时考虑了发电燃料总耗量,NOx排放量和电网收益等3个目标,兼顾了市场各方利益和环境保护。通过了数模糊化,兼顾了市场各方利益和环境保护。通过对目标函数模糊化,采用了最大满意度法将多目标问题转化为单目标非线性问题,然后逐步线性化,从而可用线性规划方法求解。仿真结果表明了该模型的正确性和优越性,该策略对可持续发展战略和电力市场日交易优化合同的制定具有重要的现实意义。     

计及机组约束条件的有功负荷优化分配

根据某些有运行机组具有断续运行区域的特点，提出了耗量微增率的调整方式，并采用成本惩罚函数，以寻求在满足机组约束条件下有功负荷的优化分配。     

基于日有功负荷双目标模糊优化交易的发电商竞价策略

介绍了一种新的、同时考虑了全网发电费用最小和电网收益最大的多时段发电竞价决策策略;采用双目标模糊优化交易模型对发电商市场占有量预测,然后对市场中中竞争商成本进行分析,确定盈利水平,提供发电报价,算例仿真表明该策略与确定性的单目标交易模型下报价相比更能协调发电商和购电商的利益,更符合电力市场可持续发展战略。     

电力系统有功工率经济分配新算法

提出了一种电力系统有功功经经济分配的新算法,建立了不计网络损耗和计及网损两种情况下的任意多个水,火电厂之间有功功率负荷经济分配的数学模型,经实例验证,表明该模型是可行而实用的。     

电力系统有功功率经济分配新算法

提出了一种电力系统有功功率经济分配的新算法,建立了不计网络损耗和计及网损两种情况下任意多个水、火电厂之间有功功率负荷经济分配的数学模型,经实例验证,表明该模型是可行而实用的。     

基于交互式多目标决策方法的水火电力系统日有功负荷优化分配

峰谷分时电价下,发电企业不仅要考虑运行成本,还应考虑社会效益和经济效益。文章建立了以火电厂运行费用最低、污染气体排放量最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电力系统日有功负荷多目标优化分配模型,提出了一种基于目标满意度和目标总体协调度的交互式多目标决策方法,通过建立3个决策模型将多目标问题转化为单目标问题求解。决策者通过对各单项目标满意度和目标总体协调度的不断调整来体现其主观愿望,避免了人为选取目标权重的任意性,便于实际操作应用。算例结果证明了所建立模型的正确性和交互式多目标决策方法的可行性。     

用改进遗传算法求解水火电力系统的有功负荷分配

水火电力系统的短期有功负荷分配在电力系统的经济运行中发挥着重要的作用，从本质上讲它是一个具有复杂约束条件的非线性大型动态优化问题，处理起来十分复杂，采用传统优化算法难以得到理想的结果。文中提出对决策变量直接采用浮点数编码技术，并根据给定的概率分布进行杂交操作和实施参数变异的改进遗传算法（RGA），用以求解此问题，最后用具体算例对该方法进行了验证。通过与二进制编码遗传算法所得结果进行对比分析，表明此法计算结果正确合理，收敛速度快，求解精度高。这也说明RGA不失为一种行之有效的优化方法，具有应用潜力。     

电力系统发电厂间有功功率的经济分配

通过理论分析和推导，得出一组在不计网损下，任意多个水，火电厂之间有功功率经济分配的计算公式。     

基于模型结构的企业配电网无功优化分析

企业配电网直接服务企业生产,其供电质量和供电可靠性对企业意义重大,针对企业负荷构成的特殊情况,研究了符合企业实际情况的负荷数学模型,应用切实可行的无功补偿措施改善了企业配电网无功分布情况,对提高企业电能质量以及经济效益都有重要意义。     

基于数据驱动的风电场有功功率分配算法

针对常规风电场有功功率分配中,通过风速评价机组的功率调节能力不准确的问题,提出一种基于数据驱动的风电场有功功率分配算法。首先,采集不同风速下风电机组转速和桨距角数据,利用Takagi-Sugeno模糊模型和变异系数法评价变速系统和变桨系统参与功率调节的相对权重系数,确定机组的功率调节能力。然后,完成基于机组调节能力的风电场有功功率分配。最后,在MATLAB仿真平台上完成含有10台风电机组的风电场有功功率分配。仿真结果表明,与按风速权重有功功率分配算法相比,所提分配算法的风电场有功功率波动小,风电机组的转速和桨距角变化较为平滑,且高风速机组的载荷小。     

动态规划法在发电厂负荷经济分配中的应用

唐山发电厂利用机组大修的热力试验曲线,分别找出各机组在各个负荷点下的热耗值,应用动态规化法解决机组的经济负荷分配问题,节省燃煤约占全厂煤耗的1%.     

基于粒子群算法的电力系统经济负荷分配研究

电力系统经济负荷分配,是指在满足电力系统或发电机组运行约束条件的基础上,在各台机组间合理地分配负荷以达到最小化发电成本的目的,是经济调度中非常重要的问题。粒子群算法是一种源于对鸟群捕食的行为研究的进化计算技术,具有全局优化能力强、收敛性好和编程实现简单等优点。将粒子群算法应用于电力系统经济负荷分配问题的研究中,通过对实际算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题,性能对比显示,该算法求得的解优于传统优化算法所求得的解。     

基于SPEA2算法的火电厂负荷分配的多目标优化研究

针对火电厂中以煤耗最小的单目标负荷分配优化的局限性,综合考虑机组运行的经济性、快速性和稳定性要求,应用多目标模糊规划方法建立了负荷优化分配新模型,并利用SPEA2算法进行优化求解。仿真结果表明,相比只考虑煤耗最小的单目标优化方法,多目标加权法具有更好的多样性,便于运行人员从中选择最优的负荷分配方案。     

基于模糊线性规划的电力系统经济负荷分配算法

提出了一种应用模糊线性规划优化理论求解电力系统经济负荷分配的方法。该方法以发电费用为目标函数,将各机组有功功率转变成变量,利用模糊线性规划法的遍历性、随机性和规律性直接对目标函数寻优,有效地保证解的精度。仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段。     

电力市场中的经济负荷分配算法综述

在电力系统传统的短期经济运行中,经济负荷分配是一个重要的优化问题。电力市场体制下的电力交易计划中,经济负荷分配问题仍然是它的核心内容。在经济负荷分配算法中,排队法的使用条件是报价曲线必须是分段水平线;等微增率原则简单有效,要求机组的输入输出特性曲线是单调增加的;动态规划法、线性规划法、网络流规划法可以解决任意形状报价曲线的负荷经济分配问题;遗传算法是一种智能方法,一些学者相继提出了各种改进的遗传算法;混沌优化方法是一种极有前途的优化手段。     

基于混合智能算法的电力系统经济负荷分配

为解决复杂、不连续、不可导、非线性的电力系统经济负荷分配（economic load dispatch,ELD）问题,提出粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）结合单纯形算法（simplex method,NM）的混合智能算法（simplex method-particle swarm optimization,NMPSO）。利用NMPSO解决ELD问题时,综合考虑了发电机组的阀点效应和系统网损,使ELD更接近实际情况,充分利用 PSO 随机性的全局寻优能力和 NM快速确定性的局部寻优能力,弥补了 PSO和NM分别单独应用时的不足。仿真结果表明,NMPSO应用于ELD问题,具有较好的优化效果。     

基于模糊层次分析法的年最大电力负荷预测

针对电力负荷预测特点和人的判断所特有的模糊性,为了提高负荷预测精度,提出了基于模糊层次分析法的电力系统年最大负荷组合预测模型。此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重。该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验。实际算例后校验平均百分比误差为2.039%。这表明该方法能有效提高负荷预测精度。