电力市场环境下解决机组组合问题的研究

提出了一种解决电力市场环境下机组组合的新方法 ,考虑了包括网络安全约束在内的多种约束条件。这种方法首先将一个大系统按系统通常的运行方式分成一些小的子系统 ,满足联络线功率不过载的约束条件 ,并在这些小的子系统之间分配负荷 ;然后将各子系统的机组组合问题分为两层的规划问题 ,用动态规划法和分段线性规划算法分别解决这两个问题 ,并满足时间约束 ,机组出力上升、下降速度约束等各种约束条件。本算法经一个 8机系统的检验 ,说明本算法是非常有效的     

电力市场环境下解决机组组合问题的研究

提出了一种解决电力市场环境下机组组合的新方法,考虑了包括网络安全约束在内的多种约束条件。这种方法首先将一个大系统按系统通常的运行方式分成一些小的子系统,满足联络线功率不过载的约束条件,并在这些小的子系统之间分配负荷;然后将各子系统的机组组合问题分为两层的规划问题,用动态规划法和分段线性规划算法分别解决这两个问题,并满足时间约束,机组出力上升、下降速度约束等各种约束条件。本算法经一个8机系统的检验,说明本算法是非常有效的。     

电力市场中机组组合的智能优化算法

随着电力市场的兴起，机组优化组合问题的目标函数和约束条件都发生了重大的变化，本文提出了在电力市场机制下机组组合问题的数学模型，并运用智能优化算法－遗传算法求解，该算法不同于常规优于算法的特点在于，能够从最后一代的母体群中产生多个满足约束条件的可行方案，为电钢调度提供了极大的灵活性。而且任何可以用罚因子项表示的约束条件可以考虑到遗传算法，适合大规模及超大规模问题的求解。     

一种电力市场环境下解决机组组合问题的松弛方法

提出一种松弛算法解决电力市场环境下的机组组合问题。主要思想是在满足机组时间约束的基础上，对原问题进行松弛．从而形成一个以松弛子问题序列为依据的切机过程，切机的原则是机组的出力最小；因为松弛子问题的目标函数值逐渐增大逼近最优解，所以通过一个上界算法作为迭代过程终止的判据。本算法经过一个6机系统的检验证明是有效的。     

用于中期电力市场的启发式机组组合算法

提出了一种用于求解中期电力市场机组组合问题的启发式方法.该算法将局部寻优法与优先顺序法有效结合避免了丢失最优解,同时通过逐次寻优逐步缩小了寻优范围,从而提高了求解速度.该算法在东北区域电力市场的实际应用表明了其实用性和有效性.     

电力市场下综合考虑系统可靠性和旋转备用效益的机组组合

通过对电力市场条件下机组组合问题的研究，提出了综合考虑发电系统可靠性和旋转备用效益的机组组合的模型和方法。该方法以旋转备用的比较效益最大为目标函数，通过概率评估方法，利用系统投运风险度确定机组投运台数，利用系统响应风险度确定旋转备用的合理分布，并提出了一种求解以上问题的启发式求解算法，给出了算例及结果。     

电力市场环境下可靠性机组组合机制

完善的双边现货市场是实现电力市场优化资源配置功能的关键,可靠性机组组合是双边现货市场环境下满足日内发电容量充裕度等可靠性要求的重要手段。探讨集中式市场环境下可靠性机组组合的组织方式、出清模型与结算机制。总结国内外各典型电力市场中可靠性机组组合相关机制设计,得到可靠性机组组合机制设计的一般思路。通过算例分析对比各可靠性机组组合出清模型下的市场绩效。基于数值仿真与理论分析结果为中国可靠性机组组合机制设计提供建议。     

电力市场下基于改进遗传算法的发电公司内部机组组合

针对电力市场条件下火力发电厂机组组合问题，提出了改进的遗传算法。该方法采用二进制编码，并取染色体形式为矩阵形式，无须解码。在形成初始群体时结合单位煤耗优先顺序法，先确定出1个交易区间内的必开和必停机组，从而减小了算法的随机性。在选择过程中，采用排序选择法，加快了算法的收敛，并让变异概率按线性规律变化，充分考虑了算法的全局性。经算例验算表明了该算法在满足安全可靠的多约束下具备可行性。     

电力市场模拟中的不确定性机组自组合问题

在电力市场环境下,发电商需要在不确定信息下,考虑机组的最小开、停机时间,确定各自机组期望的最优运行状态,并进而优化各自的报价.为了使电力市场模拟中的发电商决策模型更合理,作者基于报价中标概率函数,建立了考虑机组开、停机时间约束的报价决策模型,对机组自组合状态优化和报价决策行为进行研究和模拟.为了求解该不确定性混合整数问题,将其转化成为Markov过程,并提出相应算法.算例表明:考虑机组最小开、停机时间约束后,发电商会为了增加连续开机的可能性而降低在谷荷时段的报价,而这种报价策略会进一步加大市场中的峰谷电价差.该研究为电力市场模拟中发电商的决策提供了新的思路.     

内点半定规划法求解含机组组合动态最优潮流

考虑电力系统运行的经济性和安全性,建立了含机组组合的动态最优潮流问题的半定规划模型,并采用基于半定规划的内点法直接求解.所提算法采用修正策略处理模型中的离散变量,计算时不需要进行模型分解,收敛性好,能在多项式时间内完成.为提高计算效率,采用了半定规划块状矩阵运算的稀疏技术.通过对IEEE-118节点等4个测试系统24时...     

市场竞争条件下发电机组启停机计划优化研究

探讨市场竞争条件下的发电机组启停机计划问题有助于发电厂制定发电机组安全经济运行方案。文章以发电厂收益最大化为目标函数,考虑了无功和备用收益的影响,以机组本身的可用状态、发电功率限制、爬坡速率以及系统备用容量和电力市场交易等为约束条件,构造了市场竞争条件下发电机组启停机计划问题的数学模型,并提出了一种综合了二次规划、遗传算法、模拟退火算法的优点的混合优化方法进行解算。对某8机系统进行的算例分析表明:市场竞争条件下考虑了备用收入影响的发电厂启停机计划发生了一些变化;发电厂为了追求更大的收益更加注重生产成本问题;其通过竞争获得的发电功率直接影响发电机组启停计划及其功率分配;文中提出的混合优化算法较适用于求解市场条件下的启停机计划等优化问题。     

基于线性化潮流的安全约束机组组合方法

在安全约束机组组合(security-constrained unit commitment, SCUC)问题中,通常需要考虑N-1条件下的网络安全约束。由于支路开断分布系数(line outage distribution factor, LODF)良好的计算效率,学者常将其应用于N-1故障分析中。但是利用LODF并不能计算故障后的电压与无功分布。因此文中基于一种线性化潮流模型推导了与其对应的改进支路开断分布系数,并将该系数应用于SCUC中。算例结果表明,所提出的模型较传统基于LODF的模型能提供更加安全的发电计划。而对于绝大多数(95%以上)的N-1故障,得到的发电计划能在使用交流潮流进行安全校验时保证可行性。     

含风电的电力系统机组组合问题研究综述

以风电为代表的新能源规模化开发利用,改变了传统电力系统的结构特性,给系统的运行控制方式带来了新的挑战。机组组合是电力系统经济调度的重要环节,通过优化发电周期内各机组的启停计划来降低发电成本,同时满足系统负荷需求和其他约束条件。风电具有随机性、间歇性特点,大规模风电接入电网使传统的机组组合方式难以适应新能源电力系统的要求,研究含风电的机组组合对于应对风电引起的负荷波动、保证电力系统稳定、经济运行具有重要意义。为此,综述了国内外对含风电机组组合问题的研究现状,分析了风电接入电网对电力系统机组组合问题带来的影响,归纳了常用的建模方法和求解算法。并对该领域未来的研究方向进行了探讨,希望为其他学者在该领域的研究提供借鉴。     

基于内点法的机组组合模型

将传统的机组组合模型划分为离散和连续两部分,在离散和连续空间中交替求解,用非常小的解邻域空间代替原来庞大复杂甚至难以求解的离散解空间。在求解连续变量过程中,充分利用了内点法收敛性好、精度高的优点,并采用降维整编技术进一步提高计算速度。文中对10~ 500台机组24个时段共8个算例进行了仿真测试,结果表明,100台机组的计算时间仅为4 s,可见该方法收敛速度快,适合大规模机组的实际应用。     

含风电场电力系统机组组合的模糊机会约束决策模型

风电出力的模糊性使传统确定性的调度可行域出现了模糊变量,模糊机组组合的决策结果需要兼顾经济性和系统的置信水平。研究了考虑风电模糊置信水平的机组组合问题。建立模型时,将风电出力的模糊性体现为误差的模糊性,基于可信性理论推导了风电预测误差的可信性分布函数,并据此建立了旋转备用的模糊机会约束条件,进一步得到了机组组合的模糊机...     

机组组合随机模型及其算法简介

电力系统中的机组组合问题是在满足系统负荷和备用要求以及机组运行的技术条件约束的情况下,确定未来一段时期内的各机组的开、停机时间并在机组间分配负荷,以使系统总成本达到最小,获取最大的经济效益.文章给出在不确定的荷载需求下机组组合问题的一些常见的随机规划模型和算法的综述.     

改进遗传算法在机组启停优化中的应用

采用混合整数规划法、启发式算法、遗传算法解决机组组合问题,并对这几种算法精度和效率进行了比较,最后尝试性地提出了将启发式算法与遗传算法相结合的新方法,结果提高了计算效率和精度.     

大规模系统月度机组组合和安全校核算法

采用时序优化方式解决月度机组组合和电网安全校核问题,针对电力市场和节能调度模式,建立了优化数学模型。利用拉格朗日松弛算法进行月度720时段机组组合优化,利用非线性内点最优潮流算法进行电网安全校核。以IEEE RTS标准算例和中国华东电网为例进行大规模优化性能分析,结果表明该算法是解决大规模电力系统月度发电计划和电网安全校核的有效方法。     

基于变时段的线性混合整数机组组合算法

机组组合问题求解困难的根源在于计算量过大。在线性混合整数规划法的基础上,根据负荷变化规律或者人为指定的时段变化,细化重点关注的计算时段,合并简化其他时段从而削减计算时段数减少计算量。算例分析的结果表明,方法快速有效,适合求解多时段电力系统机组组合问题。