电网规划综合评判决策系统的设计与应用

提出了一种求解电力系统负荷经济分配问题的改进粒子群优化算法.该算法考虑了机组的爬坡约束、出力限制区约束、非光滑费用函数曲线等非线性特性,用保留可行解的方法处理负荷平衡约束条件,用自适应罚函数法处理爬坡和出力限制区约束条件,加快了算法的收敛速度,对不活动粒子的处理使算法避免了"早熟"现象.仿真计算表明,改进粒子群优化算法是一种求解负荷经济分配问题的有效方法.     

内点-分支定界法在最优机组投入中的应用

机组投入是现代电力系统编制发电计划的重要优化任务,具有显著的经济效益。从数学上讲,机组投入问题是一个多约束的NP难组合优化问题,很难得到理论上的最优解。提出运用内点-分支定界法求解最优机组投入问题。该方法将机组投入的离散变量松弛为[0,1]区间上的连续变量,结合有功出力,进行优化。原始-对偶内点法收敛迅速、对初值不敏感,用来求解松弛问题,分支定界法用来处理离散变量。通过对2个算例的计算及与其它算法结果的比较,验证了该算法能得到更好的全局最优解。     

考虑暂态稳定约束的发电再调度研究

提出了一种暂态稳定的发电机有功调度新算法。通过求取暂态稳定约束下的发电机有功输出极限,将暂态稳定约束转化为最优潮流中的发电机有功出力约束,从而将暂态稳定约束下的发电机有功调度问题转化为常规最优潮流问题进行求解。介绍了电力系统角半径的概念,通过仿真计算轨迹灵敏度,在此基础上可得到系统角半径对各发电机有功输出的灵敏度,该灵敏度信息可用于计算发电机有功输出的调整量。算法实现简单,可处理多个预想故障。在10机新英格兰典型电力系统上的算例分析验证了新方法的有效性和合理性。     

内点-分支定界法在最优机组投入中的应用

机组投入是现代电力系统编制发电计划的重要优化任务,具有显著的经济效益.从数学上讲,机组投入问题是一个多约束的NP难组合优化问题,很难得到理论上的最优解.提出运用内点-分支定界法求解最优机组投入问题.该方法将机组投入的离散变量松弛为[0,1]区间上的连续变量,结合有功出力,进行优化.原始-对偶内点法收敛迅速、对初值不敏感,用来求解松弛问题,分支定界法用来处理离散变量.通过对2个算例的计算及与其它算法结果的比较,验证了该算法能得到更好的全局最优解.     

考虑暂态稳定约束的发电再调度研究

提出了一种暂态稳定的发电机有功调度新算法.通过求取暂态稳定约束下的发电机有功输出极限,将暂态稳定约束转化为最优潮流中的发电机有功出力约束,从而将暂态稳定约束下的发电机有功调度问题转化为常规最优潮流问题进行求解.介绍了电力系统角半径的概念,通过仿真计算轨迹灵敏度,在此基础上可得到系统角半径对各发电机有功输出的灵敏度,该灵敏度信息可用于计算发电机有功输出的调整量.算法实现简单,可处理多个预想故障.在10机新英格兰典型电力系统上的算例分析验证了新方法的有效性和合理性.     

基于分层分枝定界算法的机组组合

针对常规机组组合算法计算量大、计算精度不高的问题,提出了一种分层分枝定界算法.该算法采用分层求解策略,对传统机组组合模型进行线性化处理,进而基于线性规划算法求解松弛整数变量的线性化机组组合模型,通过取整策略形成初始分枝,作为分枝定界算法的上层;采用经典广度优先搜索算法的节点搜索策略,以及考虑负荷备用和机组启停时间约束并结合最大、最小边界的分枝策略,不断进行分枝、定界和剪枝获得下层问题的最优解.不同测试算例分析表明,所提出的分层分枝定界算法快速、稳定,能够考虑机组爬坡约束,可以在保证合理计算时间内有效提高求解精度.     

消纳大规模风电的热电联产机组滚动调度策略

首先,对热电联产机组的特性进行了分析,建立了考虑背压式和抽凝式热电联产机组以及并网风电的滚动调度模型。然后,针对热电联产机组的特性,基于拉格朗日对偶松弛算法框架,提出了考虑风电以及其他各类机组的联合优化滚动调度算法。一方面,提出了主问题的迭代步长自适应修正方法以提高算法收敛速度,子问题则采用一种高效的逆推回代动态规划方法进行求解;另一方面,针对抽凝式热电联产机组的热电耦合约束难题,将其分解为供热出力优化及有功出力优化2个子问题,提出了2个子问题的交替迭代优化算法。某省级电网的实际算例结果证明了该方法的有效性。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

改进的混合整数算法求解机组组合问题

为解决复杂的机组组合问题,在对比拉格朗日松弛法和混合整数算法的基础上,提出基于改进的混合整数算法求解机组组合问题。模型对混合整数非线性规划进行线性化处理,以机组的运行成本最小化为目标函数,考虑了包括爬坡约束在内的机组性能约束、机组初始状态约束等相关约束。该模型分别用于10机至100机测试系统进行计算分析,结果表明:相对于其他算法,该方法收敛速度更快,计算结果更优;而且,机组规模越大,越能体现该方法的优越性。     

基于启发式线性规划的大规模安全约束调度快速求解方法

提升大规模安全约束经济调度优化模型的求解性能是开展大电网跨省区电力电量全局优化平衡的前提与基础。首先分析问题的物理特性,通过并行计算求解不考虑机组爬坡约束的分时段约束松弛模型。基于对松弛解的分析获得可用于指导安全约束经济调度模型改进的有用信息,以约束剔除和约束增加的方式提出了基于启发式线性规划的大规模安全约束经济调度快速求解方法。将所提算法运用于新英格兰10机扩展系统和中国实际电网,验证了所提算法的正确性和有效性。     

分散松弛因子在节点电价分解中的应用

提出一种分散松弛因子的确定方法.这种方法以当前仍具有有功调节能力的发电机组(边际机组)为对象,先计算边际机组有功出力对负荷有功的灵敏度,再按与灵敏度成正比的方法确定分散松弛因子,继而将这种分散松弛因子应用于电力市场中广泛采用的基于直流最优潮流的节点电价分解模型中,弥补了常规算法无法正确反映边际机组的缺陷.数字仿真结果验...     

含风电场的电力系统多目标优化调度

针对火力发电对环境造成的严重污染问题,建立了含风电场的电力系统多目标优化调度模型。以火电机组燃料费用和污染气体排放量最低为目标,用虚拟解理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题,以降低问题的复杂性;用动态搜索步长及动态搜索概率对布谷鸟算法改进,用改进后的算法求解所建立调度模型。仿真结果表明,改进算法在符合有功平衡约束、机组出力约束及机组爬坡约束等同样的前提条件下,具有节约发电成本,减少污染物排放,加快系统运行速度的优点。     

一种适合于电力系统机组组合问题的混合粒子群优化算法

该文针对机组组合问题，提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法包含3个重要的方面：通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化，避免了由于决策变量过多造成的维数灾难题；引入变动阈值，解决了在寻优过程中粒子的值出现振荡时可能会丢失机组有效启停状态的问题：在粒子群优化算法中引入启发式变异技术，有效地处理了机组启、停时间的约束并提高了粒子群优化算法的全局收敛能力。文中通过对2个算例的计算及与其他算法进行的比较结果，验证了所提出的混合粒子群优化算法具有更好的全局收敛性。     

基于局部随机搜索粒子群优化算法的电站短期发电优化调度

为提高粒子群优化(PSO)算法搜索精度、加快后期收敛速度,提出一种新的PSO算法,即局部随机搜索PSO算法。该算法用于求解电力系统的短期发电优化调度问题时,不仅要求满足电站实际运行中的系统负荷平衡约束,而且要考虑机组爬坡约束、出力限制区约束等非线性约束。给出了局部随机搜索PSO算法的步骤及短期发电优化调度问题求解方法。通过应用所提出的算法和其他文献提出的PSO算法、改进快速进化规划(IFEP)算法对15机系统的优化调度计算相比,证明所提出的算法最优解的发电费用最低,分别减少了3.8%和1%。     

一种用于机组组合问题的改进双重粒子群算法

为了更经济快速地解决机组组合问题,提出一种改进双重粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,包含离散部分和连续部分。离散PSO分时段优化机组的启停状态,在种群更新时加入了临界算子,改进了可行解的判别条件,各机组出力最低值的和要在一定程度上低于负荷需求值,并考虑机组启停时间的向前继承和向后约束。连续PSO用于启停状态确定过程中和确定后的负荷分配,考虑功率平衡约束、热备用约束和机组的出力上下限约束。求解经济负荷分配时,利用罚函数的方法满足机组的爬坡速率约束,最后得到煤耗最小值。采用2个24时段的算例进行仿真,实验结果表明新算法减少了搜索量,提高了收敛速度,并为机组组合问题提出了新思路。     

考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流

建立了考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流模型。针对传统经验值法确定的系统所需旋转备用容量适应性较差的不足,文中在对风电出力和负荷需求进行区间预测的基础上,采用极限场景理论确定系统的正负旋转备用以协调风电出力和负荷的随机性。针对现有爬坡率约束只考虑单时段机组调节的缺点,为避免系统在风电出力和负荷出现陡峭波动时,机组调节量超过限值,加入多时段耦合约束以平衡系统风电出力和负荷的波动性。最后通过一种改进的粒子群算法对模型求解,并以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证所提模型的正确性与有效性。     

基于简单排序法的经济调度新算法

提出基于简单排序法（simple ranking method）的经济调度（ED）最优算法和近似算法。在数学模型中考虑了功率平衡约束、机组最大最小出力约束以及机组爬坡速率约束。算法没有引入任何乘子,因此计算中不存在震荡现象,并且单调收敛,计算速度很快。文中给出了各算法的数学模型和计算流程,并用20机系统对算法进行了验证。计算结果验证了算法的有效性和实用性。     

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。     

应用图论建模输电网的电力现货市场出清模型

电力现货市场优化出清模型的难点是考虑安全约束的机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)模型。构建一个好的SCUC模型以提升求解速度是长期以来的研究热点。随着省电力系统规模的不断发展,以及国内省间电力现货市场的运行,现货市场对于出清模型的求解效率需求更为突出。该文对机组组合模型的研究历程进行详细综述,总结提出机组运行出力约束、出力上限约束、爬坡约束强化建模的机组运行模型;基于图论在线性最优潮流计算中的应用,构建输电网的环流潮流计算模型并引入SCUC模型,最终构建了一套可进一步提升求解效率的电力现货市场出清模型。最后通过多个大规模算例的计算分析表明,所提模型在保证不损失求解精度的同时,可有效提升求解效率,且对于阻塞频发的电力系统,优越性更为明显。     

考虑爬坡约束的交易分配的网络流模型

研究了采用网络流法求解考虑爬坡约束的电力市场交易分配问题,该方法具有全局优化、算法简单、收敛速度快的特点,但当某些机组报价特性相同时,会出现局部多解、出力分配振荡的现象。文中提出了考虑爬坡损耗的网络流方法,解决了上述潜在问题。该方法利用机组爬坡损耗的不同,在机组报价相同的情况下可以有效地消除多解现象,并具有一般的网络流方法在出力分配问题上的优势。数学分析证明了该方法的合理性。该网络模型已用于实际交易决策支持系统,使用效果良好。