LINGO在环境经济负荷调度中的应用

介绍了LINGO软件优化方法以及它在环境经济负荷调度问题上的应用.结合一个含有3个电力生产单元的燃煤电力系统模型验证了该方法的可行性和有效性.LINGO为环境经济负荷调度问题提供了一个新的方法,具有很好的应用前景.     

LINGO在风电并网电力系统动态经济调度中的应用

通过优化火电机组出力,研究了风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题.优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动.采用LINGO软件进行分析计算,取得了很好的效果.并且,随着LINGO功能的不断扩展,它应用于电力系统经济调度的优越性也随之增加.经典算例结果表明,LINGO软件的稳定性...     

基于多目标多元非线性规划模型及“以大代小”方法的电力负荷预测方案设计

以某区域火电机组在各个时段的发电负荷为决策变量,以电力系统煤耗总量和CO2排放总量为目标函数,以电力系统平衡约束、机组出力约束为约束条件,建立了多目标多元非线性规划模型。采用评价函数线法将模型进行单目标优化,最后根据单目标优化问题的求解方法,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。     

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。     

基于原-对偶内点法和混合整数规划法的机组组合问题研究

电力系统机组组合能带来显著的经济效益,随着电力市场的不断发展,在电力系统优化运行中变得尤为重要。然而电力系统机组组组合问题是一个大规模、非凸、非线性混合整数优化问题,至今仍然没有找到一种理想的优化算法。因此针对其特点,采用了原-对偶内点法和混合整数规划法相结合的算法,首先利用混合整数规划法形成伴随规划来处理离散变量,再通过内点法求解伴随规划子问题和负荷经济分配,充分发挥了两种算法在求解机组组合问题上的优势。文中对标准10机组24时段系统算例进行了仿真测试并与之前的各种优化算法进行了对比,结果表明了本文算法模型解决机组组合问题的有效性和优越性。     

考虑风电场灵活性及出力不确定性的机组组合

大规模并网风电的出力不确定性及反调峰特性给电力系统运行,尤其是机组组合的安全可靠性、经济性带来了严峻的挑战。合理构建风电出力不确定性模型,并将新的优化方法,如随机优化、鲁棒优化等应用到机组组合中已成为当前的研究热点。首先对风电场潜在调节能力进行了探讨,提出了一种新的风电调度模式及相应的机组组合模型。风电场在新的调度模式下将转变为一个"灵活"的参与者,而机组组合模型同时计及了风电场出力的不确定性。然后,以修订后的IEEE 39节点系统为基本算例对所提方法进行了仿真分析,结果表明所提出的方法可有效地提高电力系统运行的整体性能。此外,所提方法还可用于评估系统对风电的接纳能力。     

计及系统可靠性的机组组合优化运行

考虑火电厂的煤耗特性和启停特性,结合负荷误差的随机性以及停电引起的补偿成本等,以火电厂运行成本、启动耗量成本及停电时电力公司所需支付的补偿成本三者构成的综合成本最小为目的建立优化调度模型。针对一个含6台火电机组的系统进行仿真计算,确定合理开机数量和机组出力组合;提出以系统实时容量和实时负荷之间的关系作为电力系统可靠性的判断依据,对不同机组组合情况下系统运行的可靠性进行分析。算例结果表明,本文建立的考虑电力系统运行可靠性的火电机组组合优化模型,能在降低电力系统运行综合成本的同时,通过可靠性分析找到保证系统安全可靠的运行方式。     

用大系统分解与协调理论研究电力系统的最优机组组合

本文根据大系统分解与协调理论,提出了一个新的求解电力系统最优机组组合的数学模型,并将这个N维混合整数非线性规划模型降维分解成N个一维子模型,从而可用简单实用的一维动态规划法求解子模型。并借助于协调器进行全局协调优化,求出最优机组组合,克服了应用直接动态规划法遇到的“维数灾”。 电力系统实例计算结果表明,在机时、内存和经济效益等方面,本文方法均明显优于直接动态规划法。     

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。     

低碳电力下多目标机组组合优化调度

为了剖析低碳电力调度给传统经济调度带来的低碳效益,提出了采用互补约束模型来精确描述抽水蓄能的工况关系,建立了低碳电力下含抽水蓄能电站的多目标机组组合优化调度模型;再分别利用模糊集理论的隶属度函数和采用线性化方法对模型进行处理。仿真结果表明,模型在兼顾节能减排的同时,通过充分利用抽水蓄能的削峰填谷作用和合理安排火电机组组合,改善了火电机组的运行条件,平滑了火电出力曲线,实现了电力系统的经济、低碳运行。     

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。     

基于坏场景集的含风电机组组合模型

针对风电出力的不确定性和波动性,引入坏场景集和鲁棒优化方法来解决含风电的机组组合优化问题。在分析场景集和鲁棒优化在电力系统不确定性调度中的应用基础上,构建评价坏场景恶化程度的保守度指标,在优化目标中加入方差来抑制个别坏场景导致整体优化结果的恶化,并结合储能系统对平抑风电波动的固有特点,建立了基于坏场景集的鲁棒机组组合模型及其算法。最后,通过算例进行了成本、储能装置容量和鲁棒度量分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

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。     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

考虑风电并网和电量分解的月度机组组合模型

合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。