基于量子算法的电热系统双层优化模型

为了减少弃风弃光等问题并提高能源利用率,提出了一种基于实数量子算法的电热联合系统双层优化模型.利用电力市场中动态电价方式,根据风电日前预测值和电/热负荷预测值,通过电价补偿引导热电联产系统和热泵的行为.采用KKT条件将双层模型转化成单层问题后,提出了一种基于实数量子算法的求解方式,并以6节点电力系统和8节点热力联合系统进行仿真分析.仿真结果表明,所提出方法能有效减少弃风,同时提高电力系统的收益.     

基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法

针对现有大多数方法难以兼顾系统经济性与新能源消纳的问题,提出一种基于改进遗传算法的源网荷储协同控制方法。该方法综合考虑源网荷储系统的特性,构建了以运行成本和弃风弃光量最小化为目标的模型。通过采用混沌优化算法来对遗传算法进行改进,进而设计一种基于双层嵌套结构及改进遗传算法相结合的高效方法用于目标函数的求解,以得到最佳的系统控制模式。基于IEEE33节点系统对所提方法进行实验论证的结果表明,优化后系统的弃风弃光量和运行成本仅为0.872 MW及2.330万元,说明了该方法可有效减少系统的运行成本,并提高新能源的消纳。     

一种无线传感器网络二维目标覆盖的改进方法

针对二维目标覆盖问题,提出了一种新的量子退火算法,设计了相应的系统模型,并给出了覆盖优化的目标函数。因为以往的启发式算法存在运行停滞等问题,所以为量子退火算法设计了全新的解集生成方式、量子旋转门、量子位测量方法和量子位状态更新方法,加快了算法的收敛速度。将基于量子退火算法的方法与粒子群算法、蚁群算法进行了仿真比较。仿真结果显示,相比粒子群算法与蚁群算法,该量子退火算法能够有效地提升解的质量,检出的目标数有较大幅度的提高。     

基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是保证系统电压质量、降低网损的重要措施.基于遗传算法、免疫算法的优缺点,提出一种应用于电力系统无功优化的新算法-改进的免疫遗传算法.对IEEE-30节点系统的仿真表明:该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.     

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.     

基于Gnutella的LRU查询算法改进

Gnutella网络模型是无结构的P2P网络中一种采用范围受限的洪泛方式来扩散查询消息.随着网络规模的不断扩大,这些消息将耗费大量的节点处理时间、吞噬网络带宽,最终必然会导致网络的过载和拥塞.为解决此问题,采用一种基于小世界网络模型的LRU查询算法,该算法利用LRU的思想来维护邻居节点的信息.理论和仿真实验证明该算法能减少搜索时间、降低搜索开销和提高查询算法的效率.     

基于广域测量系统的电力负荷建模方法

针对基于传统量测的负荷建模方法存在的问题,提出了一种基于广域测量系统(WAMS)的负荷建模方法.该方法以WAMS记录的相量测量单元(PMU)安装节点处的电压相量为现场实测数据,可在电网中PMU布点情况不满足系统可观的条件下对电网中的任意负荷节点建立模型,并采用克隆选择算法(CSA)辨识出节点负荷模型的参数.将该方法应用于IEEE 39节点系统中,辨识结果显示,提出的基于WAMS的负荷建模和参数辨识方法具有较快的收敛速度,所建立的负荷模型能够很好地拟合负荷实测信号.该方法能够为电力系统仿真计算提供高精度的负荷模型.     

考虑需求响应的主动配电网协调调度策略研究

需求响应作为削峰填谷的一种重要资源,在主动配电网调度策略中的作用越来越突出。文章建立了基于需求响应的电力系统双层调度模型。上层模型是包含基于激励的需求响应的系统动态经济调度模型,下层模型是基于价格的需求响应的协调模型。改进的IEEE30节点系统仿真结果表明,文章提出的模型可以充分调动需求响应参与削峰填谷的积极性,降低主动配电网总运行成本。     

无线传感器网络分布式能量非合作博弈优化技术

针对基于无线传感器网络的智能电网数据采集系统,提出了一种新的分布式功率联合速率分配方案,在满足节点功率和数据收集速率的限制条件下,能够最大程度地提高传感节点到数据收集节点(Sink节点)系统容量和能量耗费的比值,从而达到以更低的能耗提供更高速率的目的.构建了传感节点间功率分配的完全信息静态非合作博弈模型,证明了相应模型纳什均衡点的存在性,并提出了一种迭代式的资源分配算法,通过不断迭代传感节点在子载波上的功率来优化系统能效.仿真结果表明了该系统模型纳什均衡点的存在性并且说明了该算法收敛于纳什均衡点.     

一种求取PV曲线的快速分解潮流法的改进

针对现有连续潮流法在求取电力系统的PV曲线时存在的问题,提出了一种基于快速分解法的改进潮流算法.负荷节点从基本工况开始增加,预测过程采用光滑插值技术,校正过程采用局部参数化求解修正方程获取完整的PV曲线.以IEEE39节点系统为例进行仿真,仿真结果表明该算法快速、准确、精度高,具有实用价值.     

提升风能消纳清洁供热项目的经济性优化配置

在中国三北地区,热电联产机组"以热定电"的运行调节模式是供暖季出现严重弃风的重要原因之一.推进电供热、配置蓄热设备是促进风电消纳、降低系统能耗的有效方式.为实现清洁供热项目的经济性最优,提出了一种基于遗传算法和传统机组组合的双层优化模型.首先,在分析热、电能源供需的基础上,给出了区域能源系统的典型结构;然后,将日内净收益作为经济性优化的定量评价指标;通过分析能源系统的短期优化调度方式,得到最终的双层优化模型.在该模型中,外层优化利用遗传算法对不同的配置组合情况进行全局搜索,内层优化则通过求解线性规划给出特定组合条件下清洁供热项目的日内净收益.案例分析表明,清洁供热项目的经济性最优配置与区域能源系统的热、电负荷、风电出力特性和社会经济条件有关;同时,遗传算法可稳定收敛到全局最优点附近,优化计算结果完全满足工程应用的要求.另外,虽然清洁供热改造能够显著降低系统的弃风量,但出于经济性考虑,弃风并不能完全消除.     

含风电电力系统的月度机组组合模型

为在更长的时间尺度上统筹协调各类发电资源,建立含风电电力系统的月度机组组合模型.分析了保证中长期电量交易顺利进行的均衡调度和节约能源、减少污染物排放的节能发电调度,建立协调电力市场和节能发电的月度机组组合模型.该模型综合考虑了中国"一机一价"和"标杆电价"的上网电价机制,以允许机组间均衡电量进行转移的差别电量为基础,以节能发电优先序列表作为电量转移顺序,利用风电功率相关性分析结果模拟生成考虑尾部相关性和秩相关性的风电功率可能场景,并依据火电机组热启动和温态启动的特点选取模型的计算粒度.算例结果表明:该模型可以在降低机组启停次数的情况下,协调含风电系统的整体购电成本和总煤耗.     

主动管理模式下分布式风电源规划

提出主动管理模式下基于双层规划的分布式风电源选址定容规划模型,以分布式风电源的净收益期望值最大作为上层规划目标,以满足节点电压和支路潮流约束下风电源出力切除量期望值最小作为下层规划目标,考虑主动电压管理在改善节点电压和支路潮流方面的积极作用,提出模拟植物生长算法与概率最优潮流算法相结合的求解方法．33节点配电系统规划结果验证了规划模型的合理性和求解算法的有效性．     

包含多投资主体的综合能源系统容量配置

包含风电、光伏等新能源的综合能源系统以实现电、热、冷等多能互补供能而备受关注.当多个投资者作为独立主体参与综合能源系统运营时，如何对各设备进行合理的容量配置，以更好地消纳新能源和实现各投资主体的利益最大化，是值得关注的问题.本文基于博弈论的纳什均衡原理，针对由风电设备、光伏设备以及冷热电联供设备3个投资者组成的综合能源系统，构建容量配置博弈模型，并采用粒子群算法（PSO）进行求解.在非博弈、非合作博弈以及合作博弈3种不同场景下的对比分析结果表明，在合作博弈场景下，各方投资者收益相对最大、容量配置相对最小，系统具有最大的整体收益，各参与者有明显的合作可能性.研究结果为多方参与供能市场提供了解决思路.     

基于时序生产模拟的配电网光伏装机容量规划

基于时序生产模拟方法,对含风电与光伏的配电网,建立光伏发电装机容量规划模型,针对不同的弃风弃光率场景对光伏最优装机容量的影响,优化配电网最大光伏接入容量。仿真表明,通过允许一定水平的弃风弃光率,本研究所提规划方法能够在保证风电/光伏合理收益的前提下,最大化接入光伏发电,提高新能源发电利用水平。     

基于改进萤火虫算法的含风电系统环境经济调度

人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的目标函数考虑火力发电成本、旋转备用成本、碳排放权交易成本、风力发电成本及弃风惩罚成本。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现的振荡问题,该文提出一种变步长萤火虫算法对模型进行求解。结合修改后的IEEE 39节点算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及变步长萤火虫算法求解此类问题的有效性。     

电力市场下含风电场电力系统动态无功成本优化研究

在电力市场逐步完善的背景下,为无功调压设备制定计价原则,可以平衡发电企业和供电公司的利益并降低无功补偿成本。首先考虑双馈风机与同步电机的P-Q特性建立发电机无功计价模型,提出了一种在风速波动下的双馈风机无功分段计价策略,建立了以发电机无功成本、离散变量动作折旧价格、有功网损折合成本和节点电压总偏差为目标函数的动态无功优化模型。采用改进杂交粒子群算法对所建立动态无功优化模型进行求解,提高了全局寻优能力和收敛速度。最后以IEEE30节点为例,用MATLAB软件进行了仿真分析,验证了所提出的模型、策略和算法的有效性。     

考虑需求响应和风电不确定性的能源系统调度

将价格型需求响应的影响因素分为电、气分时自弹性和电-气交叉价格弹性,两者分别考虑价格调控下能源需求在时间、类型上的转移. 依据模糊数的物理意义对风电历史数据进行拟合;考虑不同场景的发生概率对不确定性的影响,提出基于多场景的模糊优化模型. 依据模糊规划理论,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立考虑风电消纳的电-气综合能源系统源荷互动日前模糊优化调度模型. 采用模糊期望约束、模糊机会约束的等效处理方法和天然气气潮流线性化方法将非线性约束转化为线性约束并求解该模型. 算例表明,通过考虑价格型需求响应和风电不确定性,可以更加准确地模拟在不确定的市场环境下,用户在不同能源间的选择行为,同时降低用能的峰谷差,提高风电的消纳能力.     

考虑需求侧协同响应的社区综合能源系统低碳经济调度

针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源,基于能源集线器,构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同,分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发,以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数,建立社区综合能源系统日前优化调度模型,采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解,得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明,对比未考虑需求侧协同响应的场景,电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线,降低系统能耗,减少CO2排放,并使系统经济性达到最优。     

考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略

针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标（FRPI）,提出调频性能指标的估值方法. 分析风电场参与2种市场的投标策略. 利用核极限学习机（KELM）和核密度估计（KDE）,建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化（ALO）算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率. 风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性.