基于改进粒子群算法的电力系统环保经济调度

传统电力系统调度的目标函数为总燃料成本最小化,未将化石燃料燃烧所带来的污染物(如氧化硫、氧化氮)排放成本考虑在内.随着环境保护需求的日益增长,需要考虑计及排放的电力系统调度方案.首先,提出将排放物作为调度函数的约束条件进行建模;其次,提出一种更为优化的变搜索半径优化的多目标粒子群算法来处理系统模型;再次,针对蒙东地区某含风电的电力系统进行仿真,并将所得结果与传统粒子群算法、多目标差分进化算法、多目标粒子群算法所得结果进行比较.结果表明,本文所述方法在解决方案上实现了改进.     

基于矩不确定分布鲁棒的微网经济调度

由于微网系统风电出力的分布函数无法准确估计,该文利用风电出力的矩(均值和协方差矩阵)不确定性,构建出风电出力的矩不确定集合,建立微网系统的分布鲁棒经济调度模型。该调度模型以可控机组的运行成本、网络损耗成本、与配电网的单向交互成本以及可中断负荷补偿成本之和的最小期望为目标,通过拉格朗日对偶理论,将分布鲁棒优化问题转化为半定规划(SDP)问题,借助内点法对SDP问题进行求解。仿真分析结果验证了所提模型的可行性和有效性。     

考虑风电不确定性和有功无功联合调整的两阶段优化调度

基于风电不确定性以及网络中潮流的合理分布对机组出力均有影响的调度问题,文中建立含风电的两阶段优化调度模型。针对风电预测精度日内-实时逐步提高的特点,日内滚动阶段根据时间序列法预测风电出力数据,构造优化发电成本的初调度,确定机组基础出力;实时阶段为了进一步减小误差,通过蒙特卡洛场景生成和后向削减预测风电出力,考虑风电的不确定性;通过有功和无功功率联合调整的动态潮流,使各机组根据频率特性系数按比例分担有功功率不平衡量,根据节点区域控制策略调整无功功率不平衡量,修正机组基础出力,实现潮流的合理分布,建立优化网损和电压水平的调度模型,并通过粒子群算法对模型求解,最后以改进IEEE14节点为例,进行仿真验证。     

含多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统经济优化调度模型研究

基于能源互联网理念的提出和可再生能源的快速发展,计及储能装置的运行特性,考虑冷电联供的经济性,兼顾系统的环保性和节能性,以综合成本为目标,搭建了含风电、光电等多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统优化调度模型。基于对冷负荷需求和风电、光电出力的日前预测,采用自适应布谷鸟算法求解模型,得到不同运行方案下各机组的最佳调度方案。通过算例仿真发现,含有多种可再生能源和冷储能装置的冷电联供系统可以充分发挥可再生能源发电特有的经济、环保优势,减少了一次能源的消耗。仿真结果验证了模型的有效性。     

基于改进萤火虫算法的冷热电联供系统多目标优化调度

冷热电联供系统应用和优化具有重要的意义。所提出的新型冷热电联供系统优化模型考虑了能源利用、环境保护和成本等限制因素。在该模型基础上提出了一种改进萤火虫算法,采用了多群组搜索、无用的内部种群删除和改变步长因子等方法,这能提高搜索速度、寻找最优解。同时提出基于规范法线约束的改进萤火虫算法的双目标帕累托前沿优化算法,该方法通过规范法线约束法转化为两类单目标问题,然后通过改进的萤火虫算法进行单目标搜索。仿真算例采用标准IEEE39节点系统验证了所提算法在解决多目标冷热电联供系统优化问题时的优越性。     

基于模糊规划的含风电系统低碳化经济调度

以低碳经济理念为背景,将碳交易机制引入电力系统调度;考虑风力发电的不确定性,将风电出力处理为模糊变量,对含风电系统以不同调度周期进行建模,用正态分布近似计算公式得到了成本均值解析形式,提出了一种基于模糊规划的调度模型;对相关的敏感因子进行分析,研究这些变量对调度结果的影响.将该模型运用到实际系统中进行算例分析,用自适应遗传算法对模型进行求解,结果不仅验证了所提模型的合理性,而且得到了碳交易政策以及相关不确定因素对调度结果的影响,为电力系统的调度决策提供了参考.     

考虑电热需求响应的光热-电热综合能源系统源荷协调经济调度

负荷侧灵活性资源协同源侧多模式供热有利于电热综合能源系统低碳运行,为缓解“三北”地区“风热冲突”现象、提高风电消纳量从而降低系统碳排放量提出一种计及电热需求响应的光热-电热综合能源系统源荷协调经济调度模型。源侧通过配备储热装置的光热电站(Concentrated Solar Power, CSP)和电加热装置(Electric Heater, EH)协同热电联产机组(Combined Heat and Power, CHP)供热在一定程度上解耦其“以热定电”工作模式,网侧建立了稳态电热潮流,荷侧计及电热需求响应,模型的综合优化目标考虑了系统总运行成本、弃风惩罚成本及碳交易成本。基于改进的IEEE30电网与6节点热网系统对所建立模型进行仿真,算例结果表明源荷协调运行可有效降低系统总调度成本、提高风电并网发电量及减少系统碳排放量。     

自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验。结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升。     

风电并网系统的区间动态经济调度方法研究

大规模风电并网对电力系统的优化调度提出了新的挑战。通过用三元区间数刻画负荷与风电输出功率的不确定性,建立了区间动态经济调度模型。模型以常规机组的发电成本最小为目标,考虑了对应净负荷区间中值和区间上下限的机组出力调整约束;引入了调度权重的概念,通过对不同权重下机组出力的比较,分析了以三元区间数刻画负荷和风电输出功率的不确定性对系统有功调度的影响。利用MATLAB二次规划程序包对所建模型进行求解,以IEEE-30节点系统为例进行了仿真分析,仿真结果表明所列区间动态经济调度模型对风电与负荷的随机变化具有较好的适应性。     

基于风电可调节不确定代价的风光柴储联合优化调度

针对孤岛微电网中间歇式能源出力的不确定性问题,基于可调节风电的不确定代价,考虑蓄电池储能系统和柴油发电机组的控制特性.在系统稳定供电的前提下,以系统运维成本、污染物排放量为目标,引入可调负荷充放电等相关约束,建立孤岛微电网能量优化调度模型,优化储能充放电与柴油机组出力.并在此基础上,利用改进粒子群算法对模型进行求解,根据所建模型三种情景对比,进一步分析9个不同调度区间系数对调度结果的影响机理,算例仿真验证了可调节风电不确定代价优化模型和优化方法的有效性和可行性.     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.     

计及跨区电力传输风险的多目标经济调度

考虑传统调度模型采用经济性目标的不合理性,从售电收入、购电成本和违约成本3个方面构建收益指标;定义跨区电力传输风险,描述区域间电能传输的不确定性;以最大化地区电网的电力交易收益和最小化跨区电力传输风险为目标,构建多目标经济调度模型;采用改进的多目标粒子群算法求取最优解集,进而根据加权余弦排序法进行决策。某地区电网算例仿真结果表明：该调度方法能使电网在承担合理的风险值下提高收益,适用于不同的负荷水平。     

基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法

根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy storage system, DBESS)能快速修正风电波动的低频分量,以系统经济性最优和弃风电量最小为目标函数建立优化模型,采用加入4个风电场(wind farm, WF)和2个电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)的IEEE-39节点标准系统进行算例分析,遗传算法(genetic algorithm, GA)对目标函数进行迭代求解。结果证明,本研究提出的基于DBESS的风储有功滚动优化调度模型,可以有效降低系统运行经济性以及提高电网对风电的接纳能力。     

含风电场的电力系统环保经济调度研究

在节能减排的电力市场环境下,清洁能源发电因其发电成本较低,环境污染小,而具有日益重要的地位。本文研究风电接入系统后的电力系统动态经济调度,建立了含风电场的环保经济调度数学模型,提出以系统总发电成本最低为目标函数,并考虑常规火电机组和风电场的各种约束条件。根据某地区的实际负荷数据,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群优化算法进行仿真验证,结果表明数学模型与优化算法的正确性与有效性。最后,应用相对熵均衡性理论,对优化调度的决策结果进行评价与选择。     

基于需求响应的风电消纳机会约束模型研究

规模风电的随机波动性给电网调度带来巨大困难,抑制风电出力的波动,使其较为平稳地接入系统具有现实意义.从需求响应的角度研究了风电消纳的问题.研究对象上,同时考虑价格型和激励型需求响应,计及了负荷的自弹性和互弹性系数,更加全面地反映了需求响应资源的特性;数学模型上,由于风电出力的随机性,采用了机会约束规划模型,使决策结果能...     

考虑可再生能源的冷热电联供系统环境经济调度模型

随着对节能减排的广泛关注,为了减少能源的消耗,冷热电联供系统（CCHP）、可再生能源发电在全球得到了广泛的应用,但传统冷热电联供系统经济调度忽略了污染物排放对环境的影响。为此,考虑各机组运行的环境成本,提出考虑可再生能源的冷热电联供系统环境经济调度模型;考虑可再生能源的随机性,在目标函数中加入可再生能源备用容量补偿成本,借助排污系数法将机组运行的环境成本并入机组运行总费用目标函数中,从而将环境经济调度模型从多目标优化转为单目标优化问题。基于Matlab优化工具箱以IEEE-14节点系统为例进行系统仿真,验证了优化模型的有效性和实用性。     

基于阻抗匹配的小型风电系统功率输出优化方法

为解决现有小型风力发电系统风能利用率偏低的问题,提出一种新型的基于阻抗匹配的系统功率输出优化方法。通过建立和分析小型风力发电系统数学模型,指出在发电机与整流器间串联阻抗后风电系统稳定运行点会发生变化,若阻抗参数设置合理则可提高系统的功率输出;基于该原理,采用粒子群优化算法,结合风速以及蓄电池电压的概率分布情况,以发电机一段时间内输出能量最大为优化目标,确定阻抗参数。仿真结果表明,选择合适的电抗器参数可以有效提高风力发电机能量输出,优化后平均输出功率增加了约21％。     

基于改进SSA的风光氢储综合供电系统配置优化

在保障风光氢储综合供电系统可靠性的前提下，为最大限度地降低单位发电成本，提升系统整体的经济性，提出了一种引入自立策略的改进麻雀搜索算法（SSA），并根据该方法对风光氢储综合供电系统电源容量配置进行了优化。建立以最小化单位发电成本为目标函数的优化模型，采用改进SSA算法进行求解。研究结果显示：该算法具有较好的寻优能力，系统单位发电成本降低了23.3%。     

模糊熵权法和CCPSO算法的含风电场电力系统多目标无功优化

研究了含双馈风电机组的电力系统多目标无功优化问题,分析了双馈风电机组的无功特性,将风电场作为连续的无功调节手段参与电力系统无功优化. 提出一种基于模糊商权法和组合混沌序列动态粒子群算法（CCPSO）的多目标无功优化方法. 利用模糊熵权法解决主观权值和客观权值的缺陷,建立以静态电压稳定浴度、节点电压和有功网损为目标的含风电场多目标无功优化决策模型. 针对利用传统粒子群算法进行求解时,易出现局部收敛等问题,结合Chebyshev映射和Logistic映射,在粒子初始化过程中运用一种组合混沌映射,增强初始粒子的均匀性,同时将Logistic混沌优化引入到算法寻优过程中,使算法全局寻优能力得到加强. 以IEEE14节点系统为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性和实用性.