考虑安全约束的机组组合免疫算法模型

根据机组组合问题的特点,尤其是电力系统中安全约束的特性,提出了一种基于改进免疫算法的机组组合算法.免疫算法的优势是处理0-1变量,该算法对免疫算法有2个改进:一是以一个抗体片段表示一个机组在调度期间的状态,并以抗体片段记忆库形式保留优秀抗体的信息;二是扩展抗体,将起作用的安全约束信息也作为抗体信息的一部分,并形成安全约束记忆库,从而模拟了调度中\"人工选择起作用的约束\"过程,解决了以往基于启发式算法的机组组合模型一般难以处理大规模安全约束的问题.此外,算法中采用基于群搜索优化的最优逼近变异法,减少了抗体随机变异的盲目性.最后用IEEE 118节点系统算例对所提出的方法的有效性和合理性进行了验证.     

考虑多种约束条件的机组组合新算法

提出了考虑系统降出力备用约束、机组出力变化速率、线路潮流约束和断面传输功率约束的机组组合新算法。算法没有引入任何乘子,计算单调收敛,速度快,并且不需要初始可行解。用ＩＥＥＥ ２４母线系统对算法进行了验证,结果表明,算法对各种约束条件的处理正确,解的质量好。     

考虑机组爬坡速度和网络安全约束的经济调度解耦算法

在电力系统经济调度中,由于机组爬坡速度、电网静态安全等约束的引入,在整个考虑周期内,机组的调度决策不仅具有空间上的关联,还具有时间上的关联,从而其调度模型不易求解。然而,在实际进行机组调度决策时,空间上和时间上的前后关联度并不是很强。也就是说,未来对机组现时刻的运行状态产生影响的时间段是有限的。基于这一思想,在整个运行周期内,研究未来多长时间对机组现时刻的最优状态不构成影响,即基于前瞻技术,在确保整体最优的前提下,提出按一定的序列单时段解耦求解模型,借助内点法进行求解。以IEEE可靠性分析的试验系统为例对本文算法在各种情况下进行分析比较,表明本文算法在计算代价上有一定优势,并且可以灵活应用到多种场合。     

求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法

提出了一种求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法。其特点包括:采用固定阈值处理表示机组运行状态的0、1整型变量,从而可直接应用粒子群算法求解机组组合问题,避免求解各时段中的经济负荷分配子问题;在粒子群算法迭代过程中应用变异操作更新进化速度缓慢的粒子,增强了算法的搜索能力;算法收敛后,采用基于优先列表的贪婪搜索机制做进一步寻优,既加快了算法收敛速度,又提高了解的质量。算例结果表明所提出的方法在求解机组组合问题时具有很强的搜索能力和适应性。     

考虑机组爬坡速率和网络安全的经济调度新算法

提出了考虑机组出力变化速率、线路潮流约束和断面传输功率约束的经济调度新算法。对机组出力变化速率的 2种情况进行了解释。对以微增网流法为基础的该算法的流程进行了详细的分析。用 IEEE 2 4母线系统对算法进行了验证。计算表明 ,算法对机组出力变化速率、线路潮流约束和断面传输功率约束的处理正确 ,计算速度快     

考虑机组爬坡速度和网络安全的经济调度新算法

提出了考虑机组出力变化速度、线路潮流约束和断面传输功率约束的经济调度地机组出力变化的２种情况进行了解释。对以微增网流法为基础的该算法的流程进行了详细的分析。用ＩＥＥＥ２４母线系统对算法进行了验证。计算表明,算法对机组出力变化速率、线路潮流约束和断面传输功率约束的处理正确,计算速度快。     

考虑风电机组动态频率约束的随机机组组合

为解决风电机组大规模并网导致的电力系统转动惯量降低的问题,提出考虑风电机组动态频率约束的随机机组组合(SUC)模型.首先分别分析综合惯性控制和虚拟同步发电机控制下的系统的动态频率特性,并以此建立考虑风电机组的系统频率约束模型.然后,将频率约束模型嵌入到SUC中,在含多个风电场的IEEE118节点系统进行算例仿真.结果表明,所提出的SUC模型能够有效确保电力系统所需的惯性.     

考虑光伏不确定性的安全约束机组组合

基于区间估计理论,提出一种求解考虑光伏出力不确定性的安全约束机组组合(SCUC)方法。对于系统预测误差的不确定性模型,允许所做决策在一定程度上不满足模型约束条件,采用置信度控制不满足约束的风险,并考虑不确定性的极限情况。利用Benders分解算法,将不确定SCUC模型分解为无SCUC和考虑SCUC的线路潮流检测问题,形成适合于混合整数规划问题的主问题和子问题求解的计算方法 ,从经济性和安全性角度实现对考虑光伏不确定性的SCUC问题的优化。以光伏并网的WSCC 9节点、3机组系统为研究对象,在MATLAB编程环境中调用优化软件包CPLEX对混合整数规划问题模型进行求解,结果表明该方法可以简单、高效地解决含光伏及负荷预测误差不确定性的SCUC问题。     

考虑暂态稳定约束的概率水平下ATC计算

目前,可用传输容量多用作一种技术性指标,而较少结合市场信息提供商业可行性特征。文章针对暂态稳定问题比较突出的互联电网,提出了一种融入市场特征的可用传输容量计算模型,通过统一考虑暂态稳定约束和发电机的出力概率,利用暂态能量函数和数值仿真,计算一定概率水平下区域间的可用传输容量。算例分析结果表明,所提模型能够为跨区交易提供较合理的市场信息。     

考虑风电机组无功特性的安全约束机组组合方法

随着风能的广泛使用,安排发电计划时更多的风电机组将会被引入,这对传统的机组组合提出了新要求。风电出力具有很强的波动性,将风电出力按一个区间放入原模型中更显合理。另外,异步风电机组的结构与普通火电机组不同,异步电机发电的同时要吸收一定的无功功率,因此模型用交流潮流约束更合理。由此建立的是一个非线性混合整数问题模型,为了提高计算效率,将问题分解为2层优化子问题,第1层为无网络约束的机组组合问题,第2层为以网损最小为目标函数的交流网络约束最优潮流问题,对于最优潮流算完后仍有电压或线路潮流越限的,将形成一些新的约束返回原问题。考虑到普通异步风电机组的大量使用,在处理约束问题时对风电机组采用无功功率—电压模型,避免出现无功不足而导致电压越限。以添加了风电机组的IEEE 57节点测试系统为算例,验证了该方法的可行性。     

基于改进拉格朗日乘子修正方法的逆序排序机组组合

机组组合与经济调度是两个不同范畴的优化决策问题,其优化过程在概念上有本质的区别。用经济调度中的拉格朗日乘子对机组组合中的乘子进行修正有概念含混的误区。文章在阐明机组组合与经济调度中拉格朗日乘子的差异及作用机理的基础上,提出了一种新的逆序排序机组组合中拉格朗日乘子的修正方法,并对机组的搜索范围及机组运行的经济指标作了相应的改进,使原有算法在精度和计算速度上均得到了显著提高。20机、26机及110机测试系统的计算结果表明了文中的改进方法是有效的,进一步增强了机组组合对大规模系统的适应性。     

Solving unit commitment problems with general ramp constraints

Lagrangian relaxation (LR) algorithms are among the most successful approaches for solving large-scale hydro-thermal unit commitment (UC) problems; this is largely due to the fact that the single-unit commitment (1UC) problems resulting from the decomposition, incorporating many kinds of technical constraints such as minimum up- and down-time requirements and time-dependent startup costs, can be efficiently solved by dynamic programming (DP) techniques. Ramp constraints have historically eluded efficient exact DP approaches; however, this has recently changed [Frangioni A, Gentile C. Solving nonlinear single-unit commitment problems with ramping constraints. Oper Res 2006;54(4):767–75]. We show that the newly proposed DP algorithm for ramp-constrained (1UC) problems allows to extend existing LR approaches to ramp-constrained (UC); this is not obvious since the heuristic procedures typically used to recover a primal feasible solution are not easily extended to take ramp limits into account. However, dealing with ramp constraints in the subproblems turns out to be sufficient to provide the LR heuristic enough guidance to produce good feasible solutions even with no other modification of the approach; this is due to the fact that (sophisticated) LR algorithms to (UC) duly exploit the primal information computed by the Lagrangian Dual, which in the proposed approach is ramp feasible. We also show by computational experiments that the LR [approach] is competitive with those based on general-purpose mixed-integer program (MIP) solvers for large-scale instances, especially hydro-thermal ones.     

电力系统机组组合问题的系统进化算法

提出了一种适用于解决大规模电力系统机组组合问题的新型优化算法－－系统进化算法,与常规的优化算法相比该方法具有更强的适应性和鲁棒性,能处理高维数、非凸、离散、非一的实际系统化问题。系统进化的思想具有方法论的意义,根据实际问题的不同特征可以设计不同的系统进化算法。这种方法的提出可以为复杂系统的优化规划、运行决策提供新的途径。     

求解机组组合问题的改进混合整数二次规划算法

混合整数二次规划(MIQP)算法求解机组组合问题具有全局优化能力,但是针对大规模优化问题,其计算速度和计算精度将受影响.文中提出了求解机组组合问题的改进MIQP算法.该算法的核心思想是引入了松弛和解耦2种改进策略.通过求解松弛整数变量的二次规划模型,首先获得机组组合的下界空间,然后再通过拉格朗日解耦算法获得机组组合的上界空间,进而在上下界确定的寻优空间内采用MIQP算法进行再优化.不同测试算例表明,改进的MIQP算法快速且有效,可以降低优化问题的复杂度,显著减少计算时间.     

适用于不同电价机制的统一机组组合算法

现有电力市场中存在两种结算电价机制：按机组报价结算(一机一价)和按市场出清价格结算(统一电价)。不同市场之间的结算方式也有所不同,例如,双边交易中采用一机一价结算方式,而实时市场中采用边际电价结算方式。不同结算电价机制下,机组组合的目标函数不同,传统机组组合方法必须根据电价机制的不同进行调整。通过研究发现,两种结算方式下机组组合问题的最优条件具有类似的数学表达形式。基于这一统一的最优条件表达形式,提出了一种新的机组组合算法。与传统拉格朗日松弛法相比,新算法能够有效地求解两种电价机制下的机组组合问题。     

改进整数变量辨识方法在机组组合问题中的应用

如何辨识待定整数变量,是机组组合问题中的难点,为此在综合考虑机组不同出力水平对成本的影响、系统时段耦合、系统备用以及网络安全等约束的情况下,提出了待定整数变量辨识方法.首先对各线性化目标函数进行安全约束机组组合松弛计算,根据所得结果按给定规则确定所有在全时段机组状态出现启停的机组集合,有效缩小了机组组合的寻优空间.在不影响最优解的前提下,利用负荷曲线特异性截取技术,加速了待定整数集合识别过程,提高了计算效率.算例结果验证了该方法的有效性     

基于网损因子迭代的安全约束机组组合算法

针对考虑安全约束的机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)问题,在传统SCUC模型的基础上,建立考虑有功网损及其在电网中分布的SCUC模型,提出一种基于网损因子迭代的SCUC算法。此算法每次迭代先解固定网损因子的SCUC问题,求得机组的运行状态,然后进行交流潮流计算,更新网损因子,进入下一次迭代。针对可能出现的网损因子振荡问题,提出SCUC和经济调度相结合的方法,选择对应发电成本较小的机组启停状态,进行经济调度优化和网损因子迭代计算,直至算法收敛。对IEEE 30和IEEE 118节点系统进行的仿真计算验证了所提算法的正确性和有效性。     

基于自适应系统优化算法的机组组合

算法采用系统分解理论将系统约束松弛,把机组组合问题分解为2层优化问题.上层通过拉格朗日乘子的自适应调整来协调单个机组的子系统,下层采用遗传算法求解单个机组独立的子系统优化问题.对拉格朗日乘子的自适应调整明显减少了对偶间隙的振荡现象,对遗传算法中交叉变异算子自适应的调整有效地克服了早熟现象.算例表明可行解的质量高、收敛速度快,与传统算法相比具有更高的自适应性,适用于大规模、复杂系统的机组组合问题的求解.     

具有相同机组水火电调度问题的新算法

对Lagrangian松弛法求解水火电调度问题时由机同机级引起解震荡现象进行了研究。通过一个例子分析了震荡产生的根本原因。对此，在松弛函数中引入了惩罚项并采用了伪次梯度法来修正乘子。新算法在求解低层子问题时并不同时求解，使震荡现象在很大程度上得以克服，同时可大幅度地降低偶解对约束的违反程度。通过简单的例子和对一个包含两组机同机组的短期发电调度问题的计算表明，对偶解的约束违反程度明显地降低，解震荡明显地减弱且最后可行解的质量有显著的改善。