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。     

基于群论的三峡电厂机组负荷分配算法研究

水电站厂内经济运行是一项提高水能利用效率的节能措施。厂内机组负荷分配以耗流量最小为准则,一般用动态规划方法求解。三峡电厂机组数目较多,承担负荷较大,采用动态规划求解易出现维数灾问题。本文提出基于群论的机组组合降维方法,将三峡电厂机组按运行特性分组,基于Burnside计数定理计算本质不同机组运行状态组合数及相应运行状态组合,降维后再采用动态规划法进行时间-空间优化求解。将该模型算法应用于三峡电厂厂内经济运行,结果表明,该方法能够有效降低计算量,快速响应水电系统运行工况。     

用动态规划法进行电力系统机组组合最优化

本文给出了用动态规划法解决电力系统机组经济组合(考虑机组启动耗量的时变过程)问题的数学模型。为了实用化,本文从降低机组运行状态数,加速各种组合的耗量计算和限制运行路径等三方面研究了减少计算量和降低使用内存量的方法。通过京津唐电力系统61台机组的实际例题,分析了我国电力系统机组经济组合问题的特点,证明了动态规划法的实用性。     

求解含风电场随机机组组合问题的动态削减多切割方法

风电大规模集中并网使得实际大电网机组组合问题变得更加难以求解。以场景法为基础,文中提出了动态削减多切割方法。该方法首先将模型分解为用于求解机组的开停机方案和预测场景下机组出力方案的主问题和用于求解误差场景下机组出力方案的子问题;然后通过最优切割将主问题和子问题联系起来,实现交替求解。在迭代过程中,通过动态削减对主问题约束较弱的最优切割,使得迭代进入某一个阶段后最优切割数目保持不变,从而降低了主问题求解规模,并解决了多切割方法随着迭代次数增多主问题规模急剧增大的问题。最后采用含大型风电场和180台火电机组的某省级电力系统进行计算,结果表明所提出的方法在收敛性、计算速度方面均具有优越性。     

基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化方法

动态规划法可高效、准确求解小规模区域电网动态无功优化问题,但随着电网规模的增大,存在组合爆炸而导致求解时间急剧增长的问题。为此,提出了基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化两阶段混合方法。第1阶段,采用Sigmoid函数实现原模型的连续化,然后采用内点法求连续最优解;第2阶段,在连续解基础上,采用启发式邻域搜索策略确定解耦动态规划法搜索空间,通过站间解耦、调压和无功补偿设备的解耦协调以及站内的动态规划求解区域电网动态无功优化问题。该两阶段方法既保证了优化解的质量又可以有效避免离散变量求解状态组合爆炸问题,大幅度提高了动态规划法的计算效率。以某220 kV控制分区的仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

求解含储能装置的微电网动态最优潮流的对偶半定规划方法

电网动态最优潮流是一个全天24个时间断面耦合的最优潮流问题,需要考虑常规机组爬坡率约束和分布式储能装置能量约束。具有二阶收敛特性的内点法可以对其进行快速求解,但无法保证解的全局最优性。采用对偶半定规划法求解该问题,对孤岛运行的微电网动态最优潮流原始模型及向对偶半定规划模型的转换做了详细的介绍,并给出了严格的全局最优性判据。同时将储能装置的强非线性模型等价地变换成线性模型,并给出了相应的证明。某实际微电网和IEEE 30节点系统的测试结果表明,对偶半定规划法可高效求解动态最优潮流问题,其解可保证全局最优性。     

考虑最优潮流约束的机组组合并行解法

针对传统机组组合模型的不足,提出一种考虑最优潮流约束的机组组合模型并给出了其并行化解法.该法借助于扩展拉格朗日和变量复制技术,将原问题转换为其对偶问题,并利用附加问题原理将对偶问题分解为动态规划和最优潮流子问题.对于最优潮流子问题,采用预测校正内点法求解,同时在求解过程中,采用并行处理技术.IEEE118节点及IEEE300节点仿真结果表明,该方法性能稳定,收敛性好,并行处理后计算速度显著提高.     

基于时空组合动态规划的分解协调模型在并联站群优化中的运用

并联站群叶片全调节变频变速组合优化属于多单元、多机组、多时段、多决策变量复杂非线性系统优化问题,本文引入基于时空组合动态规划的分解协调模型,即协调层以空间各子系统为阶段,提水总量为状态变量,各阶段水量分配系数为决策变量,采用动态规划法进行各子系统间的总体水量协调;分解层各子系统以时间为阶段,各阶段开机台数、叶片角度及转速为决策变量,分配水量为状态变量,采用动态规划逐次渐近法确定最优开机台数及运行方式。通过在江都站并联站群组合优化中的应用,确定了各站各时段开机台数、叶片安放角度及机组转速的最优组合方案,实现了系统运行机组耗电费用最小时的优化调度过程,表明了方法采用的可行性。     

考虑机组最优排序的电力系统动态经济调度

为进一步降低电力系统动态经济调度 (DED)成本,在传统 DED 模型的基础上,根据机组运行最小平均煤耗成本,建立了考虑机组最优排序的电力系统动态经济调度模型 (UOSＧDED).该模型首先对机组运行的最小平均煤耗成本进行比较,在得到机组最优排序的基础上,以机组发电成本最低作为模型的目标函数,并通过混合整数线性规划 (MILP)对该模型进行求解,进而获得机组各时段的最优调度出力.最后以１０台火电机组测试系统仿真算例进行模型验证,结果表明 UOSＧDED模型在降低电力系统动态经济调度成本方面具有一定的有效性.     

双馈风电机组附加阻尼控制器与同步发电机PSS协调设计

针对大规模双馈风电机组接入电力系统后的区间低频振荡问题,提出了一种协调双馈风电机组附加阻尼控制器和同步发电机电力系统稳定器(PSS)的设计策略。首先,考虑风电机组的机械部分、电气部分和控制结构,建立了双馈风电机组的机电暂态模型和附加阻尼控制器模型。在闭环电力系统线性化模型的基础上,提出利用动态指标值的优化模型来协调整定双馈风电机组附加阻尼控制器和同步发电机PSS的控制参数,并使用粒子群算法求解优化模型的全局最优解。最后,通过2个标准仿真系统算例,对比传统的阻尼控制器设计策略,验证了所设计策略的有效性和实用性。     

用网络规划法计算电力系统的机组最优组合问题

本文提出了一种新的计算电力系统机组最优组合的算法——网络规划法。在机组最优组合的数学模型中考虑了电力系统的负荷和备用要求,机组的最小运行时间和最小停机时间、运行费用(即耗量)、与停机时间有关的启动费用(即启动耗量)等因素。通过对京津唐电阻进行试算的结果表明:这种算法简单、灵活、快速,有较明显的实用前景。     

基于动态搜索线性混合整数法的机组组合新算法

针对常用机组组合算法计算量过大的问题,提出了一种基于动态搜索的线性混合整数规划法,该方法在基于分支的线性混合整数规划法的计算框架中引入了动态搜索的概念,采用单独考察与时间相关的约束和功率约束等措施来减少进入分支阶段的数量,在实际运用中,可针对不同规模的系统通过调节计算参数灵活地控制计算时间和计算精度。算例分析结果表明,该方法快速、有效,适合求解大规模电力系统安全约束机组组合问题。     

计及风险备用的大规模风储联合系统广域协调调度

基于随机规划思想和风险决策理论,提出一种计及风险备用的风储联合运行系统广域协调调度方法。协调模型采用双层优化方法实现发电计划优化子问题和备用容量优化子问题的分解协调和迭代求解,降低了随机机组组合模型的计算规模和求解难度。外层优化计及风电波动性采用确定性机组组合模型计算日前发电计划;内层优化基于条件风险价值计算风电预测误差引起的系统风险备用容量,并采用所提出的风储协调策略实现多风电场储能系统之间的协调调度以降低系统备用需求。采用增加了2个风电场的IEEE 30节点系统进行仿真,分析了大规模风电并网系统中储能系统的最优应用模式,并验证了所提协调调度策略在提高风电消纳能力方面的优越性。     

基于二进制微分进化算法和目标函数分解的大规模机组组合求解

为了避免在机组组合求解过程中将机组启停计划和负荷经济调度两者形成内外双层嵌套求解,从而导致计算比较耗时的问题,引入启运机组的总平均燃料成本和系统旋转备用剩余量这2个可调节的子目标,将传统的机组组合模型分解成2个独立的优化目标,构建了一种基于目标函数分解的二阶段可独立求解的机组组合模型。采用一种改进的二进制微分进化算法对第一阶段的机组启停计划目标进行求解,对每个代表机组启停状态的个体编码采用机组最小启停时间约束、旋转备用约束、机组去组合等处理机制,有效保证了每个解的有效性并缩小了算法的搜索空间。根据求解得到的机组启停状态,采用半定规划法求解第二阶段的负荷经济调度目标。采用经典的测试算例验证了所提方法在大规模机组组合求解中的有效性。     

含风电场的电力系统机组组合问题随机模拟粒子群算法

由于风电具有随机性,含有风电场的机组组合问题不再是一个常规意义下的确定性问题。利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统机组组合的数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,并把组合问题分为内外两层优化子问题求解。外层为机组的启停状态优化,用离散粒子群算法求解,并引入启发式搜索策略,有效提高了机组状态优化效率;内层为负荷经济分配,考虑到风电的不可靠性,利用随机模拟的改进粒子群算法求解,防止种群过早收敛于局部最优解,并确保发电计划的可行性。通过10机系统的算例计算,并与其他文献方法比较,结果表明该算法对解决含有风电场的电力系统机组组合的问题是行之有效的。     

电力系统机组组合优化的快速模拟退火算法

本文提出了电力系统机组组合优化的快速模拟‘退火法’,给出了算法的数学模型及其基本计算步骤,并对冷却调度进行了探讨,与动态规划法等进行了比较。仿真计算结果表明,快速模拟退火算法能得到更优的解。     

发电竞价算法（三）—— 动态规划法

动态规划法可以用来解决发电竞价中的机组组合与功率分配问题,在机组组合模型中可以考虑时段间启动费用和启停约束,在功率分配模型中可以处理报价曲线的下降特性。用该方法解决机组组合问题的困难是状态量过多,技术关键是在不丢失最优解的前提下尽量减少状态数。     

考虑电网N-1闭环安全校核的最优安全发电计划

提高发电计划的安全性和经济性是将短期发电计划应用于实际调度运行的关键.提出了将机组组合与电网线路N-1安全校核直接闭环的发电计划模式,实现了考虑线路N-1闭环安全校核的机组组合全空间优化,有效地提高了发电计划的安全性和经济性.基于该模式,提出了主、子问题一体摔制的最优奔德斯(Benders)分解方法,确保了分解协调的最优性和高效性,并且将起作用整数变量的识别方法嵌入主问题求解流程,进一步提高了安全机组组合模型的求解效率,为所提方法的实用化奠定了计算基础.理论分析和算例测试验证了所提最优闭环发电计划的最优性和高效性.     

内点半定规划法求解含机组组合动态最优潮流

考虑电力系统运行的经济性和安全性,建立了含机组组合的动态最优潮流问题的半定规划模型,并采用基于半定规划的内点法直接求解.所提算法采用修正策略处理模型中的离散变量,计算时不需要进行模型分解,收敛性好,能在多项式时间内完成.为提高计算效率,采用了半定规划块状矩阵运算的稀疏技术.通过对IEEE-118节点等4个测试系统24时...     

基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型

针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型。针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解。以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性。