水火电力系统短期发电计划优化方法综述

水火电力系统的短期发电计划问题在电力系统的安全可靠和经济运行中发挥着越来越重要的作用，由于其本身的复杂性，很难从理论上找到全局最优解。深入探讨各种优化算法，并加以分类，详细综述各种优化方法在水火电力系统短期发电计划问题中所取得的研究成果和存在的不足之处。     

基于遗传算法的水火电混合电力系统短期发电计划优化

在改进传统遗传算法的基础上,提出了水火电混合电力系统短期发电计划优化问题的数学模型和求解方法.模型计及了水电机组的发电流量、净水头和输出功率间的非线性关系,水电系统中多级水库的水流延迟等因素.算例表明本算法能更有效地达到或接近全局最优解,对编制大型水火电混合电力系统的日调度计划有实用价值.     

基于遗传算法的水火电混合电力系统短期发电计划优化

在改进传统遗传算法的基础上 ,提出了水火电混合电力系统短期发电计划优化问题的数学模型和求解方法。模型计及了水电机组的发电流量、净水头和输出功率间的非线性关系 ,水电系统中多级水库的水流延迟等因素。算例表明本算法能更有效地达到或接近全局最优解 ,对编制大型水火电混合电力系统的日调度计划有实用价值。     

水火电力系统短期节能与经济发电优化调度

选取节能和经济两个决策目标,建立水火电力系统发电多目标优化调度模型,寻求满足决策目标的最优调度方案。根据水力发电和火力发电的能耗特性,引入同等装机容量技术条件下水煤转换系数的概念,建立了水火电力系统联合发电能耗模型以及火电综合成本模型,并选取水火电力系统发电等效总煤耗最小作为节能调度的目标,选取火电厂发电综合成本最小作为经济调度的目标,对含有梯级水电站群和多个火电厂的大区域性电力系统进行多目标优化调度。以一个具有8个梯级水电站和8个火电厂的水火电力系统为例进行仿真,其结果证明所建的节能与经济发电优化调度模型能够在增加发电量的同时,提高水资源利用率,节约煤炭资源,降低火电成本,创造良好的发电效益和经济效益。     

基于交互式多目标决策方法的水火电力系统日有功负荷优化分配

峰谷分时电价下,发电企业不仅要考虑运行成本,还应考虑社会效益和经济效益。文章建立了以火电厂运行费用最低、污染气体排放量最小和水电厂发电效益最大为目标的水火电力系统日有功负荷多目标优化分配模型,提出了一种基于目标满意度和目标总体协调度的交互式多目标决策方法,通过建立3个决策模型将多目标问题转化为单目标问题求解。决策者通过对各单项目标满意度和目标总体协调度的不断调整来体现其主观愿望,避免了人为选取目标权重的任意性,便于实际操作应用。算例结果证明了所建立模型的正确性和交互式多目标决策方法的可行性。     

基于总体协调满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

水火电力系统多目标优化调度符合国家节能减排的政策导向,在考虑整个系统梯级水电站发电效益最大化、火电机组发电成本最小化和梯级水电站发电用水最小化的目标同时,考虑了火电机组二氧化碳排放最小化的优化目标。针对水火电力系统短期优化运行调度中目标函数的权重处理困难的因素,采用一种基于目标函数总体协调满意度的处理方法,通过采用自然选择机制策略和异步学习因子策略提高算法的性能。以5个梯级水电站和4台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算．优化仿真计算证明了所提出的优化调度模型和求解算法具有可行性和适用性。     

水火电力系统短期优化调度的多目标决策评价方法

提出了火电煤耗量最小、火电污染气体排放量最小以及梯级水电站的一级电站总蓄能最大的水火电力系统短期优化调度的多目标决策模型.给定一组权重向量,采用权重法将该多目标模型转化为单目标模型进行求解.针对所提出的多目标模型,把每一种权重向量情况作为一个决策单元(decision making unit,DMU),将多目标决策模型的最小化目标值作为决策单元的输入,最大化目标值作为输出,应用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)中的CCR模型对所有决策单元进行评价,并以此选出客观上合理的权重向量及相应多目标的解.给出一个算例,验证了所提评价方法的有效性及可行性.     

水火电力系统多目标优化调度

水火电力系统多目标优化调度模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。本文首先分析了大型水库的3种水能形式,建立了水电站发电模型,并在此基础上提出了耗水微增率的计算模型。在考虑发电成本时,引进了煤炭价格因素,并建立了新的发电成本函数模型。最后以水电站总发电用水最少和火电站总发电成本最低为两个目标函数建立调度模型,并对该模型进行了优化计算。仿真计算结果表明了本文提出的调度准则具有可行性和适用性,能给系统调度员作出最佳决策提供一定的依据。     

水火电力系统短期节能发电优化调度的研究

本文以提高水火电力系统联合运行的经济和环保效益为总目标,从减少化石燃料的使用量和降低燃煤机组发电成本两方面考虑,将含梯级水电站电力系统短期发电调度问题化为4个具有时序的优化子问题:即梯级水电站发电量最大、水电耗水量最小、火力发电污染物排放最小以及火力发电总成本最小。以此建立的优化调度模型不仅可以确定火电的最佳出力和水电的最佳蓄放水策略,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念。在模型求解上,针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,在标准粒子群优化算法中引入自适应惯性权重和最差粒子,避免了算法的局部最优和过早收敛;针对各目标量纲不同,权重系数难以合理确定的多目标优化问题,运用满意度函数和欧式距离函数对其进行归一化处理,并采用改进粒子群算法对处理后的目标进行优化求解。算例仿真验证了所建模型的正确性及算法的有效性。     

基于自适应混合差分进化算法的水火电力系统短期发电计划优化

针对水火电力系统发电计划优化问题,引入差分进化 (differential evolution,DE)算法,提出了一种自适应混合差分进化算法(adaptive hybrid differential evolution,AHDE)。该算法在计算过程中自适应调整交叉算子,保持了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,克服了DE在寻优过程中容易早熟收敛的缺点。同时针对AHDE难以处理实际工程中复杂约束条件问题,提出了一种适合AHDE的约束处理方法。将AHDE应用于求解某水火电力系统的发电计划优化问题,与其他求解方法的对比表明,AHDE求解精度高、计算速度快。     

基于互补机制的水火电力系统短期节能发电调度

为充分提高水火电力系统联合运行的经济性,将减少非可再生能源的使用量及降低火电成本为主要目标的水火电力系统短期发电调度问题,转化为水力发电量最大、耗水量最小和火力发电燃料总耗量最小且具有时序的3个优化子问题.该优化模型不仅可确定水电的最佳放水策略和火电的最佳出力,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念.针对水电系统具有强非线性的特点,采用改电磁学算法进行求解,对火电子系统则采用内点法进行求解.算例结果验证了该方法的有效性.     

基于效益分析的水火电力系统短期优化调度

不可再生能源的消耗和可再生能源的高效利用,是电力系统短期优化调度需首要考虑的问题。文章提出一种新的水火电力系统短期优化调度的调度准则,即生产单位电能所需消耗水量的总和最小,并据此给出了基于效益分析的短期优化调度数学模型及其评价方法。首先建立了基于水库能的水电站发电模型,构建了火电机组的煤耗函数;再把火电系统煤的消耗量通过一定的换算标准转换成水量,根据水电系统中单位电量需消耗水量的计算方法,计算出各个电厂生产单位电能所需要消耗的水量,以此为准则对所有电厂进行短期发电的优化调度。以包括红水河8个梯级水电站和12个火电厂的广西电网为实例进行了仿真计算,计算结果证明所提出的调度准则具有可行性和适用性。     

基于遗传算法和数据包络分析法的水火电力系统发电多目标经济调度

为充分提高水电站发电效益及达到节能降耗目的,建立了以梯级水电站发电量最大和火电机组煤耗量最小的水火电力系统短期发电多目标经济调度模型,并利用遗传算法与数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)法求解该模型,并通过惩罚因子法将各约束条件融合到目标函数中,通过设置不同权重系数获得10种调度方案。比较不同调度方案的目标值和DEA评估值,并依据决策者喜好选取最优决策方案。算例结果验证了该方法的有效性。     

处理梯级水电站复杂约束的短期水火电系统环境经济优化调度

首先建立采用迭代费用惩罚系数的单目标水火电系统环境经济优化调度模型;其次为解决梯级水电站由于时间耦合性和空间相关性而带来的同时处理发电流量约束、库容约束和动态水量平衡约束的难题,给出约束条件的启发式处理方法,使得在满足上述复杂约束的同时,更利于最优解的搜寻。对总装机容量为2 975 MW的水火电系统(包含一个含4水电机组的梯级水电站和3个火电机组)进行仿真计算,结果不仅表明了该启发式约束条件处理方法的可行性和有效性,而且对比进化算法和差分进化算法所得结果,每天的燃料费用分别降低了4 303.96$和1 311.96$,污染气体排放量分别减少8 231.37 lb和1 522.37 lb。     

综合环境保护及峰谷电价的水火电短期优化调度

为了使电力市场环境中的发电侧能够实现节能环保且高收益的发电目标,对机组出力变化与分时电价波动之间的关系进行了研究,构建了一种新的水火电短期优化调度模型,该模型以实现电力市场条件下最大发电收益为目标,同时综合考虑了峰谷分时电价和环境保护成本对发电侧经济效益的影响,还考虑了梯级水电站群的蓄水量、下泄流量、机组出力等约束条件,由此得出机组的优化调度方案。针对传统优化算法难以处理高维梯级水电站优化调度多约束条件的缺陷,利用微分进化算法对此优化模型进行求解,仿真计算结果证明了该模型的合理性和算法的有效性。     

基于多目标优化模型的省级电网月度发电计划

针对电力体制新形势下多种调度模式的发电计划科学化管理要求,基于月度电力生产的时空均匀性原则提出了月度发电计划的多目标优化模型。针对以往研究中所忽视的电量供需平衡和潮流安全的同时性问题,把电量分解与安全校核细化到各日的峰、平、谷时段。针对多量纲、多数量级的多目标综合决策的要求,基于理想点贴近度的思路将多目标问题转化为单目标优化问题。根据模型特点,采用邻域搜索算法求解。最后采用山东电网实际算例验证了模型的综合决策性能和邻域搜索算法的优越性。     

电力市场环境下负荷分配问题的罚函数法

电力市场环境下的负荷分配问题由于报价曲线的分段特性使问题更加难以解决。针对报价曲线的分段特性进行处理,将每台机组出力等值为几台机组出力和的形式,并增加机组功率平衡约束,以罚函数方法和SQP方法解决后来形成的0,1变量整数规划问题及其线性的连续变量规划问题,本算法经过一个小系统检验证明非常有效。     

电力系统鲁棒经济调度:（一）理论基础

由于固有的间歇性、波动性和低可预测性,大规模可再生能源接入电网给电力系统调度带来了极大挑战。其中关键问题是在可再生能源出力严重偏离预测时,如何以最经济的手段保证系统安全运行。基于此考虑,文中提出了电力系统鲁棒经济调度的基本概念、模型和实现框架,其理论基础可归结为"鲁棒可行性"问题。它本质上是一个自然决策的不确定性和人工决策的调度系统之间的两阶段零和博弈问题。以鲁棒可行性检测为基础,提出了鲁棒经济调度问题的系统化求解算法,通过逐次产生割平面不断排除非鲁棒可行点,最终获得可靠的调度策略,对可再生能源在给定集合内的任意出力组合均可保证存在可行的校正策略使系统安全运行,并使调度成本最低。