基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成,售电公司通过负荷组合优化,在用户侧可以提高负荷率,降低购电成本,在供电侧可以提高设备利用率,降低线路损耗,提高电网安全运行水平和供电质量。针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,首先基于用户负荷特性分析,提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。其次,对贪婪搜索算法进行改进,引入随机因子,解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷,提高了算法求解的质量与精度。最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型,验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性。     

一种改进的Tabu Search算法及其在区域电网无功优化中的应用

提出将改进的Tabu(禁忌)搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解.首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化.在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的"移动"采取"有条件地释放Tabu表中的记录"这一策略,可以使搜索有效地跳出局部极小值点,更好地找到最优解.通过IEEE-14节点算例验证了该算法的有效性.     

基于CVaR的省级电网公司购电组合优化

介绍了条件风险价值(CVa R)在购电组合中的运用,分析了电网公司购售电中面临的收益与风险。建立了电网公司收益最大化和风险最小化多目标优化模型,利用量子粒子群优化算法得到收益与风险相协调的最优购电组合,并通过实际案例验证了该模型的有效性。     

合同和电力拍卖市场购电量分配问题的研究

基于机会约束规划提出一种新的计及风险的供电公司购电模型,给出了将带随机约束条件的决策优化模型转换为确定模型的方法,并针对该模型给出了基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。通过求解该优化模型,能够较好地协调方案购电费用和风险这两个指标。论文最后运用实际市场数据进行了数值仿真,通过仿真可以清楚显示出购电商最优市场分配策略,结果表明本研究有助于购电商在电力市场中寻求最优投资策略。     

合同和电力拍卖市场购电量分配问题的研究

基于机会约束规划提出一种新的计及风险的供电公司购电模型,给出了将带随机约束条件的决策优化模型转换为确定模型的方法,并针对该模型给出了基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法.通过求解该优化模型,能够较好地协调方案购电费用和风险这两个指标.论文最后运用实际市场数据进行了数值仿真,通过仿真可以清楚显示出购电商最优市场分配策略,结果表明本研究有助于购电商在电力市场中寻求最优投资策略.     

计及节能风险评估的随机规划购电模型

针对确定性的节能评估无法完全满足随机环境下节能降耗管理工作的需要,在节能电力市场模式下建立了计及节能风险评估的电网公司随机规划购电模型。首先,考虑节能电力市场中市场交易网损和煤耗因素,建立了机组单位交易电量节能效益评估指标。在此基础上,借鉴经济学投资组合理论中半绝对离差风险的概念,考虑市场电价、水电机组电量生产和系统负荷电量需求的随机性,建立了电网公司市场购电节能风险评估指标。然后,为实现电网公司市场购电节能风险的优化管理,在随机规划的理论框架内构建了计及节能风险评估的购电模型。模型采用内嵌目标相对占优和Monte-Carlo随机模拟技术的遗传算法求解。最后,以某省级电网公司为例仿真验证了所提节能风险评估指标与购电模型的有效性。     

电力市场条件下电网公司的购电优化模型研究

随着电力工业改革的进行,厂网分开已经实现,此时电网公司的目标是追求企业发展和实现企业价值最大化,因此对电网公司的购电策略进行研究是非常必要的。本文研究电网公司在发电侧已经开放且采用单一购买者模式的电力市场条件下的最优购电方案,建立了电网公司在长期合约市场的购电模型,分析了发电商的机组发电报价曲线和备用容量报价曲线。根据合约市场中的购电量以及对机组发电报价和备用容量报价的分析,本文建立了市场清算价格由机组报价形成的短期现货市场中电网公司的购电优化模型,其目标函数是使购买电能和备用的总费用最小,约束条件需考虑用户的需求以及系统的安全稳定运行。     

基于混合策略纳什均衡的风电配套输电线路投资决策

在市场环境下,引入非合作博弈理论来对风电配套输电线路投资决策过程中各利益主体的行为策略进行描述;在此基础上,建立了基于混合策略纳什均衡的风电配套输电线路投资决策模型,并提出了基于改进禁忌搜索算法的求解方法;最后通过算例分析比较了电网公司投资风电配套输电线路与风力发电商投资风电配套输电线路两种情况下新建风电配套输电线路容量大小。     

基于多智能体的微网群内电力市场交易策略

针对微网群内部的电能产消问题,提出了基于多智能体(multi-agent system,MAS)的微网群内的电力市场交易策略。首先,介绍了基于MAS的微网群内电力市场交易框架,并给出一种改进的统一出清价及考虑电网公司奖惩制度的电价制定方案。其次,基于上述两种方案,提出一种新的微网电力交易策略,通过使用单纯形法和博弈论纳什均衡解来确定最优售电方案,进而优化电能的生产及分配,再通过求解需求侧最优购电模型来确定最优购电方案,以解决电能的消纳问题。最后,仿真结果证明了该交易策略的可行性及经济性。     

基于条件风险价值模型的电网企业最优购电决策模型

实施大用户直购电政策增加了电网企业的购电量的不确定性,也增加电网企业在电力交易中面临的购电风险。为了尽可能地规避电力交易风险,在假设地区用电需求量是随机变量的基础上,应用条件风险价值作为电网企业购电的风险指标,构建了电网企业在大用户直购电实施背景下的现货市场最优购电模型。算例分析表明,大用户直购电占地区用电比例、电网企业自身风险厌恶程度和缺电惩罚系数对电网企业的最优购电量有着正向促进的作用。     

基于改进蚁群算法的梯级水电站优化调度及竞价研究

针对电力市场中竞价制度和梯级水电站的特点,提出把梯级水电站作为一个发电实体在电力市场中统一竞价,并整体安排各级水电站的生产调度运行。考虑多个约束条件,建立了一个合理的梯级水电站调度模型。提出引用Metropolis判据改进蚁群算法,修正了蚁群算法在复杂多维问题中的停滞问题,并用此算法求解调度模型。通过对松江河梯级水电站进行实例仿真,验证了改进后的蚁群算法的准确性,并指出了该调度模型的优点与不足。     

基于系统生存性的骨干网架搜索方法

构建骨干网架,是差异化规划电网以提高其抵抗自然灾害能力的关键手段。基于系统生存性理论并考虑风机出力不确定性的影响,提出一种可以平衡以线路与节点数量之和为代表的经济性和系统综合生存能力的骨干网架构建方法。文章采用改进的生物地理学优化算法搜索骨干网架,通过改进算法迁移模型,引入随机扰动算子和基于最小生成树理论的连通性修复策略以提高算法收敛速度和精度,并与传统的生物地理学算法、遗传算法、二进制粒子群算法对比分析。算例结果表明,该方法能够快速搜索出综合经济性和生存性最优且满足连通性约束及系统安全运行条件的骨干网架,且最优骨干网架会限制风电出力比例以提高系统生存性。     

Generation expansion planning of the utility with refined immune algorithm

This paper proposes a decision tool for utilities to perform the optimal generation expansion planning in a deregulated electricity market. Combining the immune algorithm (IA) and Tabu search (TS) an refined immune algorithm (RIA) is developed to solve this problem. By considering the various load types (peak load, middle load, basic load) and independent power producers (IPPs) competition, the generation expansion planning model is established under the operational constraints, reliability constraints and CO₂ constraints. RIA is conducted by an improved crossover and mutation mechanism with a competition and auto-adjust scheme to avoid prematurity. Tabu lists with heuristic rules are also employed in the searching process to enhance the performance. Testing results show that RIA can offer a better tool for generation expansion planning of utilities and promoted the competition ability of company.     

基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

一种基于购电全局最优的实用调度计划方法

提出了在厂网分开的电力市场条件下电网采购电力电量的4种类型,并给出了一种基于全局最优的实用调度计划方法,即对电网购电电量用K-T算法进行优化求解,得到4种类型的购电电量,再用系数法求得[0,T]时段4种类型的购电计划曲线,同时提出了保证实施购电计划严肃性的操作方法.     

输配分离电力市场中含分布式发电的配电公司的购电模型

基于最优潮流建立了输配分离电力市场中,配电公司在日前电能市场的购电模型,在模型中考虑了分布式发电参与电能市场的情况,通过该模型可以得到配电公司在日前市场中分别从电力库和分布式发电商购买的电能比例以及可能的负荷中断。由于配电公司在购电时不仅考虑了购电费用最小化问题,还考虑了配网内的分布式发电对配电网损的影响,因此比较分析了不同最优目标对购电方案的影响。最后通过算例验证了上述模型的有效性,并分析了其特征。     

基于CVaR的供电公司现货市场购电优化决策模型

由于实时电价的剧烈波动和用电量的易变性,供电公司在电力市场交易中面临双侧交易风险,为合理规避市场交易风险,供电公司制定电力交易决策应以风险计量为基础.在假设用电需求为随机变量的基础上,本文利用条件风险价值(CVaR)为风险计量指标,以供电公司利润的CVaR值最大化为目标,构建了供电公司在现货市场的购电优化决策模型,并给出了模型的解析解;同时,分析了供电公司因为购电不足而导致给用户的赔偿额度以及供电公司风险厌恶程度对最优购电量的影响.算例验证了所提出模型的有效性和适用性,表明本模型对供电公司的购电策略具有一定的参考价值和指导作用.     

电力市场背景下基于主从博弈的新能源消纳模型

如何解决电网购电成本最小化目标与发电商收益最大化目标相矛盾的问题，是新能源消纳研究的重要课题。针对寻求矛盾的均衡解问题，提出了一种在电力市场背景下基于主从博弈的新能源消纳模型。首先根据一主多从博弈理论，将电网作为博弈主体，并引入新能源消纳惩罚成本，以购电总成本最低、解决弃风弃光问题为目标；然后将各发电商作为博弈从体，以售电收益最高为目标，构建一主多从电力市场博弈模型；最后通过改进型自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法解出该模型的Stackelberg-Nash均衡解。仿真结果表明，所提出的模型能使博弈各方获得利益的最优分配，并能有效解决弃风弃光问题。     

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明,该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染,促进微电网的优化运行,并验证了改进的粒子群算法的优越性能。