随机型决策中的期望—风险准则

本文分析了随机型决策问题中的期望值准则,引入了三个期望——风睑准则,并证明了一个简单定理,以期能使决策者得到一种改进的求解决策问题的方法,而期望准则却无法解决这一类问题.     

自适应Hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

在传统Hopfield神经网络的基础上,提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的Hopfield神经网络模型(AHNN)。结合传统Hopfeild网络优点,将Sigmoid函数(S型函数)中的恒定参数变为随动,自动调整随动参数运动方向,减小了能量函数的振荡和迭代步数,从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题。将该方法应用于电力系统经济负荷分配(ELD),通过多个算例仿真表明,AHNN有效可行。     

利用拉格朗日松弛法解决SIS中的负荷经济分配问题

利用拉格朗日松弛法对火力发电厂厂级监控信息系统(SIS)中的负荷经济分配问题进行了求解。该方法以发电费用为目标函数,用拉格朗日乘子将系统的负荷约束松弛,并将得到的拉格朗日函数分解为一个上下两层的优化问题分别进行求解,保证了算法的快速有效性。与混沌优化及遗传算法进行了仿真比较,结果表明所提出的方法收敛速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统负荷经济分配问题的有效手段。     

遗传算法搜索优化及其在环境经济负荷调度中的应用

建立了环境经济负荷调度(EELD)问题的优化调度模型,提出一种利用MTALAB中的遗传算法与直接搜索工具箱求解这一问题的方法,并与人工神经网络法进行了比较分析.仿真计算表明,该方法将遗传算法较方便地应用到了EELD问题中,在环境经济合理配置的前提下优化分配各单元机组的发电量,且收敛速度快、应用范围广.     

电力系统经济负荷分配的混沌优化方法

提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统经济负荷分配的新方法。该方法以发电费用信息为目标函数,将优化变量各机组有功功率转变成混沌变量,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性直接对目标函数寻优。该方法可考虑网损及传统拉格朗日乘数法不能计及的汽轮机的阀点效应,从而能更有效地保证解的精度,同时将其与遗传算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题     

发电动态经济调度的有效响应能力调整量算法

对基于前瞻技术和响应能力解耦的动态经济调度算法中的机组进行了精确分类,给出最大有效响应能力调整量的概念。分析了快速机组、临界机组和慢速机组补偿响应能力的作用特点,指出现有算法的不足。基于有效响应能力调整量提出一种新的动态经济调度算法,该算法以静态优化调度结果为基础,采用“在最大有效响应能力调整量范围内,快速机组向临界机组过渡、慢速机组向临界机组过渡”的调整原则进行二次经济调度。分析表明,该算法具有动态前瞻机制、可一次精确完成响应能力缺额补偿、迭代次数少、计算效率高等特点。算例证实了算法的可行性。     

电力市场中日有功负荷多目标分配模糊决策的研究

针对电力市场特点,提高了一种新的日有功负荷多目标优化分配策略。该策略同时考虑了发电燃料总耗量,NOx排放量和电网收益等3个目标,兼顾了市场各方利益和环境保护。通过了数模糊化,兼顾了市场各方利益和环境保护。通过对目标函数模糊化,采用了最大满意度法将多目标问题转化为单目标非线性问题,然后逐步线性化,从而可用线性规划方法求解。仿真结果表明了该模型的正确性和优越性,该策略对可持续发展战略和电力市场日交易优化合同的制定具有重要的现实意义。     

火电厂特性曲线整编及经济调度软件包的开发与研究

本介绍了一套实用的基于Ｗｉｎｄｏｗｓ环境的火电厂特性曲线整编及经济调度软件包，重点讨论了这套软件包的工程化和实用化设计思想及总体结构，并对其主要功能及基本算法进行了研究。该套软件的主要功能包括电厂内各种经济特性曲线的整编和拟合、全厂经济负荷分配以及２４小时开停机计划。     

动态系统实现火电厂机组负荷优化分配

利用连续型Hopfield神经网络(CHNN)可以将负荷优化分配问题转化为求解多变量非线性动态系统的稳态值。文中直接将负荷上下限约束条件作为神经元激活函数，构造出了通用的网络拓扑结构，理论和仿真试验证明了该方法能够全局收敛。并通过动态仿真手段获取稳态负荷优化分配结果。通用软件包开发和仿真过程表明该方法简单、可靠且适用。     

具有抽水蓄能电厂的多区域电网日经济调度研究

提出了求解具有水、火电厂和抽水蓄能电厂的多区域电网日经济调度问题的基于混合整数规划的新算法。该算法能够在满足区域约束的条件下,协调考虑各种类型发电机组的经济运行,从而使全网获得最大的经济效益。该算法已成功地应用于具有６个区域、２７个电厂（含抽蓄电厂）的广东电网。计算结果表明,利用抽蓄电厂进行移峰填谷,可以显地改善整个系统的安全运行状况。     

基于改进变尺度混沌优化方法的经济负荷分配

文中介绍了混沌优化的原理，通过改进变尺度混沌优化方法的算法结构，在一定程度上减少了混沌变量初值的选择对于运算结果的影响，提高了混沌优化算法的效率和性能，数值仿真证明算法有效；将改进后的方法应用于大规模电力系统经济负荷分配的算例和实际电站系统中，取得了更为优化的结果；文中还使用了另一种有效的混沌优化策略对相同算例进行计算，结果亦证实了改进算法的有效性和实用性。该文为混沌优化方法的研究提供了一种参考方向。     

发电联合转移分布因子及快速静态安全校核算法

发电转移分布因子(GSDF)和广义发电分布因子(GGDF)都是常用的灵敏度分析及安全评估工具。文中指出了GSDF和GGDF的缺陷，尤其对GGDF的普遍适用性提出质疑。提出了发电联合转移分布因子(GJSDF)和负荷模增发电联合转移分布因子(GJSDF-LIP)的概念，并导出若干有用的性质。针对电力市场环境下购电交易计划新模型和流畅调度算法的特点，将GJSDF和GJSDF-LIP成功地应用于静态安全校核算法中，极大地提高了求解速度。算例表明，该算法效率很高，并且易于编程实现。     

电力市场中的阻塞调度

提出了电力市场中进行阻塞调度的一种方法。该方法以购电费用增加最小为目标函数,考虑了电力市场中的约束条件,用非线性内点法最优潮流实现电力市场中的阻塞调度控制。此方法还解决了阶跃形报价曲线难以求导的问题,得到既保证电力系统经济性又满足电力系统安全性的最优调度计划。实例计算表明该方法正确、可行。     

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。     

一种求解环境经济负荷调度问题的人工神经网络新方法

提出了一种求解火力发电系统的环境经济负荷调度（EELD）问题的新的人工神经网络方法。该方法可以克服传统神经网络方法引起的参数问题，而且不论其初始点是否位于可行域内，神经网络模型所表示的动态系统的状态都会快速收敛于对应的EELD问题的全局最优解。文中还利用一个3机测试系统证实了此方法的有效性。     

电力系统短期安全经济调度新算法

本文提出了考虑直流潮流和电网安全约束的短期经济调度的新算法，并且从理论上证明了该算法的严格性。在计算速度，收敛性和占用计算机内存方面，本文的算法明显优于传统Ｌａｇｒａｎｇｅ松驰算法，为２处理经济调度中更复杂的约束条件提供了新方法。     

利用模糊算法对电力市场下纯火电系统多目标综合经济负荷进行分配

电力市场是市场经济体系中的一个市场,它与电力生产者和消费者密切相关。本文重点讨论了在安全可靠供电的情况下,利用最大隶属度原理,对纯火电系统建立节约能源并兼顾电网运行经济效益的双目标优化模型,实现有功负荷经济分配。     

基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配

提出了一种可用于求解一般形式的非凸、非线性约束优化问题的广义蚁群算法，以用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题，与用于组合优化的蚁群算法类似，该算法运用了正反馈，分布式计算和贪婪式启发搜索，基于不动点理论，给出了该算法收敛的充分条件，多个算例结果表明，文中提出的算法是有效可行的。     

网损微增率新解法与转置雅可比矩阵法用于有功优化计算的比较

介绍一种计算网损微增率的新算法———导纳矩阵法 ,将其用于电力系统有功功率经济分布计算 ,并将计算结果与转置雅可比矩阵法的计算结果进行比较。比较结果显示 ,导纳矩阵法无论在网损微增率的计算原理和有功功率经济分布的计算速度以及优化结果等方面都有很大的优越性     

电气设备实施状态维修决策方法的探讨

以状态维修逐步取代定期维修已成为电气设备检修的必然趋势,但在复杂大型电网中如何合理选择电气设备开展状态维修工作,如何成功地向状态维修过渡,仍是许多输变电企业在实际检修工作中面临的主要难题.文中考虑到状态维修所需的技术支持、设备状况和人员素质等多方面因素,基于输变电企业现有的技术条件和管理水平,提出了一个依据专家对已知信息做出的决策,应用模糊综合评价方法判断电气设备可否实施状态维修的基本思路.