基于一种改进粒子群算法的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响。提出了一种改进的粒子群优化算法,用来求解含风电场的电力系统动态经济调度问题。优化模型中引入了正、负旋转备用约束,以应对风电功率预测误差给系统调度带来的影响,并在目标函数中计及了常规机组的发电效应带来的能耗成本。以经典的10机系统为算例,通过与基本的粒子群算法和遗传算法进行比较,验证了所提算法的可行性和有效性。该方法可以节省较多的发电成本,具有较高的实用价值。     

基于一种改进粒子群算法的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响.提出了一种改进的粒子群优化算法,用来求解含风电场的电力系统动态经济调度问题.优化模型中引入了正、负旋转备用约束,以应对风电功率预测误差给系统调度带来的影响,并在目标函数中计及了常规机组的发电效应带来的能耗成本.以经典的10机系统为算例,通过与基本的粒子群算法和遗传算法进行比较,验证了所提算法的可行性和有效性.该方法可以节省较多的发电成本,具有较高的实用价值.     

含风电的电力系统动态经济调度模型

电力系统的经济调度必须考虑风电的波动性和随机性带来的影响。引入概率约束,定义了风电场计划出力实现的概率,研究了含风电场的电力系统动态经济调度模型。通过计算下一调度日风电场实际出力的条件期望与计划出力的差值,确定了风电对系统正、负旋转备用的需求。利用分位数的概念,将含有概率约束的随机调度模型等价地转换为确定性模型。提出了一种改进的粒子群算法来求解转换后的确定性模型。仿真实验结果表明,这种含风电场的电力系统动态经济调度模型能有效应对风电接入引起的备用需求变化,所得的调度方案在保证系统可靠性的前提下能节省更多的成本。     

计及风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度

为解决风电的不确定性给电网调度带来的问题,必须开展含风电场的经济调度问题研究。通过引入风速和负荷预测误差的概率分布函数来描述系统中存在的不确定性因素,提出了一种基于风险备用约束的含风电场电力系统动态经济调度新模型。在目标函数中采用惩罚的方式对风电计划出力相对于实际出力的偏差所造成的备用成本加以考虑。该模型采用收敛特性稳定的非线性预估–校正原对偶内点法进行求解。通过含有一个风电场的10机组系统算例,验证了所提调度模型的可行性。分析表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标。     

风电并网电力系统动态经济调度问题的研究

通过优化火电机组出力,研究风电并网后,电力系统的短期动态经济调度问题。优化模型中引入了上、下旋转备用,以此应对风电功率预测误差给系统调度带来的波动。在基本粒子群优化算法基础上,提出了3种改进策略:先采用"循环处理策略"和"优先启停策略"生成问题的可行解,然后采用"机会停机策略"进一步优化可行解。经典算例结果表明,本文提出的策略稳定性好、寻优速度快、优化结果好,具有高效的搜索能力和适应性。     

含风电场多目标低碳电力系统动态经济调度研究

含风电场多目标低碳电力系统调度模型包括2个目标函数:发电成本和碳排放量。考虑电力系统经济性的同时减少碳排放量;考虑风电场带来的风险,在发电成本中增加风险成本;在保证电力系统安全性的同时增加风电场的出力,达到低碳节能的效果。对含风电场多目标低碳电力系统调度模型,采用改进的多目标粒子群优化算法进行优化求解。仿真验证了含风电场多目标低碳电力系统调度数学模型与改进粒子群算法的正确性与有效性。     

含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法

随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上,利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。     

基于可信性理论的含风电场电力系统动态经济调度

由于隶属度函数不具有自对偶性,传统模糊论进行置信水平下的调度决策时遇到困难.该文结合可信性理论和模糊机会约束规划,考虑风电预测误差的模糊性,研究了模糊置信水平下的动态经济调度问题.在模型建立上,推导了模糊风电预测误差的可信性分布函数模型,利用机会约束给出模糊置信水平下的调度可行域,由于采用可信性分布作为测度函数,保证了可行域能够覆盖置信水平下的模糊事件集合,确保不确定调度的优化解落在可信解空间.在解法上,将模糊机会约束条件转化为其清晰等价类,避免模糊模拟导致的模型求解效率降低,由于在目标函数中考虑了阀点效应,采用混沌粒子群算法求解.基于该文方法,给出10机含风电场系统的动态优化调度方案并进行了有关分析.     

考虑可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度

提出一种考虑系统可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度模型,在目标函数中加入了中断负荷费用.针对风速预测和负荷预测的不确定性,引入净负荷的概念,利用七分段高斯分布模拟预测误差的不确定性.在系统可靠性指标的计算过程中,考虑了系统机组的不确定性以及旋转备用.为求解模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入信息分享和精英学习策略.以IEEE-RTS测试系统为算例,通过仿真分析,验证了所提模型的可行性与有效性.该模型可以在保证系统可靠性水平的基础上优化系统调度.     

含风电场的水火电力系统的多目标优化调度

随着风力发电的大规模并网运行,电力系统除了要安排火电厂和水电站的出力外,还要考虑风电场的出力情况。针对风能的间歇性、波动性和不可控等特点,引入旋转备用容量解决风力发电并网对电力系统经济调度和安全可靠运行带来的影响,建立含风电场水火电力系统优化调度模型,并运用改进粒子群算法对所建立的模型进行仿真计算和求解分析。仿真结果表明在风电出力全额上网的前提下,能够充分利用水资源,减少化石能源的使用,从而降低了火电厂污染物的排放,进而验证了调度模型的合理性和有效性。     

考虑风电接入的电力系统动态随机环境/经济调度

考虑风电固有的随机性、波动性和间歇性,兼顾环境污染和经济性的多优化目标,针对不同时间断面,构建风电接入后的电力系统动态随机环境/经济调度模型。引入机会约束规划理论,设计基于非劣排序的随机多目标粒子群优化算法,应用模糊集合理论和熵权法建立综合最优解的提取方法。算例分析验证了该模型和算法的可行性和有效性。     

含风电场的电力系统环保经济调度

随着人们的环保意识逐渐提高,电力行业中的环保问题日益受到人们的重视。基于此,将电力生产过程中环境污染问题量化为环境成本计入经济调度的总成本中,同时针对风能的间歇性、不确定性给电力系统带来的影响,引入了低估和高估风电出力的成本,建立了含风电场的电力系统环保经济调度模型。以某地区24h负荷数据为参考,通过多种群遗传算法分析了计入环境成本的调度模型对电力系统购电成本、火电排污量的影响,仿真结果验证了模型的可行性以及有效性。     

含风电场电力系统的动态经济调度分散随机优化方法

针对含风电场电力动态经济调度的信息私密性和不确定性问题,提出一种分散随机优化求解方法。根据目标级联分析的原理,将含风电场的动态经济调度集中优化模型转化为随机分散优化模型。利用近似动态规划对各个区域的随机动态经济调度问题进行分散优化,并根据区域间边界节点相角信息对它们的优化方案进行协调。通过6节点2区域系统、IEEE多区域系统和某实际系统的算例分析,从多个角度验证了所提方法的有效性。     

含风电场电力系统的模糊鲁棒优化调度

随着电力系统中风电渗透率的不断提高,如何维护含风电场电力系统的安全稳定运行成为调度部门面临的新挑战。风电功率预测为调度部门提供决策依据,是解决风资源波动性和间歇性的首要方法,但当出现预测方法无法有效预测的风电功率爬坡事件时,依据功率预测值安排的调度方案可能不可行。为此,在传统模糊调度的基础上,提出含风电场电力系统模糊鲁棒调度方法。该方法采用六点模糊数考虑风电功率爬坡事件持续时间的不确定性,生成包含最坏场景的不确定集,并将其用来描述风电功率及安排调度。算例结果表明,考虑风电功率爬坡的模糊鲁棒调度可以有效解决传统调度方案中系统爬坡能力不足的问题。     

考虑多风电场相关性的电网动态经济调度二阶段带补偿算法

大规模多风电场的并网给电网经济调度带来了巨大挑战,文中对含多风电场的电网日前动态经济调度问题进行研究。首先,引入Copula理论构建了多风电场间输出功率的联合分布。随后,建立了电网日前24h动态经济调度随机优化模型。针对约束中风电输出功率的随机性,引入二阶段带补偿算法求解,将原调度模型转化为二阶段模型:第一阶段为仅含常规变量约束,而在目标函数中增加补偿量期望值的优化模型;第二阶段为含随机变量约束,并以补偿量惩罚期望值最小为目标的优化模型;通过二阶段模型间的交替迭代求得最优解。基于IEEE 118节点系统和某省级大电网的算例对该方法的有效性进行了验证。     

含大型风电场的环境经济调度模型与解法

大规模风电并网给电力系统发电调度带来了新的不确定性因素。基于多目标机会约束规划,构建含风电场环境经济调度的随机优化模型,将燃煤机组的发电成本最小和污染气体排放量最小同时作为目标函数,并计及系统正、负旋转备用容量约束。利用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定性模型。设计一种包含多目标优化和辅助决策的2阶段解法,该方法在求出模型的Pareto最优集后,能为运行人员提供决策指导。以含40台燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行环境经济发电调度,结果表明,所提模型和解法是可行、有效的。     

考虑条件风险价值的含多风电场电力系统经济调度

针对单一Copula函数在描述风速相关性时的限制性,通过引入mix-Copula函数获取具有相关性的多维风速样本。引入条件风险价值理论,将风电功率的不确定性以经济性考量,建立了一种含多风电场的电力系统经济调度模型,协调经济性和安全性的问题。采用场景化理论对目标函数进行处理,使得计算得以简化。以含2个风电场的IEEE30节点系统为算例,分析风速相关性和置信水平对优化结果的影响,验证模型的合理性及有效性。