利用电网拓扑优化提高含风电系统的静态电压稳定性

为了降低风电并网对静态电压稳定性的影响,提出了采用网络拓扑优化(输电线路切换)的方法来提高含风电系统的静态电压稳定裕度。建立了以输电线路切换为控制措施的增强控制模型,该模型以最大化预测值确定的电力系统负荷裕度为目标函数,所有可能风电场出力场景对应的系统负荷裕度满足给定阈值要求,并且拓扑优化后的电力系统满足静态安全运行要求。针对大量风电出力场景引发的计算难题,提出了一种面向静态电压稳定问题的风电场景削减方法。为实现上述问题的快速求解以适应在线应用需求,提出了一种阶段式的有效切换线路识别方法。最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性。结果表明,有效的输电线路切换能够提高含风电并网系统的静态电压稳定性。     

基于机会约束的考虑N–1安全约束的储能优化配置方法

为了解决公共储能在含高比例可再生能源输电网中选址定容的问题,提出了一种基于机会约束的虑及N–1安全约束的公共储能规划方法,用于计算公共储能的安装地点、额定容量和功率配置,在确保输电网安全运行的前提下,提升输电网的经济效益和新能源消纳比例。该方法综合考虑常规电厂、可再生能源电站和储能投资者三方利益,以输电网发电成本、弃风光惩罚最小和储能收益最大为目标函数,在考虑常规发电机组开、停状态和出力约束的同时考虑储能的充、放电状态及充、放电功率约束,在考虑输电网正常状态下安全约束的同时考虑输电网N–1状态下的安全约束。针对发输电可靠性测试系统IEEE RTS–96建立了仿真算例,以典型日负荷、风电和光伏预测出力数据作为依据,利用改进广义Benders分解法进行求解,并使用灵敏度分析法对优化结果进行对比分析,分析结果表明,所得储能优化方案可有效消除N–1故障时的支路潮流越限,能够保证输电网N–1状态下的安全运行,相较于不考虑N–1网络安全约束,本文方法所得优化结果虽然经济性略有降低,但是在线机组最大容量、负载率均衡度等安全指标均得到明显提高,提升了储能整合后输电网运行的安全性。所得储能规划方案实现了确保输电网N–1安全性的经济性最优,可用于指导对安全性要求较高的储能规划,具有一定的工程实用价值。     

基于机会约束的考虑N-1安全约束的储能优化配置方法

为了解决公共储能在含高比例可再生能源输电网中选址定容的问题,提出了一种基于机会约束的虑及N-1安全约束的公共储能规划方法,用于计算公共储能的安装地点、额定容量和功率配置,在确保输电网安全运行的前提下,提升输电网的经济效益和新能源消纳比例。该方法综合考虑常规电厂、可再生能源电站和储能投资者三方利益,以输电网发电成本、弃风光惩罚最小和储能收益最大为目标函数,在考虑常规发电机组开、停状态和出力约束的同时考虑储能的充、放电状态及充、放电功率约束,在考虑输电网正常状态下安全约束的同时考虑输电网N-1状态下的安全约束。针对发输电可靠性测试系统IEEE RTS-96建立了仿真算例,以典型日负荷、风电和光伏预测出力数据作为依据,利用改进广义Benders分解法进行求解,并使用灵敏度分析法对优化结果进行对比分析,分析结果表明,所得储能优化方案可有效消除N-1故障时的支路潮流越限,能够保证输电网N-1状态下的安全运行,相较于不考虑N-1网络安全约束,本文方法所得优化结果虽然经济性略有降低,但是在线机组最大容量、负载率均衡度等安全指标均得到明显提高,提升了储能整合后输电网运行的安全性。所得储能规划方案实现了确保输电网N-1安全性的经济性最优,可用于指导对安全性要求较高的储能规划,具有一定的工程实用价值。     

计及需求侧响应的含风电场的输电系统规划

对于包括大规模风电的电力系统,风电出力的随机性和间歇性对系统调节能力和备用容量提出了更高的要求。采用需求侧响应来应对风电出力波动,通过可中断负荷和价格激励机制实现对负荷的"削峰填谷",可以在相当程度上避免风电出力波动给电力系统安全性和经济性带来的负面影响,而这些措施应该在输电系统规划阶段就适当考虑,以最大程度改善电力系统的运行效率。在此背景下,提出计及需求侧响应的含风电场的输电系统规划方法。具体地,提出了考虑需求侧响应的含风电场的输电系统两层规划模型,其中综合考虑了输电投资成本、需求侧响应成本和弃风成本。之后,采用粒子群算法和原对偶内点法相结合的混合算法对所构造的优化模型进行求解。最后,用18节点和46节点算例系统说明了所提模型与方法的可行性和有效性,并分析了考虑需求侧响应后对含风电场的输电系统规划的影响。     

考虑风电综合利用指标约束的输电规划模型

风电的大规模并网,对输电网的影响不容忽视.考虑风电出力的随机性及不可控性,建立风电机组发电功率评估模型,计算风电发电功率的期望值;引入风电综合利用指标,统筹风电利用及输电规划成本二者之间的矛盾;建立考虑风电综合利用指标约束的输电规划模型.以18节点系统为例,时比分析传统输电规划模型与考虑风电综合利用指标约束的输电规划模...     

考虑可入网电动汽车的含新能源系统双层优化

可入网电动汽车（plug-in electric vehicle,PEV）近年来发展迅猛,考虑PEV与清洁能源大量并网后的差异性需求,构建兼顾输电网、配电网与用户利益的双层规划模型。上层输电网规划以系统运行成本最小、车主消费最少、弃风弃光惩罚最少、碳排放总量最小为目标,协同调度火电机组、新能源与PEV出力,实现PEV的时域调度;下层配电网模型以网损最小为目标,通过最优潮流计算实现PEV的空间调度。算例结果表明,对PEV进行有效调度并配合合理的电网规划方案,可降低电网运行成本,提高其对可再生能源的消纳能力。     

考虑发电报价和N-1安全约束的ATC建模与仿真

基于最优潮流(OPF)算法,建立电力市场条件下可用输电能力(ATC)计算模型.构造发电区域总有功出力最大、用电区域总负荷最大、区域间输电经济效益最大等3个目标函数,全面分析比较电网间可用输电能力.该模型考虑了输电线路故障对输电能力的影响,引入线路N-1故障的潮流方程及相应的不等式约束条件,使电力系统在故障时有负荷裕度,...     

联营交易模式下的输电阻塞管理模型研究

全面分析了电力市场交易的典型模式,即联营交易模式,总结了联营交易模式下输电阻塞管理原则。提出了一种新的阻塞管理模型,即通过序内少出力补偿、序外多出力补偿、安全裕度利用率的设置,得到以阻塞费用最小和线路安全运行为双目标的阻塞管理模型。考虑电力市场中的主要约束条件,得到既保证电力系统经济性又满足电力系统安全性的较优的阻塞管理方案。这种模型的显著优点是能够较为精确地确定发电计划,同时提供节点电价等经济信息,并且在双目标模型转化为单目标约束规划模型时操作简便。最后在求解模型时采用了SFEC算法,该算法针对电力市场实行实时结算的特点,达到了计算效率和效果的平衡。通过实例计算,表明模型的正确性及算法的合理性。     

基于改进组搜索优化算法的输电网规划

针对目前大规模输电网规划求解中难以快速求得全局最优解的问题,将改进组搜索优化算法应用于基于线路的投资费用、网损费用、输电走廊建设费用和过负荷惩罚费用为目标函数的输电网规划模型。提出一种应用混沌动力学中的Iogistic模型,反视角搜索策略以及循环平移因子以提升算法的全局和局部搜索能力的改进型组搜索优化算法,实践证明可以快速地求解大规模输电网规划问题。通过对IEEE18节点和巴西南部46节点系统的计算,不仅验证了该算法应用于输电网规划的可行性和正确性,而且验证了算法具有很好的计算速度与搜索能力,为实际应用提供理论依据。     

基于期望值二层规划的输电线路检修计划优化

针对输电线路检修计划优化问题（TMSOP）,考虑负荷、发电机出力、线路故障率及检修资源的不确定性,建立基于期望值二层规划的优化模型.模型计及系统静态安全风险,对不安全现象的概率和后果进行综合评估,并将风险指标用静态安全控制成本来量化计入目标函数中.利用蒙特卡罗方法、内点法、粒子群算法和禁忌表等混合智能优化算法来求解模型的Nash均衡和Stackelberg-Nash均衡.优化结果不仅确定了线路检修计划和检修资源安排,还明确了检修期间输电网风险最低的运行方式.最后通过IEEE-RTS的算例验证了模型和算法的可行性.     

高QoE的低时延智能网络数据传输调度算法

面向低时延、稳定传输、高用户体验质量(quality of experience, QoE)的网络实时传输需求场景,提出一种低时延智能网络数据传输调度算法。该算法由数据块排队控制策略和拥塞控制策略两部分组成。数据排队控制策略提出了综合数据块的创建时间和有效时限(effective time)的性价比模型,有效地解决了传输时间约束下的信息传输不均衡问题;拥塞控制策略提出了基于使用耿贝尔分布(Gumbel distribution)采样重参数化与混合经验优先级模型改进后的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)方法,解决了深度确定性策略梯度不适用于离散网络动作空间拥塞控制的问题,并通过学习自适应调整发送参数显著提升了网络拥塞控制质量。实验结果表明,实时传输场景下使用本文提出的排队算法能够有效提升QoE,采用改进后的DDPG进行拥塞控制能大幅降低传输时延。同样场景下,将提出的智能网络数据传输调度算法与排队策略及拥塞控制策略相结合,与传统的网络数据传输调度算法相比,能够更好地兼顾低时延和稳定传输,提供更高的数据传输质量。     

云计算环境下可扩展的服务器优化选择策略

为提高云计算环境下的资源利用效率,对服务器选择过程中的全局性能优化问题进行研究.首先提出一种服务器全局优化选择策略,通过引入域间流量传输惩罚系数来平衡ISP之间的传输流量和用户终端与服务器之间的网络距离（网络延迟）所占的比重.同时,提出一种新型可扩展且测量开销较少的网络距离预测算法.提出的服务器全局优化选择策略,一方面满足了用户提升服务体验的需求,实现了服务器之间的负载均衡,减少了域间传输流量,另一方面降低了服务器选择过程中的测量开销.仿真结果表明,提出的方法提高了服务器的选择效率,降低了测量开销,并且具有良好的可扩展性.     

输电线路增容改造项目敏感因素分析

根据系统规划及运行的需求,当架空输电线路因导线截面过小而无法满足系统输送容量的要求时,需对已建成线路进行增容改造。根据系统网架结构、原有线路回路数、导线截面、铁塔基础运行状况、现有线路通道现状、走廊附近敏感点分布情况以及线路增容需求,在线路增容改造项目方案选择过程中,一般可选择更换增容导线、线路拆除重建两种建设模式。文章以220k V众秋4C53/4C54线增容改造工程为例,对增容改造项目建设方案的敏感因素进行简要梳理,并从工程实践的角度对输电线路增容改造工程建设中可能存在的问题进行思考。     

成本分解的输电定价新方法

应用边际成本法的理论,提出一种新的输电定价方法。该方法构造了以发电运行费用量小为目标函数的线性规划模型,通过求解各约束条件的影子值,获得各线路的输电运行费率。根据各用户的变电装见容量来分配电网的线路容量费;采用潮流跟踪法分析用户对电网的使用情况用来分配电网的线路运行费。本方法半线路的容量费和运动费分别分摊,明确了电网容量和运动成本与用户接入和使用的对应关系,避免了在用户间的不合理分摊。以一个实例验证了本方法的可行性,并揭示了输电定价的一些规律。     

基于潮流追踪的两部制输电定价法

针对电力市场下的输电定价问题,在两部制电价基础上对容量电价部分加以研究,提出了基于复功率追踪的容量电价计算方法.首先基于平均增量成本法对线路的容量成本进行计算;然后通过增加线路虚拟节点的办法对系统进行无损化处理,视各线路损耗为虚拟用户,基于距离的兆瓦-公里法计算各线路损耗所对应的容量成本;再基于复功率的潮流追踪计算负荷(包括虚拟用户)对线路的"使用程度",由此对无损化后的线路容量成本及网损进行分摊;最后根据市场原则确定各实际用户的容量电价.算例结果表明该方法能较好地对输电容量成本进行回收且计算精度较高,能满足电力市场下的公平定价原则,验证了该方法的合理性及可行性.     

一种负载均衡的FiWi网络视频多路径传输机制

针对用户差异化的需求及融合网络局部过载造成视频业务中断的问题,提出一种负载均衡的视频传输机制.首先根据光纤无线接入网络的前端结构特点来改进分裂多径路由协议以获得路径选取模型;其次计算视频在无线侧的延迟和路径差分延迟,并确定其阈值作为用户体验质量约束;最后在考虑用户体验质量的同时,采用多级惩罚函数的粒子群优化算法进行视频...     

基于食物链生态进化算法的多阶段输电网络规划

将模拟生物界能量传递方式的食物链生态进化算法应用于多阶段输电网络规划。根据食物链生态进化算法收敛性受初始食物链上个体分布影响较大的特点,提出了一种初始化方法。该方法使得初始种群广泛分布于搜索空间,避免了完全随机初始化群体分布不合理的缺点。根据多阶段输电网络规划的特点,提出了以待选线路为决策变量,规划阶段号为搜索域的实数编码方法,解决了决策变量维数随着规划阶段数的增加而增加的问题。根据食物链中低级种群和中级种群品质较低的特点,提出了大变异策略,使得低级种群和中级种群可以快速产生新个体,改善群体品质,避免"早熟"。将所提方法应用于19节点系统,得到了现有文献中有关该系统的最优规划方案,表明该方法的可行性和有效性。     

基于强化学习的多路口可变车道协同控制方法

为了解决传统的可变导向车道控制方法无法适应多路口场景下的复杂交通流的问题,提出基于多智能体强化学习的多路口可变导向车道协同控制方法来缓解多路口的交通拥堵状况. 该方法对多智能体强化学习 (QMIX)算法进行改进,针对可变导向车道场景下的全局奖励分配问题,将全局奖励分解为基本奖励与绩效奖励,提高了拥堵场景下对车道转向变化的决策准确性. 引入优先级经验回放算法,以提升经验回放池中转移序列的利用效率,加速算法收敛. 实验结果表明,本研究所提出的多路口可变导向车道协同控制方法在排队长度、延误时间和等待时间等指标上的表现优于其他控制方法,能够有效协调可变导向车道的策略切换,提高多路口下路网的通行能力.     

水电能源系统最优容量扩展规划

本文建立了一个水电能源系统最优容量扩展规划的递阶控制模型——DPLP—PROD模型。该模型由一个动态规划主模型和三个静态子模型所构成,以系统容量扩展总折算费用最小为目标,同时确定水电站的最优开发次序、开发时间和开发规模。