风电场集群租赁共享储能两阶段优化运行策略

随着共享储能的逐步发展,如何构建与发电侧资源能量共享的联合互动机制成为共享储能在发电侧布局的重点方向。在共享理念背景下,提出了风电场集群租赁共享储能两阶段优化运行策略。首先,为厘清共享储能提供租赁服务的多元价值,提出了基于两部制电价模式的共享储能租赁服务价格机制并引入紧俏因子进行价格机制的调整与优化。其次,根据风电场集群租赁需求的动态变化特性,构建了风电场集群租赁共享储能的两阶段优化运行策略。日前阶段建立了以共享储能为主体、风电场集群为从体的主从博弈优化模型,通过纳什均衡解形成各时段租赁价格,并将价格信号传导至实时阶段。实时阶段分别以风电场集群与共享储能各自效益最大化为目标,结合租赁价格信号构建了实时滚动优化运行策略,继而形成各时段风电场集群实时租赁容量和储能充放电计划。接着,为保障风电场集群稳定性,充分考虑成员个体与集群和成员个体间的相关性,利用改进shapley值将储能租赁成本合理分摊至各风电场。最后,通过算例结果验证策略的有效性,为共享储能在风电场集群的应用提供了新的思路。

基于机会约束的跨区域电网可再生能源消纳两阶段优化模型

为解决分布式柔性资源优化问题,文章提出了基于机会约束的跨区域电网可再生能源消纳优化模型。论述了两阶段优化模型的基本架构,分析了两阶段的求解思路。分别利用含机会约束的上层优化模型和下层经济调度模型构建两阶段优化模型,提出利用平衡约束求解算法以及强对偶理论对所提出的模型进行求解。最后利用仿真分析验证所提出模型的有效性。结论论述了可再生能源消纳比例与电网出力、负荷水平以及碳社会成本之间的关系。

采用改进量子粒子群优化算法的虚拟电厂参与二次调频两阶段优化

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为一种新型区域能源管理系统,可通过“源—荷—储”的协调优化调度,高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构,建模分析新能源机组及可控负荷特性;搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型,该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果;研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法,通过引入自适应权重机制,在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度;并将改进算法应用于两阶段优化过程中,使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果;仿真结果表明,所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。

高速铁路列车开行方案两阶段优化方法研究

我国高速铁路客流时空分布复杂且有明显的时变特征,这就要求铁路运营企业能够根据客流出行的时空分布特征设计相吻合的列车开行方案,并根据客流需求变化来制定和调整列车开行方案以提供相应的运输产品。根据高速铁路客流出行需求,提出了列车开行方案两阶段优化方法,生成研究时段内备选开行列车集合,以最小化列车旅行时间和动车组车小时数为目标构建初始开行方案模型M1,然后以旅客总旅行时间最小为目标构建客流分配模型M2。针对模型M1的特点,设计基于遗传算法的启发式求解方法,模型M2运用商业软件ILOGCPLEX进行求解。通过京兰通道北京北—呼和浩特东段的实际案例分析,验证模型的正确有效性和算法的适用性。

考虑电动汽车充放电切换次数的微电网两阶段优化调度研究

对电动汽车进行充放电调度可以平抑电网的负荷波动,但在调度过程中频繁切换汽车的充放电状态会影响车辆的电池寿命。为此,提出了考虑电动汽车充放电切换次数的微电网两阶段优化调度策略。第一阶段为计划调度阶段,以电网净负荷波动最小为目标,从全局层面制定电动汽车各时段的充放电计划,并得到最优分时充放电电价;第二阶段为实际优化阶段,以电动汽车实际充放电功率与第一阶段的充放电计划功率偏差最小、电动汽车充放电切换次数最少以及用户充放电成本最小为目标,对系统内所有电动汽车各时段充放电状态进行优化。最后,通过算例仿真验证了所提调度策略的有效性和实用性。

采用两阶段优化模型的电动汽车充电站内有序充电策略

在满足电动汽车用户充电需求及配电变压器容量限制的前提下,建立了以充电站充电收益最大化为目标的第一阶段优化模型。考虑最大化电网公司对缩小峰谷差所给予的激励,以不低于第一阶段优化所求得的最大充电收益为约束,建立了第二阶段优化模型。根据用户的驾驶习惯,采用蒙特卡洛方法模拟用户的充电需求,对电动汽车在无序充电、第一阶段模型和两阶段模型优化控制充电3种情形下充电站的经济效益及配电变压器下的负载情况进行了仿真和分析。研究结果表明,采用第一阶段模型和两阶段模型均可显著提升充电站的经济效益。但是在现行的分时电价机制下,仅采用第一阶段优化模型进行大量电动汽车的充电控制往往会带来新的负荷尖峰,而两阶段优化模型在进一步增大充电站经济效益、减小峰谷差等方面均有显著作用,并且具有很高的计算效率,适于实际应用。

电力系统恢复后期网架重构和负荷恢复的两阶段优化方法

电力系统恢复后期的网架重构和负荷恢复是一个复杂的多步混整非线性规划问题。为了降低其求解难度和提高求解效率,提出一种适用于网架重构和负荷恢复的两阶段优化方法,该方法将网架重构及负荷恢复问题解耦为基于直流潮流的混整线性规划和基于交流潮流的连续非线性规划两阶段优化问题。在第1阶段优化中,利用计及频率影响的直流潮流模型确定最优线路投运及负荷开关投切状态这些离散变量的值,再将其作为第2阶段基于增广交流潮流的连续非线性规划的系统运行条件,通过优化发电机出力及端电压,在确保系统安全的前提下确定最短的恢复耗时。在10机39节点系统下进行了算法验证,计算得到单步和全过程下的计算效率和恢复方案,结果表明,所提算法的计算效率远高于启发式算法,同时所得方案也具有更快的恢复速度。最后,以湖北电网鄂东南子网为例验证该算法用于实际电网恢复决策的可行性。

电力系统多时段无功电压控制的两阶段优化法

为减少无功电压控制设备的动作次数,提出了一种多时段无功电压控制的两阶段优化方法。第1阶段建立以有功损耗最小为目标的各时段静态无功优化模型,应用改进的遗传算法求解可以获得调度周期内每一时段的多组优化解,以此构成控制设备寻优的状态空间;第2阶段应用动态规划法寻求整个调度周期内控制设备状态转移的最短路径,从而可兼顾系统有功损耗、电压质量与设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,该方法优化效果好,具有在线应用前景。

考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略

为减小可再生能源发电的波动性和间歇性对电网造成的冲击,提高电网运行的经济性,提出了一种考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略。第1阶段将风光储作为虚拟电厂考虑,采用极点对称模态分解对虚拟电厂出力进行分解,采用储能对分解后的出力进行平抑,平抑后的功率作为虚拟电厂出力传递至第2阶段;第2阶段采用分时电价对电力用户进行引导,以减少系统净负荷波动,并采用机会约束对旋转备用容量进行求解。提出了一种自适应粒子群优化算法对调度策略进行求解。以某地区配电网为例进行了分析,算例结果表明,风、光出力的波动性明显改善,系统运行的经济性显著提高,验证了该调度策略的有效性。

大批量定制服装裁剪分床计划的两阶段优化方法

为解决大批量定制服装生产中裁剪分床计划尺码较多且各尺码数量不规则的问题,建立了裁剪分床计划的数学模型;提出基于概率搜索和遗传算法的两阶段优化方法进行求解,第一阶段随机生成若干满足生产约束的初始裁床铺料层数方案,利用搜索算法结合概率,按投入裁床数量最少的原则得到最优尺码组合方案和相应初始裁床铺料层数方案,第二阶段基于前一阶段得到的最优尺码组合方案,按照满足订单情况下生产多余服装的比例不超过企业允许的最大值原则,利用遗传算法再次优化得到最优裁床铺料层数方案。针对实际生产案例,分别利用本算法和人工经验算法求解并进行比较,结果表明在相同的生产条件下,两阶段优化方法能快速求解出服装裁剪分床方案,减少铺床数、节省面料并降低成本。

确定开泵方案的两阶段优化法

对于多进多出的顺序输送管道,在输送计划一定的情况下,管道的动力费用仅与各站的增压或减压值有关。以管线全线动力费用最少作为目标函数建立了数学模型,并将其分解为两个阶段进行求解:第一阶段为不考虑设备特性的理想状况下最佳开泵方案的确定,采用逆序水力坡降平移法进行求解;第二阶段是在前一阶段的基础上,根据节流损失最小的原则确定各泵及减压站的增减压值,并转化为线性规划问题求解。与传统的动态规划方法相比,两阶段优化法在保证计算准确度的前提下,具有原理简单、计算速度快、易于程序化等优点,已应用于《兰成渝成品油管道运行管理系统》软件中,并在该管道的投产方案制定、试运投产和管线的正常运行管理过程中发挥了重要作用。

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。

基于两阶段优化的分布式潮流控制器配置方法

分布式潮流控制器(DPFC)作为一种布点灵活、易扩展的分布式柔性交流输电系统(FACTS)设备,可有效改善潮流分布、提升系统承载能力。然而DPFC的潮流控制效果在极大程度上依赖于其配置方案。为此,基于混合整数线性规划方法构建了电网承载能力和DPFC配置最优的两阶段优化数学模型:第1阶段模型考虑电网约束及DPFC物理和运行特性约束,实现系统承载能力的最大化;第2阶段模型将系统最大承载能力作为运行条件,通过优化DPFC的投资费用,确定DPFC安装位置及容量的最优配置信息。IEEE-RTS79及某地区实际电网中的算例结果表明了所提方法的有效性和合理性。

基于鲁棒随机模型预测控制的园区综合能源系统两阶段优化

可再生能源发电与负荷的不确定性给园区综合能源系统的安全准确调度带来了巨大挑战,为了提高系统调度的准确度和运行经济性,提出了一种基于鲁棒随机模型预测控制的两阶段优化调度策略。该模型考虑到园区综合能源系统中负荷预测误差分布的规律性和可再生能源出力波动的概率分布难以准确刻画的特点,分别利用随机优化和鲁棒优化处理负荷侧和发电侧的不确定性;在第二阶段的优化目标中加入协调策略以使实时优化控制变量值尽量接近日前全局优化值,从而在修正第一阶段预测误差的同时克服实时优化过程中的短视效应;通过算例对比分析证明了所提策略可以有效平衡不同优化时间尺度上的预测误差与系统短视效应所带来的经济性影响,有利于兼顾系统的经济性与鲁棒性。

考虑风电的电力系统机组组合两阶段优化方法

电的随机性和波动性给电力系统的安全经济运行带来了严峻的挑战,合理的风电不确定性模型及机组组合优化方法是保证电力系统日前调度安全性和经济性的关键。为此,提出一种考虑风电的电力系统机组组合两阶段随机优化方法。根据风电出力历史数据的非参数经验分布,生成符合风电随机性和波动性的风电动态场景。考虑到场景削减过程中容易忽略的一些极端边界场景会增加系统的弃风或切负荷风险,提出以削减后的场景和极端边界场景为输入的机组组合两阶段优化模型。同时,为求解机组组合这一非线性混合整数优化问题,提出一种混合遗传纵横交叉算法的优化方法。通过实验仿真结果证明了所提模型和方法用于求解考虑风电的电力系统机组组合问题时的合理性和有效性。

考虑负荷聚合商参与下的微网双层两阶段优化调度

负荷聚合商作为系统和负荷之间的新兴中介,可以对分散负荷进行管理,参与到系统协调优化中.本文针对微网系统难以调度分散的中小型负荷资源问题,引入负荷聚合商对居民负荷进行整合,建立微网双层优化模型.模型上层以微网系统经济运行成本最低为优化目标;下层采用两阶段优化方法,在负荷特性分类的基础上,负荷聚合商通过与用户签订负荷削减合同的方式对负荷进行削减.模型上层采用NSGA-Ⅱ算法联合熵权双基点法求解,下层采用YALMIP建模语言调用CPLEX工具包对模型求解.算例分析结果表明,在负荷聚合商参与下的微网优化调度能够有效降低微网运行成本,同时将最大日负荷峰谷差降低了23.7%,实现了整体利益最优.

预警雷达工作模式分配两阶段优化策略

针对预警雷达使用效能问题,提出两阶段策略优化预警雷达工作模式分配模型。基于任务环境、目标分布、奇异目标以及目标数据率等约束,以预警覆盖范围为优化目标,构建基于线性规划的雷达资源需求计算模型;综合考虑预警雷达对目标探测概率和预警探测源贡献率,评定雷达工作模式探测效用,并以探测效用为目标构建基于0-1规划的预警雷达工作模式最优化分配模型;通过雷达扇区标准化处理和雷达扇区探测效用预测,改进工作模式最优化分配模型。仿真实验结果表明,预警雷达工作模式分配两阶段优化策略实现了雷达扇区与雷达工作模式优化匹配,目标有效掌握率和模式匹配率均达到90%以上,为提高预警雷达效能提供了有益的参考。

两阶段优化算法求解绿色装箱车辆路径问题

带二维装箱约束的绿色开放式车辆路径问题(green open vehicle routing problem with twodimensional loading constraints,2L-GOVRP)是绿色开放式车辆路径问题和二维装箱问题的集成。以最小化燃油消耗量为优化目标建立了2L-GOVRP模型,并提出一种两阶段优化算法(two stage optimization algorithm,TSOA)进行求解。TSOA的第一阶段,针对车辆路径问题,设计自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm,AWOA)进行求解,从而确定车辆初步配送路径(即2L-GOVRP的初始解),并采用4种变邻域局部操作进行局部搜索。TSOA的第二阶段,针对二维装箱问题,设计融入扰动机制的天际线填充算法(skyline filling algorithm combined with disturbance mechanism,SFA-DM)优化装箱过程,从而确保所有货物能够合理装箱。通过对不同客户规模测试数例的仿真实验和算法比较,验证了TSOA可有效求解2L-GOVRP。

结构-功能耦合下的城市水系连通方案两阶段优化

传统水系连通方案编制主要以水系结构为主导,忽略了连通后对水系功能的影响,本文在进行城市水系布局时,将水系连通形状和连通功能两部分纳为一体来制定水系连通方案。基于中心性评价方法,提出河段重要性计算方法来定量刻画河段重要性;借助隶属度函数建立连通功能及其表征参数的函数关系,据此量化水系连通功能效果;以河网连通功能达标率和水系连通性满足度为优选目标,建立结构-功能耦合下的水系连通方案两阶段优化模型,优选最佳闸门联合调度方案。以清潩河许昌段为实例,优化原河网及不同水系连通情景的连通性。研究表明:经过优化后,原河网清潩河水系连通性总体较好,但护城河附近和饮马河的连通性较差;连通护城河和清泥河、连通饮马河和小洪河能极大地提升护城河附近和饮马河的水系连通性。

基于总量控制的电力碳排放两阶段优化模型研究——以黑龙江省为例

随着全球变暖的不断加剧,我国对电力行业的碳排放控制愈发严格,不少省份也开始制定电源结构调整战略以减少碳排放量。论文以解决"火电为主"的典型电源结构的碳排放问题为目标,在重点考虑煤炭约束和碳排放约束条件的前提下,加入不同情景分析技术,建立基于总量控制的电力碳排放两阶段优化模型,并选取黑龙江为典型省份,通过模型实证计算,分析未来一定时间段内该省电源结构调整方向以及电力行业污染治理模式。