基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法

使用基于线性时序逻辑、基于混沌理论与遗传算法的调度方法受到供电数据拥塞影响,导致负荷均衡调度效果较差,为此,提出基于机会约束规划的供电网负荷均衡调度方法。利用机会约束规划方法,确定直接或可中断负荷的运行约束,由此构建供电网负荷调度模型,制定均衡调度流程,根据此流程计算供电网某一时段的供电系统负荷值,并结合任意的机会约束条件,从直接负荷和可中断负荷两个方面进行负荷调度。实验结果可知,该方法直接负荷调度的功率在0-5.6 MW范围内,可中断负荷调度的功率在0-5.2 MW范围内,调度结果与负荷实际反弹量一致,具有良好调度效果。

基于机会约束规划的含电动汽车市域铁路牵引供电系统优化运行

市域铁路为市区和郊区提供了便捷通道,沿线车站不仅可实现电动汽车停车换乘,也为电动汽车接入铁路牵引供电系统提供了友好接口。为了提升列车再生制动能量利用率,降低市域铁路运营成本,本文提出了一种含电动汽车的同相牵引供电系统优化运行模型,以牵引变电所日电费成本最低为目标,优化电动汽车和超级电容的充放电策略、牵引变电所功率调控策略。为应对电动汽车到达时间、离开时间和初始荷电状态的不确定性,使用机会约束规划,利用概率约束代替传统确定约束,保证电动汽车充电方案满足驾驶要求的置信水平高于预定的置信水平。使用样本均值法将机会约束转换为确定性约束,得到混合整数线性规划模型,然后采用CPLEX求解器求解。仿真分析表明,提出的模型可以有效降低牵引变电所日电费20.37%,体现出了电动汽车在参与牵引供电系统负荷调节中具有良好的灵活性,有效提高了系统的运行经济性。

基于机会约束规划的虚拟电厂智能调度系统优化

为进一步提高虚拟电厂低碳运行调度效率,采用机会约束规划方法优化虚拟电厂用电调度,在目标函数上增加了一个惩罚函数来处理约束问题,统一目标函数和约束问题,以提高调度效率。实验结果表明,机会约束规划的虚拟电厂系统平均网络损耗为25.556kW,而常规运行调度系统的平均网络损失为28.632kW。与常规运行调度的最小网络损耗相比,机会约束规划的网络损耗降低了约10.75%,可以更有效对用电量进行调度。基于机会约束规划的优化调度,使虚拟电厂最大用电功率降低至20kW,最大用电功率阶段降至20:00-22:00,较预测用电负荷阶段减少2个小时,可满足虚拟电厂低碳运行调度实际使用。

基于机会约束规划的风电穿透功率极限计算

该文提出一种采用机会约束规划计算风电穿透功率极限的新方法。该方法把风电穿透功率极限看作是在满足网络和设备约束前提下系统允许的风电场最大装机容量。约束条件包括线路的输送能力限制、系统对旋转备用的要求以及常规机组的出力限制等。为了便于考虑风电场出力和负荷的随机性,约束条件以概率的形式表示。针对问题特点,求解时应用了遗传算法和随机模拟技术,在IEEE30节点系统上的计算结果验证了所提方法的优点。

基于机会约束规划考虑DG与负荷多状态的配电网重构

分布式电源(distributed generation,DG)的大规模接入使配电网成为有源网络,风力、光伏具有出力随机的特点,传统的配电网重构方法不能完全适用含DG的配电网。考虑自然资源和负荷的随机性,依据概率密度函数分别对不可控DG和负荷建立了多状态模型,进而获得了配电系统的多状态模型。以开关状态为优化变量,高于置信水平的网络损耗最小为目标函数,节点电压和支路功率越限概率满足置信水平要求为约束条件,建立了含多种DG的配电网重构机会约束规划模型。基于生成树策略搜索网络结构,应用改进蚁群算法进行求解。算例结果验证了该模型和算法的有效性。

考虑负荷和风电出力不确定性的输电系统机会约束规划

提出了一种考虑负荷和风电场输出功率不确定性、基于机会约束规划的输电系统规划方法。将Monte Carlo方法与解析的概率潮流计算方法相结合,得到含风电场电网输电线路的有功概率潮流分布。通过改进经典的输电系统规划模型,得到考虑负荷和风电场有功出力的概率分布、基于概率潮流计算的输电系统机会约束规划模型。为了有效求解该模型,设计了一种两步式遗传算法。该方法可以有效处理输电系统规划中的不确定性,并为规划人员提供比传统方法更丰富的信息。算例证明了该方法的有效性。

基于机会约束规划的配电网络滤波装置优化配置

为了适应谐波源和网络参数的随机变化 ,提出了一种有源和无源滤波器统一优化配置的机会约束规划模型 ,给出了用基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。该模型可在整个配电网络范围内优化有源和无源滤波器的安装地点和参数 ,在谐波水平按给定置信度满足限值要求的前提下 ,使滤波装置的安装费用最小。并给出一

基于机会约束规划的储能日前优化调度

为了最大程度地使风光储联合发电系统的出力与计划出力相匹配,采用提前一天对储能装置进行优化控制的方法。因风光出力具有随机性,提出了基于机会约束规划的储能优化控制方法。该方法考虑了储能装置的功率出力和电量约束条件,以风光储总出力曲线与给定的计划出力曲线的相似度最大为目标函数,使用基于随机模拟的粒子群算法求解,得到两条曲线最接近时对应的储能充放电功率。算例分析结果表明,所提出的储能优化控制策略能够使风光储联合发电系统总出力最大程度地跟踪计划出力曲线。

基于机会约束规划的混合储能优化配置方法

微电源的容量配置问题直接关系微网的电能质量和经济性。考虑到风电的随机性,提出了基于机会约束规划的混合储能容量配置方法。该方法考虑了混合储能装置的功率出力和荷电状态约束,以装置成本最低为目标,采用遗传算法求解,得到风电输出功率波动不超过某一区间的置信度与混合储能最佳配置成本间的关系,从而为配置混合储能容量时为在电能质量和经济性间取得适度折中提供了定量依据。此外,该方法针对风电波动时间特性对混合储能装置进行功率分配,依据荷电状态限制设计了模糊控制策略,修正储能装置的功率参考值,以达到延长使用寿命的效果。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于机会约束规划的虚拟电厂调度风险分析

机会约束规划主要用来处理含多个随机变量的复杂约束问题,由于虚拟电厂存在大量不确定因素,包括可再生能源输出功率波动、负荷预测误差、机组故障停运等,采用机会约束规划建模能够很好地描述由随机变量带来的不确定性。该文建立基于机会约束规划的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)经济调度模型。该模型以最大化虚拟电厂经济效益为目标、旋转备用约束为机会约束,利用随机模拟和遗传算法结合的混合算法进行求解。针对机会约束规划处理中所伴随的失负荷风险,建立风险量化指标,讨论不同控制场景、不同置信水平及不同风险系数下VPP调度决策所面临的风险水平,探讨虚拟电厂调度过程中经济性与风险性之间的平衡关系,以期为机会约束规划中最佳置信水平的选择提供参考。

基于机会约束规划的DG与配电网架多目标协调规划

考虑分布式电源出力以及负荷的不确定性,提出了一种基于机会约束规划的DG与配电网架综合协调规划方法。依据概率密度函数分别对不可控分布式电源和负荷建立了多状态模型,进而获得配电系统多状态模型。以分布式电源位置及容量、线路升级改造、新增负荷点接入为优化变量,以设备投资成本、系统有功损耗、停电损失及购电费用为目标函数,建立了基于机会约束规划的DG与配电网架多目标协调规划模型。通过加权将多目标优化转化成单目标优化问题,采用染色体混合编码方式的遗传算法进行求解。算例仿真结果表明,基于机会约束规划对DG和配电网架进行综合协调规划,能够有效提升配电网的经济效益和供电可靠性,通过模型参数的灵敏度分析给出了置信水平的参考值和光伏单位造价对规划方案经济性的影响。

电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法

以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,引入机会约束规划来处理故障诊断过程中可能出现的保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等不确定情况,提出了电力系统故障诊断的机会约束规划模型与方法,并采用基于蒙特卡洛仿真的遗传算法进行求解。该模型充分考虑了诊断过程中不确定性因素出现的可能性,能够适当处理保护/断路器拒动或误动、警报漏报或误报等情况,具有较强的容错能力。最后,用实际电力系统发生过的故障案例对所发展的解析模型和方法进行了仿真测试,得到了与实际故障情况一致的结果,且计算速度满足在线应用的要求。

基于机会约束规划的风电预测功率分级处理

提高现有风电功率预测精度往往难度大、经济性差,而电网调度、风电控制则需要准确的功率曲线。为此,从分析功率预测结果角度提出风电功率分级处理思想,以减少预测误差对相关决策的影响。该分级思想以预测功率为基础,考虑预测误差分布影响,利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型,将预测功率划分为基荷出力、次级出力及高频出力3个部分。分级处理可在保证最大化利用风功率前提下,区分预测数据中不同可信度水平分量,以此为电网调度、风电功率控制提供决策依据,从而降低决策风险。结合策略迭代、粒子群算法对分级模型进行求解,以某风电场24h数据为例进行模拟分级,所得结果验证了分级思想的可行性、有效性。

基于机会约束规划的最优旋转备用容量确定

在机会约束规划的框架下,研究了在兼顾系统运行的可靠性和经济性时,如何考虑发电机组的故障停运和负荷预测误差等不确定性因素,以便确定系统所需的最优旋转备用容量。在以最小化旋转备用的购买成本为目标、以系统的安全性要求为机会约束的条件下,构造了确定系统所需的最优旋转备用容量的数学模型,并采用基于蒙特卡洛仿真的遗传算法进行求解。最后以包含18台机组的电力系统为例对所提出的模型与方法进行了说明。

基于场景树和机会约束规划的含风电场电力系统机组组合

为了解决风电的随机波动性给含大规模风电场电力系统机组组合问题求解带来的影响,采用马尔科夫链原理描述风速变化的规律,并将它与场景树技术相结合,对风电的不确定性进行数学建模。同时基于机会约束规划建立了含风电场机组组合问题的随机数学模型,包含外层机组启停状态优化和内层机组间负荷经济分配两层优化子问题。在求解模型时,将离散粒子群算法(DPSO)与等微增率准则相结合,对两层优化问题进行交替迭代求解;同时提出开停机调整策略改善解的特性。对一个含风电场的10常规机组系统进行算例分析,验证了所提出数学模型和求解方法的合理性和有效性。

可用输电容量协调决策的多目标机会约束规划模型与方法

如何合理考虑电力系统内各区域间输电容量的相互制约关系,对网络容量进行优化协调利用,以确保系统安全可靠运行是可用输电容量决策有待解决的重要问题。在此背景下,通过多目标规划对系统各个部分的输电容量进行同步协调决策,以确保最终得出的决策方案不会超出网络承受负载的能力,并避免由于局部输电容量利用过度而导致的整个系统可用输电容量明显下降的问题。首先,以各个区域间联络线累加功率最大为目标,考虑系统安全约束,构造了以最优潮流为基础的输电容量决策的机会约束规划模型,如此得到的最大输电容量中已经预留了适当的输电容量裕度。然后,采用随机潮流嵌入多目标差异进化算法的方法来求解所发展的优化模型。最后,以IEEE 118节点系统为例,说明了所提出的模型和方法的可行性与有效性。

基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究

主动配电网(Active Distribution Network)的产生对于加大可再生能源的消纳能力、提高用电互动化水平、实现配电网的灵活智能管理发挥着重要的作用,逐渐成为未来智能电网发展的重要方向。其中主动配电网能量管理系统(DMSs)作为主动配电网的最高决策中心,通过对各分布式电源的有效控制和调度,保障配电网的全局优化运行。为提高主动配电网运行的经济性和可靠性,通过对主动配电网能量优化调度技术进行分析,考虑到风力发电和光伏发电的不确定性,结合随机模拟技术和惩罚函数方法,基于机会约束规划建立了含有风力发电机、光伏发电单元以及储能装置的主动配电网能量调度随机数学模型。在满足各种约束条件的基础上,使用改进的粒子群算法求解该模型。并以某地区实际系统为算例,通过与标准粒子群算法进行比较,验证所提模型的正确性与有效性。

基于机会约束规划的含大规模风电电力系统协调经济调度(英文)

针对风电的随机性、预测精度低的特点,提出一种将日前和日内滚动经济调度相协调的含大规模风电的电力系统协调经济调度策略,建立了基于机会约束规划的含风电电力系统协调经济调度模型。该模型引入了基于置信度的风险备用概念,采用概率的形式来考虑系统的备用约束,以适应风电的随机性,且综合考虑了系统的可靠性、经济性以及新能源利用率。应用本文模型对RTS-96测试系统进行了计算分析,结果证明了本文所提方法的有效性。

构造发电公司最优报价策略的机会约束规划方法

在采用暗标拍卖的电力市场环境中,发电公司在构造报价策略时需要对竞争对手的报价行为或市场电价进行估计,即报价决策是在不完全的信息基础上作出的,这样就不可避免地会带来一定的风险,因而需要进行风险管理。为避免现有的用方差度量风险时所存在的问题,作者借用了金融理论中的风险价值的思想,提出了与发电公司报价策略相关的风险的新的度量方法。在此基础上,构造了发电公司最优报价策略的机会约束规划模型,提出了将遗传算法嵌入蒙特卡罗随机模拟的求解方法。最后,用算例对所提出的模型和方法进行了验证。

编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究

运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。