Economic Load Dispatch Based on Efficient Population Utilization Strategy for Particle Swarm Optimization

In this paper, the efficient population utilization strategy for particle swarm optimization (EPUSPSO) is proposed to solve the economic load dispatch (ELD) problem of power system. This algorithm improves the accuracy and the speed of its convergence by changing the number of particles effectively, and improving the velocity equation and position equation. In order to verify the effectiveness of the algorithm, this algorithm is tested in three different ELD cases of power system include IEEE 3-unit case, 13-unit case, and 40-unit case, and the obtained results are compared with those obtained from other algorithms using the same system parameters. The compared results show that the algorithm can find the optimal solution effectively and accurately, and avoid falling into the local optimal problem;meanwhile, faster speed can be ensured in the case.

基于低碳经济优化调度的电-碳联合需求响应改进策略研究

随着中国双碳目标的提出以及全国碳市场的快速发展,探索碳市场环境下电力系统的发展和优化调度策略具有十分重要的意义。以电力系统最小化成本和碳排放量为目标,提出了一种基于低碳经济优化调度的电-碳联合需求响应改进策略,该策略将碳排放权交易市场中的碳成本引入到需求响应目标中,通过日前模拟优化调控的方法,获得系统各节点参与需求响应的最优策略。研究结果显示,所提改进策略能够在满足需求响应要求的条件下有效减少碳排放。

考虑需求不确定的响应式接驳公交自适应发车策略优化

传统公交系统融合网约出行的模式之一是需求响应式接驳公交,它定位于连接枢纽站点(如地铁车站、铁路车站或机场),服务客流的集散,其需求响应服务主要指灵活线路的门到门接送,但在发车策略方面仍主要沿用传统的基于时刻表或频率的运营方案。在乘客到达或需求订单不确定的情形下,固定发车间隔可能导致系统过饱和或低饱和等问题,为此,本文提出自适应发车策略,根据乘客累计到达量动态确定发车决策。具体地,引入载客量目标作为发车阈值,称为固定发车阈值和时变发车阈值,前者的发车阈值固定不变,而后者的发车阈值则随时间逐渐降低,对此,构建以期望广义系统成本最小化为目标的数学规划问题,并利用网格搜索方法获得最优解。数值分析结果表明,时变发车阈值模型相比于传统的等间隔发车模型和固定发车阈值模型在需求均值较低或变异系数较高的场景下优势显著,其广义系统成本节约百分比最高可达18%。灵敏度分析表明上述模型的性能也受到乘客的时间价值影响。自适应发车模型具有较广的应用潜力,适当修改后可用于其他形式的公共交通系统。

考虑核电灵活参与调峰的多源联合运行低碳经济调度

在含高比例核电机组和新能源发电设备的沿海地区电网,系统调峰压力严峻。为了满足系统调峰需求,充分挖掘核电调峰潜力,建立核电灵活出力参与调峰的核-光-储-蓄-火联合运行优化调度模型。首先,针对核电灵活出力的非线性特性,采用0-1变量进行线性化有效约束;然后,充分考虑各电源的运行特性及成本,建立完整的系统运行约束;最后,在传统的以经济调度为优化目标的基础上,引入不同碳交易机制,并兼顾系统新能源消纳水平。算例分析验证了模型的有效性,结果表明,所提优化调度模型充分实现了核电的灵活出力,有效缓解了系统调峰压力,减少常规火电机组的频繁启停,并有效提高了新能源的消纳水平,使系统运行更加经济性和低碳性。

计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法

间歇性、集群式的风电并入大电网将会增加输电断面功率越限风险,将点预测信息纳入含风电的电力系统调度将不可避免出现“过调度”和“欠调度”。为此,该文提出计及区间预测信息的含风电电力系统有功多时间尺度协调调度优化方法。首先,利用点模型及其预测误差分布构建风电功率区间预测模型;其次,建立具有区间预测信息的风电场有功功率动态分群策略;再次,构建风电集群和自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组与非AGC机组等多时间尺度协调的调度策略,通过滚动优化和反馈校正环节协调日前-日内以及实时调度;最后,采用实际风电集群有功功率数据和改进的IEEE-118节点标准测试系统验证所提方法的有效性。研究表明,所提方法不仅可以合理协调风电集群内各个风电场输出功率,还可以协调风电集群功率和AGC机组与非AGC之间的输出功率,有效解决了调度指令与实际输出功率不协调问题。

含海洋能发电的海岛微网源荷储容量优化配置研究

为了提高风能、太阳能和海洋能等可再生能源的利用率,并保证远洋海岛淡水供给,合理地配置微网的源荷储容量是海岛微网建设的关键。结合海岛特有的源荷特点,针对海岛微网源荷储容量配置所面临的问题,文中提出了一种含海洋能发电的远洋海岛微网源荷储容量优化配置方法。分析典型海岛微网结构,并建立波浪能、潮汐能及海水淡化等海岛特有的源荷模型;根据远洋海岛源荷运行特性,将外层容量配置优化和内层运行成本优化相结合,提出海岛微网源荷储容量配置的双层优化模型;考虑供电可靠性和居民用水需求,基于构建的海岛微网协调运行控制策略,利用粒子群算法对双层优化模型进行求解。算例分析表明,文中提出的优化配置方法可以更加合理地实现海岛源荷储容量配置,为未来远洋海岛微网建设提供理论依据和技术支撑。

考虑负荷变动运行风险的零碳微网经济优化调度

基于用户负荷的灵活性,用户负荷在日前计划的基础上存在临时变动的可能性,将产生一定程度的运行风险。为实现微电网安全性和经济性,采用日前预调度分析运行风险、经济补偿策略引导用户负荷调整并做日前调度执行计划的方法,通过Matlab建立风光储及负荷模型,进行仿真试验优化储能充放电方案,分析日前预调度、日前执行阶段的运行风险可能性和运营收益,在此方法下将微网运行风险降低到20%以下,并尽可能保证运营商收益。

电力调度系统的优化策略分析

阐述优化电力调度安全管理的策略,包括更新和维护设备、加大现代信息技术运用、加强人员培养培训、完善各项制度规定,为电力调度安全管理提供硬件和软件、人力资源和制度的支持。

面向恶意网络攻击的电力监控系统防御策略设计

为保障电力系统正常运行,针对电力监控系统中能源优化调度过程面临的安全问题,提出一种有向网络拓扑下面向恶意网络攻击的防御策略。首先,对于非隐蔽型网络攻击,将有向连通支配集作为系统的安全区域,进而设计了一种基于弹性一致性的优化调度算法,确保系统在非隐蔽型攻击下可靠运行。然后,对于隐蔽型网络攻击,引入水印信号的标签机制,以防止隐蔽型攻击对优化调度算法收敛性的影响。最后,收敛性分析和数值仿真结果表明,在所设计的防御策略下,所有被攻击的节点都能被检测到,剩余未被攻击的节点可在新的发电机组负荷分配下达到最优解。

电力储能在电网调度中的管理与优化策略研究

随着可再生能源的大规模接入和电力负荷的快速增长,电网调度面临着新的挑战。电力储能作为一种灵活的调节手段,在电网调度中发挥着越来越重要的作用。文章针对电力储能在电网调度中的管理与优化策略进行研究。首先,分析电力储能的特点及其在电网调度中的应用现状;其次,建立考虑电力储能的电网调度优化模型,并提出相应的优化算法;最后,通过算例分析验证所提方法的有效性。研究结果表明,合理的电力储能管理与优化策略可以显著提升电网的灵活性和经济性,为电网安全稳定运行提供有力支撑。

电网调度与电网安全运行的问题及优化策略

在电力系统的运行和管理中,电网调度与安全运行面临诸多挑战,特别是在可再生能源大规模并网、电力需求快速增长的背景下。深入探讨了电网调度与电网安全运行的现存问题,并提出相应的优化策略,包括通过引入先进的负荷预测技术与算法、实施多能互补与虚拟电厂技术、部署先进的储能系统与需求响应机制以及提高电网安全防护与应急响应能力等,旨在为电网的高效、稳定和安全运行提供可行的解决方案。

小河流域水库防洪优化调度研究

针对小河流域水库防洪调度,研究构建水库多目标防洪优化调度模型,并对其进行求解。结果显示,在响水水库中,重现期为5%时,使用研究所提算法进行优化调度后,最大泄流量仅为334.65m^(3)/s,最高水位仅为178.35m;在打鱼凼水库中,重现期为1%时的最大泄流量仅为202.38m^(3)/s,最高水位仅为39.09m。表明采用研究所提算法进行优化调度,可有效降低洪水对下游的影响,减少洪涝灾害的发生,可为小河流域的水库防洪提供可靠的技术支持。

电网调度运行方式的优化策略探究

在电网调度运行方式优化的研究领域,面对电力系统复杂性的增加和新能源并网带来的挑战,传统的调度方法已难以满足现代电力系统的需求。深入分析了现代电网调度运行中存在的关键问题,如安全性、效率及可靠性等,并提出了一套综合性的优化方案,旨在提高电网调度的灵活性和响应速度,同时确保电力供应的稳定性和经济性,为实现智能电网的高效运行提供理论依据和实践指南。

新型电力系统电力电量平衡调度问题的思考

随着新能源渗透率的不断加大,电力系统的电力电量平衡特性、分析方法和应对策略都将发生重大改变。有效应对新能源出力的不确定性,保证电力可靠供应与清洁能源最大限度消纳的难度显著增加。基于新能源出力预测精度与电力调度保供应、保消纳决策目标期望均随时间尺度的缩短而逐渐提高的特点,提出一种按时间尺度逐层分解、递进优化的电力电量平衡分析方法与调度优化策略。通过分层递进与目标解耦,可在新能源高占比场景中实现以电力可靠供应与清洁能源最大限度消纳为目标的高效求解。以某电网的新能源高占比规划场景为例,对该系统中的电力电量平衡分析与调度策略优化问题进行年、月、周、日等各时间尺度上的全过程研究,揭示新能源高占比场景中调度机构开展电力电量平衡工作面临的新问题与新挑战,提出调节资源协同配置、发电机组检修策略调整、送受电策略调整及配套电力市场机制建设等建议措施。

虚拟电厂市场化交易中的挑战、策略与关键技术

随着新能源的大量接入和市场化进程的推进,虚拟电厂能充分发挥灵活性资源价值,其发展前景逐步显现。虚拟电厂参与市场的过程中,其市场交易策略的制定,一方面面临市场机制带来的挑战;另一方面,市场交易与资源的优化调度密切相关,内部资源的可调节能力、不确定性、负荷行为等特点均会对交易策略的制定带来一定的挑战。聚焦虚拟电厂市场交易中面临的挑战与问题,总结了适应市场机制的市场策略,分析并综述了处理制定策略所需的不确定性处理、投标分析方法、虚拟电厂管理方法等关键技术,为未来虚拟电厂的研究提供参考与方向。

基于策略驱动的混合能源微电网动态调度

针对混合能源微电网动态调度优化问题,提出基于多模式调度策略和调度激励相结合的策略驱动优化调度方法,以实现储能单元与外部电网功率互补,优化电源出力。首先,综合考虑混合能源微电网基本结构,建立微电网模型,基于爬坡功率、发电单元出力、能量守恒等约束条件,提出运行成本和环境整治成本最小的目标函数;其次,在成功经验和专家知识的基础上,结合调度激励机制提出微电网调度策略驱动模型;最后,通过Matlab仿真及算法对比表明,该优化算法具有收敛速度快、局部与全局的搜索能力强等特点。

金沙江下游梯级电站汛期及蓄水期调度策略研究

金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝四座水电站是长江防洪体系的重要组成部分。乌东德和白鹤滩水电站的建成运行,一方面使防洪调度的灵活性大大提高,另一方面也使得四座水库如何配合才能充分发挥梯级综合效益的问题变得更加复杂。以金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝梯级电站为研究对象,构建梯级电站优化调度模型,采用非线性规划和改进逐步优化混合算法求解,并基于长系列来水分析了梯级电站汛期及蓄水期的优化调度策略。结果表明:不同的来水条件下梯级电站呈现出不同的水库运用差异,若来水整体偏枯,则乌东德、溪洛渡、向家坝先释放防洪库容,白鹤滩后释放防洪库容;若来水前期偏枯后期偏丰,则乌东德、溪洛渡先释放防洪库容,白鹤滩、向家坝后释放防洪库容;若来水前期偏丰后期偏枯,则乌东德、白鹤滩、溪洛渡先释放防洪库容,向家坝后释放防洪库容;若来水整体偏丰,则乌东德、白鹤滩先释放防洪库容,溪洛渡、向家坝后释放防洪库容;四库防洪库容的运用随来水特征呈现出不同的分配比例。来水占比与梯级释放防洪库容占比呈现出较强的线性相关关系,通过线性拟合函数可以估计出各月的梯级防洪库容释放量。研究成果可为金沙江下游梯级电站的调度提供参考。

基于精英策略布谷鸟算法的主动配电网经济优化调度

为提高主动配电网(Active Distribution Network,ADN)运行过程中的经济性,对ADN运行总成本的组成部分分别进行分析,并以ADN运行总成本最小作为目标函数,综合考虑各类约束条件,建立基于精英策略布谷鸟算法(Elite Strategy Cuckoo Search,ESCS)的ADN经济优化调度模型。采用鸟卵被发现概率动态设置和精英策略对布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)改进,提升算法的优化性能。利用IEEE 33节点配电系统进行仿真分析,结果表明,ESCS算法经过迭代找到的最优解在收敛次数和计算精度方面均优于其他算法,提高ADN优化调度的经济性,验证模型的正确性和实用性。

改进的蜉蝣优化算法的经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题的多维、非线性、不可导和多约束等特性,提出了一种基于精英策略改进的蜉蝣优化算法。6个标准测试函数的测试结果显示该算法具备优秀的勘探和开采平衡性,有效避免过早收敛,同时具有高搜索精度和优化鲁棒性等特点。最后选取三个经典案例进行实证研究,并与遗传算法和粒子群优化算法进行对比,结果表明该算法能够有效解决电力系统的经济负荷分配问题,降低总发电成本并减少碳排放。

电力调度自动化应用与优化策略

电能是关乎工业生产与社会生活的基础性能源。工业企业的有序发展和社会生活的正常运转均离不开平稳电能的助力。为促进电力企业发展,实现长效化电能供应,需积极引进信息化技术,创新电力调度方式。如何优化电力自动化调度策略,受到了电力行业技术人员的广泛关注。通过分析研究电力调度自动化的应用趋势,提出优化策略,促进电力行业可持续发展。