基于改进差分进化和粒子群混合算法的电力系统最优潮流计算

针对电力系统最优潮流典型的非线性多峰值的非凸规划问题,提出一种将差分进化与粒子群优化算法结合在一起的混合优化算法.采用双种群进化策略,分别利用粒子群优化算法和差分进化算法进行寻优迭代,通过信息分享机制,使两个种群在寻优过程中协同进化.提出一种老化机制和精英改选机制,根据最优粒子的引导能力动态改变其寿命.在其引导能力不足时,采用一种多项式变异策略引入一个竞争个体与最优粒子竞争,使算法全局寻优能力得到加强.IEEE30节点系统仿真结果表明,算法收敛速度快、精度高,具有一定的有效性和可行性.

基于VMD-SE和优化支持向量机的光伏预测方法

针对光伏电站短期功率预测准确性的问题,提出了一种基于VMD-SE与改进的灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法优化支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的组合预测方法。由于不同天气类型的光伏功率输出相差较大,因而利用相似日选取相同天气类型下的数据进行预测;考虑到光伏功率输出随机波动性较强,采用变分模态分解对原始光伏功率序列进行分解,以减少数据的非平稳性;为了克服支持向量回归参数盲目选取的弊端,利用改进的灰狼优化算法对其参数进行优化,以进一步提高数据的预测精度;最后,将分解后的子序列经样本熵重组后相加求和得到最终预测结果。算例结果表明,该组合预测方法整体上预测误差最小,有效提高了光伏输出功率预测的准确性,可以更好地保障电力系统的可靠运行。

购买电动汽车备用容量规避售电风险的经营策略

在电力现货市场中,现货电价时常会出现的大幅度波动使得售电公司的购电成本高于售电收入。为提高售电公司的运营风险抵御能力,考虑了电动汽车用户购电对售电公司收益的影响,提出了一种售电公司购买电动汽车备用容量的经营策略。在该策略下,售电公司通过购买电动汽车备用容量以获得购售电裕度。当售电公司由于现货市场电价波动出现亏损时,可调用电动汽车备用容量改变负荷量,从而达到降低损失的目的。算例表明该策略可一定程度上降低售电公司运营风险。

电力能效评估研究综述

科学有效的电力能效评估,不但可以综合反映电网或用户的整体用能状况及主要能耗问题,还能够根据评估结果,有针对性地制订节能方案,为节能减排工作提供借鉴和帮助。本文针对电力能效评估目前存在的关键问题,研究了国内外电力能效评估的新进展,综述了电力能效评估指标体系与主要评估方法,提出了一种基于物理架构以及功能架构的电力能效评估系统设计,并且对其各模块实际应用作了简要说明。

结合电动车的日前市场和实时市场联合优化

为了解决售电公司日前市场和实时市场分开独立交易模式造成所购电能超出实际需求,增加其运行成本及运营风险等问题,建立了电动汽车的日前市场和实时市场联合和优化模型,分析了电动汽车充电特性,提出了电动汽车结合日前实时统一交易模型,并以美国PJM电力市场为例进行了仿真算例与分析。研究结果表明,结合电动车的日前市场和实时市场联合优化的交易策略,可以降低售电公司的运营成本。

考虑储能装置的负荷聚合商运营策略研究

负荷聚合商作为中小型用户参与电力市场的代理,可以起到整合分散负荷,提供电能批发服务的作用。针对由于用户用电负荷不确定性造成负荷聚合商在实时市场支付额外成本的问题,从减少负荷聚合商运营成本角度出发,将电能储存装置与电动汽车储能技术应用于负荷聚合商日前市场运营,提出了考虑储能装置的负荷聚合商日前市场运营策略。结果表明:该策略可有效减少日前市场购买电量与用户实际用电量之间的误差,降低负荷聚合商的运营成本。

基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。

售电公司电动汽车用户电价引导策略研究

售电公司作为我国新一轮售电侧改革后的新兴市场主体,可以起到增强电力市场竞争,促进资源合理配置的作用。考虑到电动汽车数量飞速增长的趋势,针对电力现货市场电价波动给售电公司带来损失的问题,从增加售电公司利润、降低电动汽车充电成本角度出发,提出了一种面向电动汽车用户的售电公司电价制定策略,并利用收益比例分成的方法增加用户的响应度,最后运用粒子群优化算法对建立的模型进行求解。结果表明:本文提出的策略能够有效地对电动汽车充电行为进行引导,一定程度上提高售电公司利润,降低电动汽车平均充电成本。