虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市...虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市场中电价电量不确定性影响下VPP的优化申报问题,提出一种VPP灵活分段投标策略。首先,基于分布式能源运行特性构建了虚拟电厂聚合可调节能力评估方法,在考虑电力平衡需求的基础上,提出按可调节能力划分区间的VPP灵活分段投标策略。然后,构建了虚拟电厂参与日前电力现货市场投标的主从博弈模型,以实现VPP收益及社会效益的最大化。最后,采用强对偶理论和大M法将该均衡约束规划问题(equilibrium problems with equilibrium constraints,EPEC)转化为混合整数线性规划问题(mixed integer linear program,MILP)求解。算例结果表明,VPP采用灵活分段投标策略参与日前电力市场,可以充分利用其可调节能力,保障其投标需求有效中标,有效提升了VPP收益及社会效益。展开更多
针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索...针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.展开更多
本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布...本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.展开更多
文摘虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市场中电价电量不确定性影响下VPP的优化申报问题,提出一种VPP灵活分段投标策略。首先,基于分布式能源运行特性构建了虚拟电厂聚合可调节能力评估方法,在考虑电力平衡需求的基础上,提出按可调节能力划分区间的VPP灵活分段投标策略。然后,构建了虚拟电厂参与日前电力现货市场投标的主从博弈模型,以实现VPP收益及社会效益的最大化。最后,采用强对偶理论和大M法将该均衡约束规划问题(equilibrium problems with equilibrium constraints,EPEC)转化为混合整数线性规划问题(mixed integer linear program,MILP)求解。算例结果表明,VPP采用灵活分段投标策略参与日前电力市场,可以充分利用其可调节能力,保障其投标需求有效中标,有效提升了VPP收益及社会效益。
文摘针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.
文摘本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.