Comparison between dynamic programming and genetic algorithm for hydro unit economic load dispatch

The hydro unit economic load dispatch （ELD） is of great importance in energy conservation and emission reduction. Dynamic programming （DP） and genetic algorithm （GA） are two representative algorithms for solving ELD problems. The goal of this study was to examine the performance of DP and GA while they were applied to ELD. We established numerical experiments to conduct performance comparisons between DP and GA with two given schemes. The schemes included comparing the CPU time of the algorithms when they had the same solution quality, and comparing the solution quality when they had the same CPU time. The numerical experiments were applied to the Three Gorges Reservoir in China, which is equipped with 26 hydro generation units. We found the relation between the performance of algorithms and the number of units through experiments. Results show that GA is adept at searching for optimal solutions in low-dimensional cases. In some cases, such as with a number of units of less than 10, GA＇s performance is superior to that of a coarse-grid DP. However, GA loses its superiority in high-dimensional cases. DP is powerful in obtaining stable and high-quality solutions. Its performance can be maintained even while searching over a large solution space. Nevertheless, due to its exhaustive enumerating nature, it costs excess time in low-dimensional cases.

Parallel Dispatch:A New Paradigm of Electrical Power System Dispatch

Modern power systems are evolving into sociotechnical systems with massive complexity, whose real-time operation and dispatch go beyond human capability. Thus,the need for developing and applying new intelligent power system dispatch tools are of great practical significance. In this paper, we introduce the overall business model of power system dispatch, the top level design approach of an intelligent dispatch system, and the parallel intelligent technology with its dispatch applications. We expect that a new dispatch paradigm,namely the parallel dispatch, can be established by incorporating various intelligent technologies, especially the parallel intelligent technology, to enable secure operation of complex power grids,extend system operators' capabilities, suggest optimal dispatch strategies, and to provide decision-making recommendations according to power system operational goals.

A Bivariate Chance Constraint of Wind Sources for Multi-Objective Dispatching

The economic emission dispatch (EED) problem minimizes two competing objective functions, fuel cost and emission, while satisfying several equality and inequality constraints. Since the availability of wind power (WP) is highly dependent on the weather conditions, the inclusion of a significant amount of WP into EED will result in additional constraints to accommodate the intermittent nature of the output. In this paper, a new correlated bivariate Weibull probability distribution model is proposed to analytically remove the assumption that the total WP is characterized by a single random variable. This probability distribution is used as chance constraint. The inclusion of the probability distribution of stochastic WP in the EED problem is defined as the here-and-now strategy. Non-dominated sorting genetic algorithm built in MATLAB is used to handle the EED problem as a multi-objective optimization problem. A 69-bus ten-unit test system with non-smooth cost function is used to test the effectiveness of the proposed model.

Comparison of Economic Dispatch, OPF and Security Constrained-OPF in Power System Studies RN

Electricity network is a very complex entity that comprises several components like generators, transmission lines, loads among others. As technologies continue to evolve, the complexity of the electricity network has also increased as more devices are being connected to the network. To understand the physical laws governing the operation of the network, techniques such as optimal power flow (OPF), Economic dispatch (ED) and Security constrained optimal power flow (SCOPF) were developed. These techniques have been used extensively in network operation, planning and so on. However, an in-depth presentation showcasing the merits and demerits of these techniques is still lacking in the literature. Hence, this paper intends to fill this gap. In this paper, Economic dispatch, optimal power flow and security-constrained optimal power flow are applied to a 3-bus test system using a linear programming approach. The results of the ED, OPF and SC-OPF are compared and presented.

风光制氢合成氨系统的多时段可调度域分析

为直观描述风光发电制氢合成氨(power-to-ammonia,P2A)系统的柔性负荷调节潜力,计及制氢、合成氨化工过程的负载调控特性,基于动态规划思想和计算几何理论,提出其多时段可调度域(multi-stagedispatchableregion,MSDR)的刻画方法。所提方法将多时段间相互耦合的鲁棒约束变换为“氢缓冲罐贮量–合成氨产率”状态空间中的确定性多面体约束,使得对于可调度域内的任意系统状态,均存在满足完整调度过程安全约束的“制氢流量–氨产率爬坡速率”控制序列,从而实现P2A系统可调度能力的可视化。所提MSDR模型可进一步用于构造多时段鲁棒优化调度,在保证可行性的前提下优化P2A系统的经济收益。最后,基于内蒙古自治区某在建示范工程构造算例,验证所提方法的有效性。

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度(UOD)方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。

分支定界搜索信息深度引导的电-气互联系统调度决策加速求解方法

电-气互联系统调度决策问题旨在实现天然气系统和电力系统中可调节资源的最佳配置,其精准性与高效性直接影响电-气互联系统运行的安全性与经济性。为描述可调节资源离散状态、非线性运行特性等物理性质,电-气互联系统调度决策问题中含有规模庞大的离散决策变量,模型复杂度高,使得现有依赖于商业混合整数线性规划(MILP)求解器的电力系统运筹优化技术面临“组合爆炸”的计算负担。为此,该文提出一种分支定界搜索信息深度引导的电-气互联系统调度决策加速求解方法。所提方法利用分支定界初始搜索阶段的信息构建小规模辅助MILP模型,并内嵌于分支定界搜索过程,引导剪除更多冗余搜索空间,在不损失最优性的前提下加速收敛。基于RTS-GMLC电力系统和天然气系统不同负荷水平及线性分段数下的30个算例仿真结果说明,相比于直接使用商业MILP求解器,所提方法在不损失最优性的前提下可实现平均4.20倍的加速,验证了所提方法的有效性。

考虑需求响应和风电不确定性的电网调度

风电不确定性对电力系统的影响日益增加,文中提出一种考虑需求响应的电网源荷网经济调度方法。根据需求价格弹性理论和消费者心理学原理构建价格型需求响应模型,基于灵活补偿激励型需求响应充分考虑两类需求响应互补特性,增加两类需求响应对系统的备用约束。引入通用概率分布描述风电出力特性,以期望成本量化风电不确定性惩罚成本,并将目标函数中的非线性变量线性化处理,采用混合整数线性规划问题对模型进行求解。仿真结果表明,所提模型能够有效降低负荷的峰谷差,提高风电的消纳能力。

计及光热发电非线性运行特性的区域电网功率调节能力刻画方法

随着源网荷储一体化建设推进和多能互补系统发展,光热发电凭借其发电连续性、灵活性等优点,在多能互补系统中发挥的作用日益增大。准确描述光热电站运行特性并刻画含多能互补系统区域电网功率调节能力,对于实现电力资源优化配置有着十分重要的意义。然而,现有含光热电站经济调度模型,尚未计及储热系统充、放热过程能量损失成本,也缺乏对含光热电站区域电网的功率调节能力研究。为此,提出一种计及光热发电非线性运行特性的区域电网功率调节能力刻画方法。首先,考虑光热电站运行过程非线性约束及储热系统能量损失成本,构建计及光热发电非线性运行特性的电力系统经济调度模型。进一步,为解决光热发电非线性运行特性影响电网功率调节能力刻画这一问题,提出含光热电站电力系统经济调度模型线性化转换方法。在此基础上,基于多参数规划理论和K-means聚类算法,提出计及光热发电非线性运行特性的区域电网多时段功率调节能力刻画方法,实现联络线传输功率可行域的解耦计算,进而表征区域电网功率调节能力。最后,选取IEEE 30节点系统以及国内某省实际电力系统作为算例系统进行分析,验证所提方法的准确性及有效性。

沿海区域综合能源生产单元随机优化调度

为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优化调度模型。采用参数化代价函数近似(parametric cost function approximation,PCFA)的动态规划算法求解随机优化调度模型。通过一种基于梯度下降的求解方法--Adadelta法,获得策略函数的一阶信息,并计算梯度平方的指数衰减平均值,以更新策略函数的迭代步长;对随机优化调度模型进行策略参数逼近,从而得到近似最优的策略参数,并逐一时段求解出CIEPU的最优调度计划。最后,以某个CIEPU为例,分析计算结果表明,所提出方法获得的优化调度方案可以提高CIEPU运行的经济性并降低碳排放量,验证了所提方法的准确性和高效性。

基于复合A^(*)算法的机场滑行道路径规划研究

随着我国民航运输量的不断回升,机场滑行道的运行压力日渐增加,规划繁忙条件下航空器的滑行路径亟待解决。在对进离场航空器在滑行道的运行过程进行深入分析的基础上,设计了滑行油耗最低的目标,考虑到航空器滑行过程中的3种冲突,建立了航空器滑行约束模型,并解决了基于最小能耗和航班优先级的滑行冲突的解脱问题,然后设计了Dijkstra算法和A^(*)算法结合的复合求解算法。最终以南京某机场繁忙时间段的航班数据对模型进行验证。仿真结果表明,模型可以高效地对航空器的滑行过程进行动态分配,与4种对比算法相比减少了航班冲突次数和油耗成本,能够在满足时间要求的同时有效地对模型进行求解。

面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型

随着高比例新能源接入电网,新能源出力和负荷的波动性及不确定性对系统的灵活爬坡能力提出更高的要求。提出了一种面向灵活爬坡服务的针对高比例新能源电力系统中常规发电机组、储能、柔性负荷等可调节资源的优化调度模型。首先,提出一种考虑日前预测净负荷不确定性的灵活爬坡需求估计方法,根据爬坡起始和结束时刻净负荷及其安全裕度,量化估计电力系统灵活爬坡需求。其次,基于生成的净负荷不确定性场景,提出了考虑系统灵活爬坡需求的基于两阶段混合整数线性规划的可调节资源优化调度模型,从日前-实时两个阶段实现可调节资源的优化调度。最后,基于IEEE-RTS-24节点系统,在4种典型方案场景下对比验证所提优化调度模型。结果表明所提模型能有效提升系统灵活性,降低系统运行成本。

考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度策略

文章以风-光-柴-储系统为研究对象,为了研究新能源出力不确定性对该系统的影响,提出了一种新能源出力复合预测模型。为提高风-光-柴-储系统运行的经济性、环保性和安全性,提出了考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,并采用了带有Monte Carlo模拟的遗传算法对模型进行求解。文章采用了负荷缺失率(load loss rate,LLR)和置信概率对系统的安全性进行评价,并分析了其对系统调度结果的影响。仿真结果表明,文中所提出的考虑新能源出力不确定性的风-光-柴-储系统调度模型,可以降低新能源出力不确定性对系统的影响,且该方法可以有效地平衡系统的经济性和安全性。

水电站机组负荷分配中动态规划与遗传算法性能比较

以三峡水库26台机组为研究背景,以计算精度、计算时间和算法稳定性为评价指标,采用数值试验方法,开展了动态规划和遗传算法在机组负荷分配中的性能比较研究。设计了计算精度相同比较计算时间和计算时间相同比较计算精度的具有可比性的数值实验方案,得到了动态规划和遗传算法的性能随机组数变化的关系。结果表明,在机组数小于10台时,遗传算法的性能优于动态规划;当机组数大于10台时,遗传算法性能低于动态规划法。

基于改进交替方向乘子法的电-气综合能源系统优化调度

在电-气综合能源系统分布式优化调度中,非线性非凸的Weymouth方程给问题求解带来了巨大挑战。一方面,目前许多研究采用二阶锥松弛Weymouth方程,较为复杂;另一方面,主流分布式算法即交替方向乘子法(ADMM)的计算效率并不高。对此,该文提出一种精确近似的Weymouth方程线性化模型和多参数规划改进ADMM算法以解决上述两个问题。Weymouth方程线性化模型基于泰勒展开,利用一簇切线松弛Weymouth方程。特别地,增加了惩罚项以收紧松弛间隙,通过变量替换的方法减少切线的数量,并给出了一种有效的切线选取方法。对于多参数规划改进ADMM算法,其通过多参数规划得到子问题最优解的解析式。迭代过程中,若参数落在临界域内,可直接将参数代入最优解解析式获得子问题的最优解,无需求解子问题,提高了迭代速度。此外,该文还对多参数规划中难以避免的退化问题进行了处理,提升了算法的通用性。最后在两个不同规模的系统中验证了Weymouth方程线性化模型的精确性和多参数规划改进ADMM算法的高效性。

基于动态规划法的水库优化调度研究

水库的调度优化受到许多因素的影响,需从全局的角度出发,对水库系统进行优化。为了提高水库的发电效率,建立水库的动态规划模型,并对调度方案进行优化。结果显示,优化调度方案在丰水年对发电量的提升效果较为明显,常规调度方案与优化调度方案之间的年均发电量差值为288×10^(4)kW·h;优化调度方案对平水年的发电量提升效果次之,两种方案之间的年均发电量差值为209×10^(4)kW·h;优化调度方案对枯水年的发电量提升较不显著,二者间的年均发电量差值仅为23×10^(4)kW·h。研究表明,在丰水年,采用动态规划模型得出的优化调度方案的实施效果较好,而在枯水年,采用优化调度方案对发电量的提升效果较不明显。当流量较大时,水头损失增长量较小,为了提高发电效率,可提高尾水位高度,以达到增大流量及发电量同时控制水头损失的目的。

考虑灵活性不足风险的园区综合能源系统优化调度

园区综合能源系统可以实现能源的高效利用,提高可再生能源的消纳能力。但是,随着可再生能源的渗透率升高,系统的运行灵活性需求激增,给其安全、经济运行带来了巨大挑战。在这种背景下,该文提出一种考虑运行灵活性不足风险的电-热园区综合能源系统优化调度方法。首先,综合考虑电力子系统与非电(热力)子系统的运行灵活性需求,给出园区综合能源系统的运行灵活性需求和供给的数学表达,并以运行灵活性裕量和运行灵活性不足风险成本作为系统运行灵活性的评价指标。然后,基于条件风险价值,推导出系统运行灵活性不足风险约束的数学表达。由于考虑灵活性不足风险的电-热园区综合能源系统优化调度问题具有随机性、非凸性、非线性和0/1离散整数变量,在数学上属于NP-hard问题,因此,在马尔可夫决策过程框架下对其进行建模,并采用近似动态规划算法对所提模型进行求解。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。

考虑新能源出力的分布鲁棒低碳经济调度

为提高风电并网能力并降低碳排放,文中提出了一种考虑碳交易和电动汽车的两阶段分布鲁棒低碳经济调度模型。引入碳交易成本,通过电动汽车的储能技术和风力发电的协同配合来降低系统的碳排放量,提高系统对风电的消纳能力。考虑到风电的不确定性,利用历史风电出力数据的矩信息,采用基于通用矩不确定性的分布鲁棒优化方法,建立分布鲁棒模糊集以刻画不确定的风电出力特性。利用对偶原理和线性决策规则将分布鲁棒模型转换为二次规划模型,并通过CPLEX对模型进行求解。实验结果表明,所提方法使风电消纳量提高了11.35%,碳排放量减少了1579 t,验证了两阶段分布鲁棒模型的有效性和优越性。

基于动态规划法的调水工程闸泵切换优化调度方案

针对跨流域调水工程运行线路中经验型闸泵切换启闭形式的问题,选取位于山东省德州市中心城区潘庄引黄灌区马颊河左岸辛店闸至沟盘河水库整条线路为研究区域,基于动态规划的正向递推法,以调水线路经济最优、调水最快为目标函数分别建立2个调水过程模型;利用Python语言对2个调水过程模型进行计算,确定不同运行阶段的闸泵切换方式、开启时刻及开启时长,得到流量与水位相结合的经济优且调水快的闸泵切换优化调度方案。结果表明,沟盘河水库初始水位为影响总运行费用及总调水时间的主要因素,闸泵切换优化调度方案可使运行费用降低20%,总调水时间缩短8%,提升了调水线路的经济效益与运行效率。

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。