Chance-Constrained Approaches for Multiobjective Stochastic Linear Programming Problems

Multiple objective stochastic linear programming is a relevant topic. As a matter of fact, many practical problems ranging from portfolio selection to water resource management may be cast into this framework. Severe limitations on objectivity are encountered in this field because of the simultaneous presence of randomness and conflicting goals. In such a turbulent environment, the mainstay of rational choice cannot hold and it is virtually impossible to provide a truly scientific foundation for an optimal decision. In this paper, we resort to the bounded rationality principle to introduce satisfying solution for multiobjective stochastic linear programming problems. These solutions that are based on the chance-constrained paradigm are characterized under the assumption of normality of involved random variables. Ways for singling out such solutions are also discussed and a numerical example provided for the sake of illustration.

Bi-Criteria Optimization Technique in Stochastic System Maintenance Allocation Problem

In this paper, the problem of optimum allocation of repairable and replaceable components in a system is formulated as a Bi-objective stochastic non linear programming problem. The system maintenance time and cost are random variable and has gamma and normal distribution respectively. A Bi-criteria optimization technique, weighted Tchebycheff is used to obtain the optimum allocation for a system. A numerical example is also presented to illustrate the computational details.

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.

基于机会约束规划的电-气互联综合能源系统随机最优潮流

综合能源系统是未来能源利用的发展趋势,其中电力系统和天然气系统的联系最为紧密,但随机因素的增加也给综合能源系统的安全稳定运行带来了挑战。针对电-气互联综合能源系统的最优潮流问题,考虑风电场出力的随机性以及电力负荷、天然气负荷的随机性,建立其机会约束规划模型,并采用基于半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。采用修改的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统,分析比较了不同置信度水平和不同波动性情形下系统运行状态以及运行成本的变化,并与确定性情形对比,结果表明机会约束规划模型有助于提高电-气互联综合能源系统运行的安全性。

考虑多种工业负荷参与的多时间尺度源荷储优化调度

为解决大规模新能源接入导致传统电网中常规机组调节压力不断增大的问题,提出了一种考虑储能和多种工业负荷参与的多时间尺度优化调度策略。该策略通过协调荷侧电解铝、水泥、钢铁、非生产性负荷与储能以及源侧常规机组调用计划,有效缓解电网调节压力。首先,分析储能和多种工业负荷的调节特性,建立风-光-荷-储的滚动调节框架。然后,针对源荷不确定性,采用多场景随机规划与模糊机会约束目标规划相结合的方法,建立日前和日内阶段以系统经济性最优为目标、实时调度阶段兼顾安全性和经济性的多时间尺度调度模型。最后,通过新能源充足与不足典型日算例可知,本文所提调度策略能够充分发挥可调控资源的调节能力,在两种典型日的总成本较日前最优调度分别降低了17.08%、44.13%,弃新能源量降低39%、失负荷量降低23%,有效提高了电网运行经济性和安全性。

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。

含风电场电力系统的有功优化潮流

提出了一种基于机会约束规划的风电并网系统的有功优化潮流模型和算法。引入了表示风电场发电功率和母线负荷的随机变量,以概率的形式描述约束条件(如线路潮流、节点电压、旋转备用以及稳态频率偏移等)。开发了基于遗传算法和随机模拟技术的计算程序。在IEEE 30节点系统上的测试结果验证了文中所提方法的可行性。

基于随机规划的含风电场的电力系统节能优化调度策略

含风电场的多电源电力系统优化调度是一个新的具有重要经济和社会效益的复杂非线性问题。针对传统的水火经济调度模型以及新兴的火风互补经济调度模型,提出了基于随机规划的水、火、风混合系统短期优化调度模型,利用机会约束描述目标函数和约束条件,并给出不同置信水平下的调度方案。同时考虑水电站耗水量最小、火电煤耗量最小以及氮氧化物排放量最小3个目标,采用理想点法将多目标转化为单目标问题。针对风电场风速及出力的随机性,采用随机模拟技术,结合序列二次规划法找到目标函数的最优值。实例仿真结果表明了该调度策略的有效性和可行性。

含风电场的电力系统机组组合问题随机模拟粒子群算法

由于风电具有随机性,含有风电场的机组组合问题不再是一个常规意义下的确定性问题。利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统机组组合的数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,并把组合问题分为内外两层优化子问题求解。外层为机组的启停状态优化,用离散粒子群算法求解,并引入启发式搜索策略,有效提高了机组状态优化效率;内层为负荷经济分配,考虑到风电的不可靠性,利用随机模拟的改进粒子群算法求解,防止种群过早收敛于局部最优解,并确保发电计划的可行性。通过10机系统的算例计算,并与其他文献方法比较,结果表明该算法对解决含有风电场的电力系统机组组合的问题是行之有效的。

基于随机规划的并网风电场最大注入功率计算

提出了一种基于随机规划理论计算大规模并网风电场最大注入功率的方法,将并网风电场最大注入功率的计算问题转化为在一定安全、稳定、电能质量约束条件下的机会约束规划问题。引入随机变量来表示风电场的有功出力,着重研究了时间段较短的实际运行情况。求解模型时采用了混合智能算法,在含风电场的IEEE30节点系统上进行算例分析,结果表明了该方法的正确性和有效性。本文提出的方法可避免动态仿真的繁琐计算并保证结果的最优性。

基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度

由于风电具有随机性,目前尚无法较准确预测其出力,因此含有风电的电力系统经济调度不再是一个常规意义下的确定性问题。利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。本文建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统经济调度数学模型,以概率的形式描述相关约束条件,考虑了机组的爬坡约束、出力限制,线路潮流限制、备用约束及负荷平衡等约束条件,利用基于随机模拟的粒子群算法求解该问题。通过IEEE30节点系统的算例验证,表明该模型与算法的有效性。

铁路空车调配问题的随机机会约束模型及遗传算法

提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。

随机模拟粒子群算法在风电场无功补偿中的应用

在风电机组机端装设无功补偿装置有利于改善风电对系统电压质量造成的负面影响。该文针对风电出力的随机性及负荷和系统电压的变化,提出了求最优无功补偿装置容量的机会约束规划模型,并利用随机模拟的粒子群算法求解。该模型以费用最小为目标函数,考虑了风速的概率分布、风电机组本身的有功和无功特性以及含风电场的潮流处理方法等。通过分析某配电网风电场无功、电压、功率因数的变化情况,利用该文方法进行无功补偿优化,结果表明模型与算法的有效性。

基于机会约束规划的发电公司竞标策略

基于机会约束规划提出一种新的计及风险的发电公司竞标策略。建立了带随机约束条件的决策优化模型,并针对该模型给出了用基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。通过求解该优化模型,可以实现对申报出力和申报电价这2 个决策变量的同时优化,同时能够较好地协调方案利润和风险这2个相互矛盾的指标。论文最后用算例仿真说明了该方法的有效性。

基于概率最优潮流的风电接入能力分析

提出了一种基于概率最优潮流的风电接入能力分析方法。考虑风电场风速的随机性,应用机会约束规划理论,在同时满足系统潮流约束和安全运行的前提下,以系统接纳风电容量最大化为目标,建立了一个含随机变量的多变量、多约束、非线性混合整数规划模型,并提出了一种基于随机模拟技术的粒子群优化算法求解模型。以IEEE-30节点测试系统为算例,验证了上述模型和算法在评估风电接入能力问题上的可行性和有效性,同时还对影响风电接入能力的相关因素进行了分析,以对风电场的规划设计提供有益参考。

考虑注入功率分布的随机最优潮流方法

大规模风电接入电网给电力系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。考虑了负荷与风电出力的随机性,以期望发电成本和机组的出力调整费用最小为目标,建立了含机会约束的随机最优潮流模型。通过分布式平衡节点考虑AGC机组的调节作用,基于确定性最优潮流问题的内点法和随机潮流的解析法,采用迭代的方法求解所提出的随机最优潮流模型。对5节点和118节点系统的测试结果表明了所提模型和算法的有效性。

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。

电厂优化配煤多目标机会约束数学模型的建立

在随机规划学的基础上 ,建立了电厂优化配煤的多目标机会约束数学模型。在此模型中 ,燃煤的煤质特性包括发热量、挥发份、灰份、水份和硫份等均被认为符合正态分布规律的随机变量 ,以此充分描述掺配煤种煤质不断波动的事实。图 2表 2参

计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流

可再生能源的大规模接入增加了系统运行调度中的不确定性。同时,实际运行中风电功率具有较强相关性,忽略这些因素将会带来较大的计算误差。目前二阶锥规划多应用于单个时间断面下的最优潮流,但只考虑单时段的最优潮流无法有效计及风电功率的不确定性以及相关性。而现有动态随机最优潮流缺乏对多维风电功率的准确建模,求解计算效率偏低,无法保证收敛性。针对以上问题,文中提出了计及风电相关性的二阶锥动态随机最优潮流模型。基于Pair Copula函数对多维风电功率进行建模,并通过凸松弛将非线性动态随机最优潮流模型转化为二阶锥规划模型,利用商业软件Gurobi结合改进三点估计法对模型进行求解。通过与传统模型以及不计及风电相关性的方案进行对比,验证该模型的有效性和实用性。

基于随机响应面法的主动配电网无功优化

考虑分布式电源(DG)的无功主动调控能力,计及状态变量的机会约束,建立主动配电网随机无功优化模型。通过非参数核密度估计对随机因素进行建模,进一步借助随机响应面法,研究适应于多种概率模型的概率潮流计算方法,用以判断状态变量是否满足机会约束,并利用Nataf变换处理随机变量的相关性。结合基于粒子群的无功优化方法,对所建立模型进行求解。最后,基于修改过的IEEE 33节点和美国PG&E 69节点配电系统测试所提方法的正确性和有效性。算例表明所提概率潮流计算方法所得累积分布函数具有较高的精度,同时设计不同的场景,进一步表明所提模型和算法适应不同DG无功控制策略、可发现确定性优化方案的概率越界风险并调整解决。