凸整数规划问题的混合蚁群算法

混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多,

基于混合整数凸规划的主动配电网无功电压优化运行方法

合理协调主动配电网电力设备的无功调节资源,能够加强电压运行水平、提高分布式能源的渗透率、以及减少网络损耗。首先,建立主动配电网无功电压优化运行模型;然后,通过引入二进制变量和连续变量,将模型中的变压器离散变比约束和离散无功补偿装置运行约束转化为线性约束,并把节点功率平衡约束松弛为二次锥约束形式,得到混合整数凸规划模型;最后,采用33节点系统作为仿真测试系统,并利用工程优化包求解所述模型,获取主动配电网中不同电力设备的运行方案。测试系统上的仿真结果表明本文方法能够有效处理高度非凸的主动配电网无功电压优化运行问题。

基于混合整数凸规划的有源配电网重构与无功电压协调优化

传统方法将有源配电网重构和无功电压优化视为相对独立的子问题研究,缺乏将两者协调考虑。本文提出一种有源配电网重构与无功电压协调优化的混合整数凸规划模型,并采用凸优化方法获取最优解,从而解决配电网的网架重构和无功电压优化的协调运行问题。首先,在配电网线路潮流方程的基础上,建立有源配电网重构和无功电压协调优化模型。然后,对配电网潮流约束、配电网设备运行约束和辐射状配电网网架约束进行凸变换处理,将原非凸模型转化为具有凸特性的混合整数二阶锥规划(mixed integer second order conic programming,MISOCP)模型或者混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型,并采用凸优化软件求解所得模型。最后,在33节点配电网系统上进行测试,5种不同运行场景的结果对比验证了所述MISOCP和MILP模型可有效解决有源配电网重构与无功电压优化的协调问题,且两者可在满足工程误差范围内得到相同的结果。

基于有约束非凸非线性整数规划的电厂管道保温优化研究

目前对管道保温的经济厚度研究主要针对单层保温或双层保温,对管道多层保温缺少通用的计算模型。本文以最小化保温年总费用为目标函数,建立了管道多层保温的通用经济厚度模型,分析发现,该模型是有约束的非凸非线性整数规划模型。改进传统的遗传算法,使之适应经济厚度模型的约束条件。以管径508mm、壁厚41mm的厂区主蒸汽管道为计算案例,验证了管道多层保温经济厚度模型的准确性,与穷举法相比,其计算时间是穷举法的1/66。研究表明:对于该管道,相比于传统的单层和双层保温,三层保温能有效地降低年总费用和年散热损失费,年总费用分别降低了15.52%和8.04%,年散热损失费分别降低了19.74%和11.31%。

光伏接入中低压配网下的无功补偿优化配置

为提升光伏发电机组接入中低压配网后的电能输送质量、降低网损率,基于混合整数凸规划,完成配电网的无功补偿配置研究。该方法以含光伏发电的中低压配网最小网损为目标,构建配电网无功补偿数学模型。实验结果表明:该方法应用后中低压配网节点电压标幺数值得到有效提升,且随着配电网运行时间的增加,其降低幅度较小;可有效降低中低压配网的网损率,应用效果显著。

储能系统对含风电的机组组合问题影响分析

分析了储能系统对含风电的机组组合问题的影响,为提高电力系统运行的灵活性和降低风电波动性对机组组合问题的影响,在含风电的机组组合问题中引入储能系统。将含风电和储能系统的机组组合问题描述为混合整数凸规划形式,采用分支定界结合内点法进行求解。采用最优优先搜索和深度优先搜索相结合的搜索策略提高分支定界的搜索效率。通过10机系统算例分析,表明储能系统的引入可明显地降低风电波动性对机组组合问题的不利影响。

含风电的高维多目标安全约束机组组合问题求解方法

建立了最小化系统总运行费用、总网损、总购电费用和污染气体排放量4个目标的含风电场、储能电站和抽水蓄能电站的多目标安全约束机组组合模型。采用凸松弛法将安全约束机组组合的混合整数非线性规划模型转化为混合整数凸规划模型以降低模型求解的计算复杂度,并提出求解四目标优化问题Pareto前沿的方法。首先采用Spearman相关系数法选出一个次优目标,利用ε-约束法将四目标优化问题转化为一系列三目标优化问题;再根据规格化法平面约束法求解每个三目标优化问题的完整Pareto前沿曲面,从而得到三维空间中四目标优化问题的Pareto前沿曲面簇。通过对修改IEEE9节点系统和某实际电网的计算结果表明,所提出的模型和算法能够快速有效地获得四目标优化问题的均匀分布Pareto最优解集。

基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。

一种无人机协作通信系统资源分配模型

针对在多无人机协同地面蜂窝异构网络增强覆盖场景,将无人机位置、波束赋形及无人机与地面用户间关联度联合设计问题,转化为混合整数非线性规划问题,即在前向容量受限的情况下最大化地面节点的系统速率。同时,考虑无人机的移动导致网络的非凸性和无线信道状态信息的不确定性等问题,对系统的空间模型、信道模型、传输模型以及资源分布最优化问题进行建模。最后将无人机协作通信系统资源分配最优化问题转变为求解非凸混合整数线性规划问题中的凸近似问题,其中参数变量为波束赋形和无人机与地面用户的关联度。通过建立资源分配模型,可为解决无人机协作通信系统资源分配最优化算法提供有效的数学依据。