含大型风电场的电力系统多时段动态优化潮流

大型风电场的并网对电力系统的优化运行提出了新的挑战。该文对含风电场的电力系统优化潮流问题进行了研究,建立了多时段动态优化潮流模型,为了考虑风速随机变化的特点,提出了分时段策略,将风机在每个时段输出功率的期望值用于优化潮流的计算。文中对现有含风电场的潮流计算方法进行了分析,推导了异步风力发电机的无功-电压特性方程,在此基础上提出了含风电场的潮流计算新方法,并将其应用于提出的动态优化潮流模型中。算例表明该方法是有效的,具有一定的实用性。

含风电场的电力系统动态优化潮流

为了体现风电的环境价值,建立电力市场环境下大规模异步风电并网电力系统动态最优潮流模型。首先计算风电场功率输出期望值,在此基础上,引入基于风电场极限穿透功率的风电弃风运行惩罚成本(WAOPC)以处理弃风行为;然后考虑火电机组的排污特性,并用名义环境补偿成本(NECC)来量化火电环境成本;最后引入风电备用成本(RCCC)来处理随着系统风电穿透水平增加而引起的系统二次备用上升。仿真表明,所建立的模型既考虑了电能生产所产生的环境污染和资源消耗等外部成本,同时也计及了因弃风行为造成的风电损失,合理地反映了以风电能源形式的电能价值。

垄断竞争动态最优税收理论研究述评

垄断竞争动态最优税收理论从动态视角为实施差异化最优纠正税收提供新思路,已成为最优税收研究中的重要一支。垄断竞争动态最优税收理论,以微观消费者与生产者行为理论研究进展以及宏观动态随机一般均衡模型的发展为分析基础,与完全竞争最优税收理论相比,以垄断竞争市场结构为研究背景更具现实性;与静态最优税收理论相比,更能够体现最优税收随经济周期波动而呈动态演进的特征;与最优税收平滑理论使税收扭曲带来的社会福利损失最小化的功能相比,更能够突出最优税收纠正垄断带来的经济效率损失,以提高社会福利的重要功能。垄断竞争动态最优税收理论已取得许多研究新进展,具有重要学术研究价值,结合现实因素对其拓展研究对于最优税收政策制定与实施具有重要意义。

基于供冷/热系统质-量调节的区域综合能源系统动态最优能流计算

区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)的最优能流计算是求解RIES的设备配置、优化调度、故障分析等问题的基础。考虑供冷/热和供气管道传输能量的动态特性,建立RIES动态最优能流计算模型,其中基于特征线法获得了供冷/热管道和供气管道动态偏微分方程的代数解析解。针对基于供冷/热系统质–量调节模式下管道能量传输时滞变量造成RIES的动态能流计算模型难以求解的问题,提出采用分段插值法获得供冷/热管道两端节点温度之间关系的近似表达式并加入动态最优能流计算模型中。此外,针对优化模型中供冷/热系统的流量与温度相乘的双线性项,提出一种能够缩紧松弛间隙的分段凸包络松弛方法将原混合整数非线性优化模型转化为混合整数二次约束规划模型,能够在保证计算精度的同时实现高效求解。最后以某个RIES算例进行分析,验证了所提方法的计算准确性和高效性,并与常用的质调节模式相比,表明在供冷/热系统质–量调节模式下能找到经济性更优的RIES运行点。

计及氢气-天然气混输的气电综合能源系统动态最优能流计算

利用可再生能源电解水制氢并注入天然气管道进行跨区域输运和利用,能够有效改善“三弃”现象,助力能源系统低碳转型。然而,氢气与天然气物化性质存在较大差异,掺氢后气网各管道、节点气质不均一,压力、流量等运行工况发生显著变化。该文建立了含掺氢环节的气电综合能源系统动态最优能流模型,重点推导了计及分布参数效应的混氢天然气动态潮流方程,反映节点处氢气质量分数与气体流速的定量关系和传输网络中各管道气质差异,揭示掺氢后气网动态过程的关键特征。同时,为降低优化问题求解难度,将模型中难以处理的双线性项等价重构为具有物理意义的新变量,并采用低掺氢比假设等简化方法进一步消除模型非线性,从而将非凸非线性问题转换为线性规划问题。该模型在反映异质气体注入对系统能流分布的影响的同时能够适应大规模优化问题的求解要求。最后通过仿真算例验证了所提模型的合理性和有效性。

贸易政策不确定性与企业最优投资策略研究

随着全球贸易环境的不断变化,贸易政策不确定性与企业投资之间的联系日益密切。文章从企业层面为贸易政策不确定的影响机制开辟了新途径,对贸易政策不确定性的定义、测量以及相关研究进行了梳理,分析了近年来国际贸易政策的变化与中国企业投资调整,采用动态随机最优投资模型,深入分析了贸易政策不确定性对企业投资最优策略的潜在影响。研究结果发现,贸易政策不确定性的提高将导致企业投资减少。

局部动态最优Voronoi图的NNI算法及其在格网数字水深模型中的应用

在分析传统自然邻点插值(NNI)算法局限性的基础上,依据Voronoi单胞和Delaunay三角形的几何特性,提出基于局部动态最优Voronoi图的NNI算法。阐述该算法的基本原理和实现步骤,并在VC++环境下结合多波束测深数据对其在格网数字水深模型(Grid-DDM)中的应用进行了验证。试验表明该算法具有执行效率高、插值精度不丢失等优点。

车辆导航系统的动态最优路径搜索方法研究

对车辆导航系统中线路引导信息的供给与需求进行了综合分析 ,提出了一种新的具有真实最短路径意义的实时动态最优路径 ,并设计了搜索该路径的改进 Dijkstra算法与改进 A* 算法 ,前者适用于多车导航 ,后者适用于单车导航。

动态最优潮流的预测/校正解耦内点法

从动态最优潮流中动静态变量的弱耦合关系出发,深入分析了原对偶内点法的解耦思想及其产生的根本原因,然后将该解耦策略推广应用于预测/校正环节的线性方程求解,提出动态最优潮流的预测/校正解耦内点法。该算法利用预测/校正原对偶内点法的优势,提高了动态最优潮流的迭代计算效率。同时,针对线性修正方程组常数项的特点,进一步提出了一种分组解耦同步迭代策略,使动态变量和各时段静态变量在预测/校正环节中实现同步解耦计算,从而进一步提高了动态最优潮流的解耦计算效率。通过典型算例的仿真分析与对比,验证了该算法的有效性。

基于变分模型的动态最优潮流新算法

为解决传统动态最优潮流(DOPF)算法中计算速度和计算精度之间的矛盾,建立了电力系统DOPF的变分模型,推导了该变分模型的最优性条件。在此基础上提出了一种基于Radau配置法的DOPF求解新算法。该算法具有计算量小、计算精度高等特点。对某实际系统的分析结果表明算法能够满足在线运行的需求。

计及碳排放含有碳捕集电厂电网的多目标动态最优潮流

为满足节能减排的要求,在碳捕集电厂的背景下,建立兼顾CO2排放和有功网损的多目标动态最优潮流模型。用模糊集理论将多目标优化问题转化为求取满意度最大的单目标问题,用内点法进行求解。对IEEE-30节点6机系统进行算例仿真,结果表明所提出的多目标动态最优潮流模型,可以在兼顾网损的同时减少CO2的排放,验证了模型的有效性。

最优多因子动态配置的东北汛期降水相似动力预报试验

基于中国气象局国家气候中心季节预报业务模式27a(1983—2009年)预报结果和同期美国气候预报中心组合降水分析(CMAP)资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和NOAA40个气候指数(1951—2009年),提出了客观定量化的最优多因子动态配置汛期降水相似-动力预测新技术,并对中国东北地区汛期降水进行了预报试验。利用历史资料有用信息估算模式预报误差原理,选取4个历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差。通过单因子交叉检验距平相关系数确定主导因子及演化相似因子,结合当前及前期优化多因子组合配置确定预报因子集,最后利用历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差并订正国家气候中心季节预报业务模式的预报结果,得到预报的汛期降水。对2005—2009年进行独立样本检验的结果表明,此技术对中国东北地区汛期降水有一定预报技巧。证实了利用历史资料估计业务模式预报误差的另类途径是可行的,显示了在业务预报应用中的潜在能力。

考虑风电接入的交直流互联电网动态最优潮流

针对考虑风、火协调的交直流互联电网日前经济调度问题,提出了时空协调、主子迭代的复杂交直流互联系统建模及求解框架,以降低该高非线性问题的求解复杂度。通过精细化考虑交流潮流、直流输电系统稳态运行特性、双馈风电机组及无功补偿装置特性等运行约束条件,建立了风、火、直流线路协调优化的日前动态最优潮流主、子问题模型,在确保日前计划潮流、电压不越限的前提下,为有功、无功协调优化奠定了模型基础。为求解该复杂非线性优化问题,文中基于Benders分解法提出了主、子问题并行高效迭代的求解算法,在保证求解最优的前提下,有效提高了求解效率。算例分析从安全性、经济性、收敛性、高效性等方面验证了文中所述模式、模型和求解方法的有效性。

计及电热耦合的动态最优潮流模型与算法

在电热协调概念基础上,结合输电元件随载流变化的电与热之间耦合的规律,以输电元件运行最大允许温度为其热载荷限值,并与传统方法相结合,构建新的动态最优潮流模型。该模型能够实现运行调度中对输电元件随载流变化的热惯性性质的利用,达到有效发挥输电元件输电能力的目的。在此基础上,采用求解微分方程的数值积分方法将该模型转化为代数表达形式的方程,基于内点法进行求解。针对问题的复杂性,进一步结合电热耦合的物理规律,以及内点法迭代过程中修正方程的特点,分别在模型和算法上提出约束数缩减技术和解耦的处理手段,从而降低求解复杂度,提高求解效率。最后通过算例分析验证了该模型和算法的有效性。

计及电压稳定约束的微电网动态最优潮流

为使微电网并网运行满足电压稳定性和经济性要求,将改进后的小扰动电压稳定指标引入微电网最优潮流模型中,并研究了多时段动态负荷下的最优潮流算法。在有载调压变压器模型中引入虚拟节点,以消除模型中的变比及因变比而产生的高阶项,并计及分布式电源及储能单元的影响在直角坐标系中建立了微电网动态优化潮流的二阶新模型。进一步通过在拉格朗日方程进行泰勒展开时保留高阶项和利用近似最小度算法进行节点优化编号,对传统内点法进行改进。修正计算中所使用的常系数海森矩阵与改进内点法相结合,从而提出一种常系数海森矩阵内点法,有效地解决了计算精度与迭代效率之间的矛盾。在ETAP环境下建立微电网模型,应用所提方法进行优化计算,计算结果表明,在改进的小扰动电压稳定指标约束下,所提模型和算法能够满足微电网运行经济性和电压稳定性的要求。

考虑输配交互的含风电场电力系统多目标动态随机模糊最优潮流

提出一种考虑输配交互的含风电场电力系统多目标动态随机模糊最优潮流方法。突破传统输配网最优潮流独立计算且配网一般以负荷计及的现状,考虑主动配电网与输电网的双向潮流交互特性和风电注入功率随机模糊性,兼顾系统经济、低碳、降损多目标优化,考虑输配网静态安全,基于随机模糊机会约束规划建立含风电场电力系统输配交互多目标动态随机模糊潮流模型;提出在随机模糊模拟、牛顿拉夫逊法与前推回代法求解输配系统随机模糊潮流基础上,通过输配网节点功率和电压考虑输配交互特性,基于Look-ahead和NSGA-I获取各时段Pareto解,采用最大满意度法决策,从而提出模型求解算法。改进的IEEE 30节点输电系统与IEEE 33节点配电系统的算例仿真结果表明了文中提出的模型和算法有效性和优越性。

基于改进多中心校正解耦内点法的动态最优潮流并行算法

基于改进的多中心校正(MCC)和解耦技术,提出一种求解动态最优潮流(DOPF)的并行算法。结合内点算法(IPM)框架与DOPF修正方程的分块箭形结构,给出修正方程的并行解耦-分解-回代解法。并结合这一解法特点,提出动态步长拉大技术及自适应最大校正次数技术,以单次迭代计算量小幅增加为代价,换取迭代步长的增大,迭代点中心性的提高,总迭代次数和计算时间的显著减少。解耦技术的使用,使得所提算法的核心计算都可并行完成。6～118节点系统的串行仿真结果表明,算法具有很好的鲁棒性和收敛速度,在多核集群系统上的并行仿真表明,算法具有理想的加速比和可扩放性,适合求解大规模的DOPF问题。

矢量化动态最优潮流计算的步长控制内点法实现

实现动态最优潮流(dynamic optimal power flow,DOPF)的矢量化计算。通过将同类型、同时段的优化变量集中排列,建立动态最优潮流的矢量化模型,并采用步长控制内点法进行求解。各时段的梯度矩阵和海森矩阵具有与导纳矩阵相关的稀疏特性,在计算过程中保持不变。通过设计稀疏矩阵结构和内存分配策略提高Karush-Kuhn-Tucker(KKT)系统的形成速度。分析爬坡约束和购电量合同约束对求解KKT系统的影响,对比测试多个优化排序算法,指出近似最小度(approximate minimum degree,AMD)和列近似最小度(column approximate minimum degree,COLAMD)算法求解该模型KKT系统具有很高的效率。对节点数从14到1040共5个测试系统12～96时段的DOPF模型进行仿真计算,验证所提算法的正确性和高效性。基于步长控制内点法的矢量化方法提高了DOPF程序的计算速度和收敛性。

一种具有动态最优学习率的BP算法

提出具有动态最优学习率的ＢＰ算法， 动态最优学习率是通过迭代的方式得到的， 这种算法具有运算简单，收敛速度快，精度高特点。仿真结果说明此算法是有效的。

含风电与碳捕集电厂的电力系统多目标动态最优潮流

大规模风电出力的不确定性和反调峰特性要求电力系统应具备更好的调峰能力。为发挥碳捕集电厂的良好低碳效益和调峰特性,研究风电与碳捕集电厂协调的多目标动态最优潮流及其碳流分布特征。首先,基于碳流理论,对碳捕集电厂电碳特征建模,建立最小化系统发电成本、碳排放量和有功网损的多目标动态最优潮流数学模型;然后,基于NSGA-II的多目标动态优化算法,求取最优折衷策略,并分析对应的碳排放流分布特征;最后,以IEEE 6机30节点系统仿真模型为例,验证所提方法的正确性和有效性,碳捕集电厂具有更快的响应速度和更好的调峰性能。