基于分布鲁棒模型预测控制的微电网多时间尺度优化调度

源荷多元不确定性给“源荷储”一体化微电网优化调度带来了诸多挑战,但传统方案存在优化模型过于片面极端和时间尺度单一导致调度不合理的问题,无法兼顾可靠性和经济性,并且难以协调不确定性分析方法与不同时间尺度之间的配合关系。文中基于数据驱动的多离散场景分布鲁棒方法,提出一种微电网两阶段分布鲁棒日前优化调度模型,使用列和约束生成算法进行求解。结合改进分布鲁棒优化的不确定方法、多时间尺度调度策略和模型预测控制理论,通过逐级细化调度时间尺度和减小预测周期的长度来提高精度,以最小化发电成本以及调节成本等为目标建立日前-日内多时间尺度滚动优化调度模型,较大程度上抵抗系统不确定性因素的影响。结合算例仿真分析,进一步说明了所提模型能够有效消纳新能源、降低运行成本同时兼顾安全性和经济性。

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

储能技术与风电相结合实现电能的时空平移是解决系统运行稳定性问题的有效手段。氢储能具有储存容量大、可实现电热联产联供的优点,具有很大的发展潜能。然而由于风电存在不确定性,氢储能系统在频繁切换工作模式时面临着不确定的热能需求。因此,文中综合考虑氢储能在间歇模式下的热能需求,首先,介绍了氢储能系统接入的电-热综合能源系统基本结构,将风电场与氢储能相结合构成风-氢混合系统;然后,提出考虑风-氢混合系统热平衡需求不确定性的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型;最后,基于对偶理论,对所提出的模型转化求解,通过算例对比分析各类情况优化结果,验证了氢储能在促进风电消纳、提高系统能源综合利用率方面的有效性,并证明了考虑电解槽和燃料电池工作温度能提高系统的工作效率并提高风电场并网功率。

基于区间概率不确定集的微电网两阶段自适应鲁棒优化调度

光伏出力的随机性和负荷用电的波动性对微电网的优化调度影响显著,为此提出了预测-调节-决策一体化的策略框架。基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)将光伏出力和负荷用电典型日历史数据自适应生成的置信区间与鲁棒优化中不确定集的构建相结合,建立了基于区间概率不确定集的自适应鲁棒优化调度模型。首先,通过GPR生成自适应鲁棒优化调度模型中不确定集的固定项,然后调节决策环节所考虑的风险水平以确定不确定集中的波动项,进而确定衡量不同调度保守度下的不确定集边界;接着采用预测区间质量评测指标来考核各个不确定集所对应的区间优劣。最后,通过改进的IEEE-37节点微电网系统验证了所提模型在有效抵御光伏出力和负荷用电波动的同时保持较低的运行成本。

固废管理问题的区间模糊鲁棒优化模型

通过有效配置三个社区运往两个处理设备的固体废物量实例,模拟固体废弃物管理系统的实际状态和运行情况,建立一个可以充分反映系统复杂性、动态性及不确定性的区间模糊鲁棒优化模型。对目标函数引入权重系数把区间参数化为确定性参数,对约束条件先用水平截集把模糊参数化为区间参数,再用改进的区间可能度方法把含区间参数的约束转化成确定性等价类。最后用LINGO软件求解该模型,并分析了数值结果的合理性。

模块化永磁直线同步电机考虑制造公差的推力鲁棒性优化

模块化永磁直线同步电机(MPMLSM)具有效率与推力密度高、可靠性和可加工性好等优点,非常适用于长行程运输系统;缺点是批量生产中性能易受到加工公差的影响。针对这一问题,该文提出了一种考虑制造公差的综合多目标鲁棒优化设计方法。首先,基于六西格玛设计方法建立了鲁棒优化模型;其次,采用拉丁超立方采样方法在尺寸公差范围内根据正态分布规律进行抽样,模拟大规模生产时电机尺寸受公差影响可能会出现的各种变化;再次,在尺寸优化范围内均匀抽样构成足够的训练样本,由有限元软件仿真这些抽样方案的推力性能,并基于反向传播神经网络建立电机设计代理模型;然后,应用该代理模型对拉丁超立方采样得到的样本进行电机性能的计算,求解样本整体对应的各优化目标的均值与方差,进而计算多目标优化的适应度;最后,采用非支配排序遗传算法Ⅱ进行全局优化,得到鲁棒优化方案,与不考虑公差的确定性优化方案相比,验证了该方法的有效性。鲁棒优化方案虽然略微增加了电机体积和推力波动,但是其失效概率低,受公差影响小,更加符合产品批量生产过程中的质量要求。

基于Sinkhorn分布鲁棒优化的综合能源系统最优能流方法

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径的Sinkhorn球。采用二分搜索的批量梯度下降法求解,以降低风电不确定性所带来的影响,并减少计算复杂度。算例结果表明,所提方法与随机优化和传统鲁棒优化方法相比,能更有效地平衡系统的鲁棒性与经济性。此外,所提方法在不同样本规模下的计算时间及目标函数均优于Wasserstein方法。

联网型中原农宅综合能源系统鲁棒优化调度

设计农村住宅综合能源系统与电网互动的优化调度方案是提高农宅节能效果及经济性的关键。针对综合能源系统规划中光伏出力及用能负荷等不确定性因素,建立了完善的电-冷-热综合能源系统模型框架,提出考虑需求响应的两阶段鲁棒优化方法。同时,考虑需求侧调控对能源优化调度的作用,根据实时电价以及相关激励措施,灵活调整用电需求,以达到优化与大电网购售电互动的目的。通过算例分析,分别得到日前、日内的具体调度方案。结果表明:优化调度后的农宅节能效果和成本节约均有显著提升。优化方案能够充分利用光伏发电,合理安排电力、冷热负荷,并根据实时电价进行灵活调整,实现农宅与电网的有效互动。

参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制

为解决有人与无人车辆编队中,有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入对无人车跟踪控制的扰动问题,设计了一种参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制算法。通过采集分析历史数据确定控制器扰动的噪声极值,并经过适度放缩得到其鲁棒边界。设计抑制该扰动的局部反馈鲁棒控制器,并通过贝叶斯优化的方法实现鲁棒边界等控制器参数自优化。基于混合整数线性优化的方法预测有人领航车未来轨迹,并设计鲁棒模型预测控制器实现无人车对有人领航车的跟踪控制。仿真和实车试验结果表明:所设计的鲁棒模型预测控制器在跟踪精度方面相比于传统模型预测控制器有明显的提升;同时该控制器有效地抵抗了来自有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入、无人跟随车系统模型不确定性和外部环境的扰动,振荡情况明显改善,提高了系统的鲁棒性。

平行流交叉口延误计算及信号配时鲁棒优化模型

为解决平行流交叉口在实际应用中因交通波动导致主预信号协调效果不佳、移位左转车道上车辆排队溢出等问题,研究了基于情景的鲁棒优化控制方法。通过解析平行流交叉口交通运行机理,确定了交通需求、饱和流率和运行车速的随机波动会影响其运行稳定性,以此关联时变交通供给与平行流交叉口控制的耦合特征。进而构建了车均延误平均值-标准差目标函数,利用权重系数直观反映决策者对通行效率和稳定性偏好程度。在此基础上,考虑主预信号协调控制、车道功能划分、车道清空等约束条件,建立了平行流交叉口鲁棒优化模型。结合移位左转车道上车辆运行规则,基于车辆到达-驶离图式推导给出延误计算模型。研究结果表明:延误模型仿真验证中,左转和直行车均延误相对误差绝对值的平均值不超过3%,且最大值不超过6%,拟合效果较好。案例分析中,鲁棒优化相对于确定性优化,在延误均值仅增加2.24%的情况下,延误标准差降低了21.23%,说明鲁棒优化在几乎不损失交叉口通行效率的前提下,提高了平行流交叉口运行稳定性,使信号控制更符合实际交通运行需要。敏感性分析中,目标函数值随移位左转车道长度、设计速度的增加呈先减后增的变化趋势,故设计阶段移位左转车道长度的取值应与交通需求相匹配,而主预信号直行相位差计算过程中设计速度的取值应比现场调查的实际运行速度平均值略大。

基于T-S模糊模型的下肢关节运动鲁棒跟踪控制

功能性电刺激是临床应用中主要的肢体智能康复技术之一,设计控制算法以有效提高关节运动控制精度和控制器的自适应问题一直是该领域的难题。基于T-S模糊模型,针对功能性电刺激下的膝关节的鲁棒跟踪控制,考虑患者个体的差异性,建立了具有参数不确定性的膝关节运动模型;基于Lyapunov稳定性理论,分析得到了鲁棒跟踪控制器存在的线性矩阵不等式条件,在Matlab平台上求得控制器的可行解,通过仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于区间两阶段鲁棒优化模型的灌区水资源优化配置

为避免由灌区水资源配置系统存在的诸多不确定因素导致的配水过程风险性,在区间两阶段随机规划方法的基础上加入了鲁棒优化方法,构建区间两阶段鲁棒优化模型,引入鲁棒系数表示系统风险,将系统风险体现在模型中,克服了系统风险不可控的不足。以三江平原牡丹江灌区为例,对灌区水资源进行优化配置,得到灌区多水源、多作物、不同鲁棒系数下的配水目标。结果表明:随着鲁棒系数增大,导致缺水量增加,系统稳定性增强,但成本也随之增加,系统经济性降低;当鲁棒系数为3时,缺水量不再增加,系统达到稳定的状态,此时系统的成本在[1. 903 27×10~9,2. 634 75×10~9]元之间变化。优化结果可为决策者提供决策空间,为农业水资源的合理配置提供技术支持。

基于多目标优化的主动配电网三相鲁棒动态重构模型

当前主动配电网重构模型存在电网支路电能损耗多、最优解完整性差、监测效果差以及最大动作开关次数多的问题,提出了基于多目标优化的主动配电网三相鲁棒动态重构模方法。构建出模型的基础目标函数,保证UDG接受度为最大,并建立出多个关于模型的约束条件将所有目标进行优化,完成主动配电网动态模型的构建。在布谷算法的基础上添加量子位概念,降低潮流计算同时在全局搜索出最完整的最优解,实现主动配电网动态模型重构。实验结果表明,所提方法的电网支路电能损耗少、最优解完整性好、监测效果好以及最大动作开关次数少。

基于两阶段鲁棒优化的电力系统运行灵活性容量评估模型

具有强随机性和波动性的可再生能源大规模并网以及按时序产生的净负荷波动对电力系统运行灵活性提出了更高要求。为了定量评估电网的运行灵活性容量,提出了一种基于两阶段鲁棒优化方法的电力系统运行灵活性评估数学模型。第一阶段,假设可再生能源出力是确定的,以运行成本、弃风、切负荷最小化为目标函数;第二阶段,考虑可再生能源出力的不确定,对第一阶段的运行调度策略进行调整。针对不确定因素,构建一类可调的鲁棒集进行刻画。采用对偶理论和大M法(Big-M)对模型进行转化,使之成为具有可解析形式的优化模型。采用列和约束生成算法(CCG)对模型进行求解,在改进的IEEE RTS 24节点测试系统上进行数值模拟,验证评估方法的有效性。

仅知需求区间信息下具有二次订货机会的损失厌恶报童鲁棒优化模型

在仅知需求区间信息条件下,本文研究了具有二次订货机会(追索权)的损失厌恶报童鲁棒库存决策问题。在构建不确定需求下的报童支付函数基础上,根据前景理论给出了考虑二次订货的损失厌恶报童期望值函数,本文针对随机优化方法难以处理需求信息缺失情况和传统最大最小鲁棒建模准则过于保守问题,在仅知需求区间信息下,建立了基于最小最大后悔值准则的鲁棒优化模型。在此基础上,本文分别给出了风险中性和损失厌恶下具有封闭形式的报童鲁棒订货量决策和后悔值绩效;分析了损失厌恶系数、初次订货单位成本、二次订货单位成本、剩余产品单位残值以及需求区间范围等系统参数对报童鲁棒订货量和后悔值的影响,并给出了相应的管理启示。结果表明,同风险中性情况相比,损失厌恶下的报童订货量更低,而对应的后悔值却更高。此外,虽然各系统参数对报童订货量决策和后悔值的影响机制不同,但无论是风险中性还是损失厌恶情况下,该影响机制并无本质区别,表明即使决策者具有不同风险态度,依据文中方法制定的订货策略在管理意义上具有一致性。进一步,通过对比不同决策准则下的报童运作绩效发现,基于文中最小最大后悔值方法得到的订货量决策能够确保较小的绩效损失,具有更好的鲁棒性。

基于两阶段鲁棒区间优化的风储联合运行调度模型

为了全面和准确地考虑风电出力的不确定性和消纳能力,并兼顾系统运行的经济性和可靠性,通过在风电不确定区间可优化的鲁棒区间经济调度模型中引入常规机组和储能系统运行状态的离散决策变量,建立风储联合运行的双层鲁棒区间机组组合模型。针对连续变量和离散变量间存在耦合关系,导致计算过程中对偶转换失效而使模型难以求解的问题,提出基于Benders分解算法的两阶段迭代求解策略。仿真分析表明,所提模型在确定风储联合运行方式时,能更全面地考虑风电不确定性及消纳能力对系统运行经济性和可靠性的影响。

不确定非方广义分数阶T-S模糊系统的鲁棒镇定

针对不确定非方广义分数阶T-S模糊系统阶数为0<α<1的鲁棒镇定问题,提出了一个有效的判据.首先,利用一个新的T-S模糊动态补偿器,将不确定非方广义分数阶T-S模糊系统转化为一个增广的不确定方形广义分数阶T-S模糊系统.由于增广变量的引入,动态补偿器的设计问题可以等价为静态输出反馈控制器的设计问题.其次,设计一个分数阶导数反馈控制器对得到的增广系统进行正常化处理.然后,对正常化得到的不确定分数阶T-S模糊系统进行研究,得到一个系统渐近稳定的充分条件.该条件保守性小并且形式简洁.最后,通过一个数值算例和一个实际例子验证了本文所提出结论的正确性和有效性.

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征,在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性,同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响,建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性,显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性,且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。

消纳大规模风电的鲁棒区间经济调度 (一)调度模式与数学模型

大规模风电接入给电力系统调度运行带来挑战。传统的确定性调度方法没有合理地考虑风电的不确定性,因此无法保证系统的安全运行。面向日内的有功调度,文中提出一种利用风电预测区间的鲁棒风电调度模式,使得风电场尽可能运行在最大功率点追踪模式,该模式具有控制灵活和可操作性强的特点。基于该调度模式,建立考虑自动发电控制(AGC)调节响应的鲁棒区间经济调度模型及其等价二次规划模型。最后,在改进的IEEE 24节点系统上进行蒙特卡洛仿真并与传统调度方法对比,验证了所提出的经济调度方法的鲁棒性、可靠性和经济性。

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。

不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型

针对在突发事件发生的紧急救援期,应急物流系统的运载能力有限性及多种应急物资的需求不确定性,采用相对鲁棒优化方法建立了基于总时间和总成本最优的多目标数学模型.结果表明:模型合理地解决了应急物资在需求不确定条件下选址-路径的安排问题,通过算例将绝对鲁棒优化与相对鲁棒优化的对应问题以及单目标与多目标模型的最优解进行对比,验证了多目标鲁棒优化模型能够体现应急物资在需求不确定条件下选址-路径方案的最优性与鲁棒性的均衡,从而在突发事件发生时能有效保证应急物流决策的鲁棒性.