竞争机制下的火电机组启停计划的优化

在电力市场厂网分开竞争机制下,发电厂机组优化组合作为电力系统短期经济调度的一个重要方面,传统的以满足全部负荷需求同时使成本最小为目标的火电机组优化启停的数学模型难以适应电力市场运营模式。针对这种情况,从发电厂的角度,结合电力市场运营实际和时段负荷经济方法,运用经济学领域的边际分析理论[1],提出了以利润最大为目标函数的优化火电机组启停的改进遗传算法。该算法提出了启发式初始解和改进遗传操作,克服了基本遗传算法处理机组组合问题的不足,能方便有效地处理火电机组优化组合的复杂约束问题,提高了收敛速度,具有实用价值。

独立电厂多目标机组最优启停计划随机模拟遗传算法

根据预测的边际电价和成本分析 ,在考虑预测负荷的随机波动情况下 ,建立了电力市场下发电机组最优启停计划的多目标相关机会约束随机规划模型 ,并详细地给出了基于随机模拟的遗传算法的求解方法。采用该规划方法解决机组最优启停计划可在不确定环境中促成多个目标的实现。

一种水电站厂内经济运行算法

介绍一种将惩罚函数、动态修正出力-流量(N-Q)关系与优化算法相结合实现水电站厂内经济运行的方法。该方法可针对短期优化调度结果(日负荷过程)制定启停计划,实现负荷的经济分配,并且考虑了机组间的效率差异、机组启停成本、气蚀振动区、机组可用性及主接线方式等约束条件。算例表明该方法不仅能解决厂内经济运行的多约束问题,而且能与电力市场下的短期优化调度很好地结合起来。该方法易于实现程序设计且计算速度快。

基于区间规划的含风电场电力系统优化调度

针对现有风电功率建模方法存在的历史数据需求量大、模型复杂度高等问题,提出基于区间规划的含风电场电力系统优化调度模型。该模型引入环境污染惩罚成本,用基于预测误差的区间数表示风电功率和系统负荷,并将区间可能度约束作为新的约束条件;模型求解采用机组启停计划和负荷最优分配的双层优化策略,其中负荷分配层的优化采用改进的粒子群优化算法,该算法在引入混沌理论和逻辑自映射技术的基础上,构造了自适应变速因子增强算法的全局探测和局部搜索能力。最后,通过算例证明了模型和算法的准确性和有效性。