基于坏场景集的抗风险鲁棒调度模型

讨论了场景描述的不确定环境下的鲁棒调度模型.通过对传统不确定调度模型在追求优良性能的积极性和抗风险的保守性两方面对抗和均衡关系的透视和分析,建立了一种新的鲁棒调度模型.该模型的优化目标由平衡因子将期望性能和抗风险鲁棒度量组合而成.抗风险鲁棒度量基于坏场景集概念而定义,坏场景集中坏场景的数目可由一个基准性能来调节,当平衡因子或者基准性能变化时,构成一族鲁棒调度模型.一系列的定理阐明了本文提出的鲁棒调度模型族与传统不确定调度模型之间的关系,给出了该鲁棒调度模型有效的条件.仿真测试实验针对加工时间不确定的Job-shop调度问题进行,计算结果表明新模型在追求优良性能的积极性和抵抗风险的鲁棒性方面相对传统模型具有了更好的全面性和综合性,可以实现调度解在不同场景下的期望性能和抗风险鲁棒性的更好平衡.

坏场景集下含风电多源系统的改进鲁棒调度模型

针对不确定条件下含风电的多源电力系统运行的安全性与经济性的优化问题，提出基于坏场景集的改进鲁棒调度模型。首先采用坏场景集法来描述风电出力波动的随机性与恶劣性，然后基于现有的含平衡因子的均值．方差调度模型，针对其鲁棒度量提出改进，将预测风电出力场景下的调度成本纳入目标函数，建立包含风电、常规火电机组与储能系统的鲁棒调度模型，该模型兼顾系统经济性与抗风险性，并能给出可执行的调度方案。最后，通过对算例的仿真计算，对比分析所提改进模型与现有的均值．方差调度模型在经济性、鲁棒性及调度可行性方面的性能表现，验证该模型的优越性与可行性。所有仿真实验均由专业优化软件LINGO15编程实现。

石化企业事故场景研究综述

石化行业是一个高风险行业,石化企业的安全问题也一直备受关注。而解决这个问题就要加强对企业的风险评价,风险评价的关键又是辨识可能的事故场景。因此,文章通过对最坏事故场景、最大可信事故场景和参考事故场景进行研究,分析利用每种事故场景进行风险评价的优缺点,并介绍了三种事故场景的确定方法。希望通过研究,可以找出一种合理的事故场景用来进行风险评价,对于加强石化企业的安全性具有重要意义。

含风电场电力系统的模糊鲁棒优化调度

随着电力系统中风电渗透率的不断提高,如何维护含风电场电力系统的安全稳定运行成为调度部门面临的新挑战。风电功率预测为调度部门提供决策依据,是解决风资源波动性和间歇性的首要方法,但当出现预测方法无法有效预测的风电功率爬坡事件时,依据功率预测值安排的调度方案可能不可行。为此,在传统模糊调度的基础上,提出含风电场电力系统模糊鲁棒调度方法。该方法采用六点模糊数考虑风电功率爬坡事件持续时间的不确定性,生成包含最坏场景的不确定集,并将其用来描述风电功率及安排调度。算例结果表明,考虑风电功率爬坡的模糊鲁棒调度可以有效解决传统调度方案中系统爬坡能力不足的问题。