考虑需求响应和热能梯级利用的园区综合能源系统多目标优化调度

园区综合能源系统(Park-level Integrated Energy System,PIES)供能设备多样,能源耦合机制复杂,是典型的复杂能源系统。为实现PIES低碳经济运行并提升风电消纳量以及解决系统因用能结构不合理导致的能源利用效率偏低问题,文中建立了电热需求响应模型优化负荷,并充分考量能量的“质”与“量”,基于热力学第一、第二定律建立了对系统碳排放约束性较强的综合能效模型,并将系统的热负荷根据能源品位进行细化区分,依据热能梯级利用理论,建立了能量耦合设备的数学模型。最后结合系统经济成本目标及系统综合能效目标建立了园区综合能源系统多目标优化调度模型,实现针对系统内各设备出力的调度。算例分析表明,文中提出的优化调度方案能够在提升系统风电消纳率及运行经济性的同时兼顾系统的低碳高效运行。

基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

多态场景下考虑出行链重构的电动汽车多目标协同优化调度

电动汽车用户日内的充电计划具有规律性,但在突发事件影响下,电动汽车用户的充电行为则具有突发性和主观性。突发事件由用户影响到电动汽车的充放电过程,最终波及电力系统的稳定运行。首先,考虑实际出行中距离变化时用户的充电意愿,提出充电意愿模型,模拟用户的充电意愿区间;然后,基于电动汽车出行时空特性,将影响调度计划的突发事件分为4类,模拟4种事件对既定调度计划的影响,并综合考虑气温和电价等因素,对电动汽车进行充放电调度;最后,提出多态场景下储能站协同电动汽车的能量管理策略,对常态及两种极端条件下的电动汽车进行充放电调度。采用区域电网进行仿真,分析出行链重构在行为场景、事件类型、调度策略、集群规模、用户参与度和风电规模的条件中对电动汽车充放电调度的影响,验证了所提模型的合理性和有效性。

含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度

电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。

耦合调峰与通航需求的梯级水电站群短期多目标优化调度的MILP方法

电网调峰任务与河道通航需求间的矛盾是水电航运梯级调度时所面临的突出问题,区间回水的顶托作用增大了该问题的复杂性。建立考虑回水影响的梯级水电站群短期多目标优化调度的混合整数线性规划模型,模型以剩余负荷平均距与下游尾水位平均距最小为目标,在将非线性约束通过函数聚合后,利用六面体栅格化技术与第二类特殊有序集约束方法实现该约束的线性化。利用法线边界交叉方法对模型进行求解。算例结果表明,所提方法可以充分计及回水顶托的影响,兼顾调峰与通航需求,高效求解多目标调度问题并获得较理想的结果。

分时电价下含电动汽车的微电网群双层多目标优化调度

为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象,依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网,提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式,建立了微电网内运营商峰谷差最小—用户充电费用最少和充电满意度最大的双盈多目标优化调度模型,采用上海市实际居民办公商业混合体,基于MATLAB/NSGA⁃Ⅱ算法求解负荷整形度;采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电最优满意度;实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明,该方法能有效降低配电网负荷峰谷差,提高电动汽车充电效率,满足用户充电需求。

基于主动尾流控制的风电机群协同优化调度

针对机组间尾流效应严重影响风电机组发电效率的问题,提出了风电机组安全偏航约束计算方法、尾流特性混合半机理建模方法以及风电机群多目标协同优化调度方法。基于FAST.FARM平台完善了多自由度可控机组与尾流的动态交互集成仿真环境,对比分析了2台机组串列式排布以及华东地区某海上风电场7台机组实际排布下的协同运行优化性能。结果表明:所建立的集成仿真模型能够合理表征风电机群与空气流场的多领域动态交互特性,所提方法能够有效提升风电机群发电效能,促进经济效益、资源利用和成本控制的均衡优化。

基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度

为实现多能微网内部能源的灵活调用,减轻系统碳排放压力,文中提出了一种基于改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的多能微网多目标优化调度方法。建立了冷热电气多能微网模型,分析系统能源耦合机理并对设备进行数学建模;以微网运行成本与环境成本最小为目标,构建多能微网多目标优化调度模型;提出一种改进PSO算法,通过调整主要参数的迭代规则,并采用自适应粒子寻优策略加快收敛速度,提升寻优效果;仿真结果表明:与传统方法相比,所提基于改进PSO算法的多目标优化调度方法能够有效提升算法收敛速度、降低系统综合成本,兼顾其运行的经济性与环境友好性。

Kriging水动力学代理模型在水库群优化调度中的应用

为解决传统水动力学模型结合调度模型求解耗时长的难题,使用代理模型模拟水动力学模型以提升求解效率。从金沙江下游—三峡梯级水库调度实际出发,结合水动力学和代理模型相关理论,建立了基于Kriging代理模型的水库群多目标调度模型并采用多目标进化算法对模型进行求解,最后采用投影追踪法对得到的多目标帕累托前沿进行决策。研究结果表明,代理模型的平均模拟误差≤1.5%,能够较为精确地替代原有长耗时水动力学模型并结合调度模型给出具有竞争关系的帕累托前沿及合理的折衷方案,对促进梯级水库综合效益发挥提供理论依据。

考虑氢储能的多目标综合能源优化配置方案研究

针对可再生能源大规模并网带来的能源消纳需求,电制氢技术因其可将电能清洁高效地转换为氢能储存的特性,提供了一种有效的能源消纳方案。文中旨在研究考虑氢储能的多目标综合能源优化配置方案,首先提出包含可再生能源发电、电制氢、储能等环节的能源框架,进一步构建以投资成本低、可再生能源机组的弃风弃光量小和碳排放量低为目标的多目标调度模型,最后通过小生境粒子群算法在多个目标之间寻找最优解集。仿真结果表明,本方法可以得到系统投资成本低、可再生能源利用率高和碳排放量低的配置方案,以推动能源结构绿色转型。

基于多目标混合蛙跳差分进化算法的皂市水库优化调度

随着社会经济的发展和对生态保护需求的增强,以防洪和兴利为目标的传统水库综合调度已经不能满足多样化的需求,进行多目标的水库综合优化调度显得尤为重要。为实现皂市水库水资源综合效益最优化,平衡社会效益、经济效益和生态效益,面向水库的发电、供水和生态要求,在不同来水条件下建立基于多目标混合蛙跳差分进化算法(Multi-objective Shuffled Frog Leaping Differential Evolution Algorithm,MSFL-DEA)求解的皂市水库优化调度模型,并采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与逼近理想点法(Technique for Oder Preference by Similarity to Ideal Solu⁃tion,TOPSIS)的组合赋权法进行不同决策偏好的方案优选。结果表明:随上游来水减少,水库的发电效益下降最为显著,其次为生态效益和供水效益;各来水频率下,生态与发电、供水与生态的竞争关系相对更为明显,发电与供水之间相对较弱;根据不同决策偏好,得出供水优先、发电优先、生态优先以及均衡优化4组方案,对比认为均衡方案偏向折中,且年内各月的供水、生态及发电过程也相对协调(以P=75%为例);该方案在来水频率分别为50%、75%和95%时,年发电量分别为3.697、2.981、2.155亿kWh,供水满足度为0.871、0.775、0.702,生态满足度为0.861、0.699、0.615。研究成果有利于提高水资源利用效率,为皂市水库的科学调度决策提供参考。

钱塘江梯级水库中长期多目标联合优化调度研究

新安江、富春江水库是华东电网的主力调峰电厂,对电网的安全、稳定运行起着重要作用。为了充分利用钱塘江流域的控制性水利枢纽——新安江水库的调节能力,进一步发挥梯级水库群的综合效益,本研究以新安江、富春江梯级水库为研究对象,建立协调发电量及弃水量的梯级水库联合调度模型,并采用DPSA算法求解,得到不同典型年下梯级水库联合优化调度过程。结果表明:与单库调度运行相比,联合优化调度的发电量提高2.85%、弃水量降低17.5%,联合调度能更好地发挥两库的水资源综合利用效率。

含高比例清洁能源的微电网多目标优化调度策略

高比例风光电源接入微电网系统,带来了更多的不确定因素,也给电网的优化调度带来了挑战。为提高系统的经济、环保性能,合理配置风光机组的装机容量,促进风光消纳,该文建立高比例清洁能源微电网模型,定义经济性与环保性目标函数,提出多目标优化调度策略,并采用粒子群优化算法进行求解。通过算例分析,探究清洁能源渗透率对微电网的经济、技术特性及清洁能源消纳率的影响。随着清洁能源渗透率的提高,消纳率总体呈降低趋势,且存在渗透率临界值,在临界值范围内提升渗透率可有效提升微电网综合运行效益。结果表明,该文提出的调度策略正确有效、算法收敛可靠,能为风光机组装机容量的合理配置提供重要参考。

基于改进遗传算法的智能电网多目标优化调度研究

基于供电与用电需求之间表现出的不平衡性,提出基于改进遗传算法的智能电网多目标优化调度方法。以电网所能容纳的传输容量与电网中每条支路传输容量的拟合度作为电网灵活性量化指标,引入支路抵御净负荷波动能力参数,确保指标的可靠性。在遗传算法中引入了校验机制,以避免陷入局部最优,以灵活性为目标函数对电网进行多目标调度优化。对比测试结果表明,设计的调度方法可有效提高电网的灵活性,并降低配网缺电量,为满足周围环境的用电需求提供可靠保障。

考虑供水均衡性的南水北调东线工程江苏段优化调度

针对南水北调东线工程江苏段向省内受水区输水时遭遇的供水时空不均衡问题,同时为了增加工程运行的综合效益,提高工程的供水均衡性,建立了以受水区综合缺水率最小、泵站总抽水量最小、缺水率时间标准差最小、缺水率空间标准差最小为目标的多目标优化调度模型,并采用NSGA-Ⅲ算法求解优化调度模型,运用基于层次分析法与TOPSIS法的组合赋权法进行方案优选。结果表明:相较于常规调度方案,优化调度方案的南水北调东线工程江苏段受水区的供水率得到明显改善,在95%、75%和50%来水频率下,综合缺水率分别下降了9.2%、8.2%和10.5%;泵站总抽水量在95%、75%来水频率下增加了21.6%、15.4%,在50%来水频率下下降了39.4%;受水区供水时空均衡性明显提高,在95%、75%和50%来水频率下缺水率时间标准差、缺水率空间标准差均显著降低,不同受水区不同时段缺水率分布范围更均匀集中。

官厅水库多目标调度规律与方案研究

为探究水文变异和外调水源补给对水电站发电和生态的影响,以官厅水库下游减水河段为例,在计算水文变异下生态流量的基础上,定义了减水河段的生态保证程度,建立了水库发电和生态保证程度多目标优化调度模型,采用非支配遗传算法(NSGA-II)求解多种情景方案。研究结果表明:官厅水库入库径流分别于1971年和1983年发生变异,水文变异后发电和平均生态保证程度显著降低;水电站发电和生态之间多目标关系显著,发电量减少37.4%可增加67.8%的生态效益;外调水源补给后发电量和平均生态保证程度均显著提高,特别是枯水年,分别提高56.9%和40.3%。

采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型

梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。

大规模间歇式电源接入电网多目标鲁棒优化调度

随着间歇式电源接入电网的比例不断提升,间歇式电源出力的波动性和随机性会给电力系统优化调度带来较大影响。针对大规模间歇式电源出力的不确定性,提出将鲁棒优化理论引入到含大规模间歇式电源的电力系统优化调度中;构建了含间歇式电源的电力系统多目标动态鲁棒优化调度模型,以尽可能实现常规火力发电成本最低、污染气体排放量最少的综合优化目标;设计了一种新的多目标复合型微分进化算法,该算法通过将帕累托非劣排序、种群分割、复合微分进化和种群重组等一系列操作引入微分进化算法有效兼顾了微分进化过程中个体多样性与收敛速度。算例分析结果表明,提出的算法和模型能够很好地解决大规模间歇式电源接入电网多目标鲁棒优化调度问题,所得优化调度结果具有比较好的可靠性和经济性。

采用梯级水电站动态弃水策略的多目标短期优化调度

弃水是影响梯级水电站经济运行的一个重要因素,针对静态弃水策略的不足,在协调条件的基础上,建立了梯级水电站的动态弃水模型,以此为基础建立调度期内发电量最大、年调节或季调节水库末蓄水量最大、日调节水库末蓄水量偏差平方和最小、总耗水量最小及末级水电站弃水量最小的多目标短期优化调度模型。针对仿电磁学算法原理(electro-magnetism-like mechanism,ELM)简单及收敛迅速的特点,采用嵌入数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)的混合仿电磁学算法对多目标优化调度模型进行求解,该算法避免了传统权重系数法的盲目性。对一个8级梯级水电站系统进行仿真分析,结果表明所提出的动态弃水策略可以有效地提高梯级水电站的发电效益,同时也验证了混合仿电磁学算法在求解多目标优化问题时的有效性。

基于仿电磁学算法和数据包络分析的水火电力系统多目标优化调度

在节能调度背景下,为提高水火电力系统运行的综合经济性,针对含有梯级水电站的水火电力系统,构建兼顾节能、用水和电网间协调的多目标优化调度模型。为对其进行有效求解,以分析数据包络分析有效性与Pareto有效解等价性理论为基础,提出以优化目标和约束条件违背量为CCR-I模型输入和输出指标并融合仿电磁学算法的多目标优化调度模型求解新方法。以一个含有8个梯级水电站和10个火电厂的水火电力系统为例进行仿真分析,结果表明所提方法求解时无需采用权重系数、层级选择及量纲统一等步骤,与以决策变量为输入指标的方法相比,CCR-I模型的变量个数减少近5倍,求解效率高,且可利用数据包络分析值和优化目标双重准则确定调度方案,从而实现燃料、水能资源和网损间的合理协调。