机组组合的改进自学习粒子群算法

安全约束机组组合是混合整数规划问题,找到高效稳定求解此问题的算法很重要。文中提出了一种新型的离散粒子群求解机组组合问题,通过松弛模型辨识出机组中必开必停的情况,减少离散变量数目,并结合机组组合问题的特性提出了对应的改进自学习策略,能较好地解决含安全约束的机组组合问题。此外,给出了一种初始粒子群生成策略,提高粒子质量。以IEEE30和IEEE118两个标准节点系统为测试算例,通过与传统算法和商业软件包CPLEX的数据对比发现此算法能较快找到最优解或次优解,效率高计算结果稳定,证明该方法可行高效。

用户侧互动模式下发用电一体化静态安全校核

在用户侧互动模式的基础上,提出了统一优化发电资源、用户侧互动资源的发用电一体化静态安全校核模式和模型,提高了系统重载情况下的N-1安全效益。针对N-1安全约束数量庞大和互动负荷的启动整数变量规模大的问题,提出了基于起作用互动负荷启动变量识别方法的主、子问题迭代算法,缩小了待优化空间,降低了混合整数规划模型的求解难度。通过新英格兰39节点系统验证了所提出的模型和算法的有效性。