基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计

月度机组组合是电力系统中长期运行方式安排的重要内容。为解决传统以“内点法+混合整数规划”为核心的求解算法在解决大规模月度机组组合问题时计算效率较低的问题,本文提出了一种基于混合维度粒子群分布式算法的月度机组组合高效计算方法。混合维度粒子群算法以传统粒子群算法为基础,通过将原种群根据其混合整数变量拆分为多个互不重叠的子种群,将原串行计算问题等效转变为并行问题,从而可利用多个子计算服务器同时求解,提升计算效率。最后基于某省级电网实际数据构造的算例表明,相较于传统粒子群算法,分布式计算能大幅提高月度机组组合问题的计算效率,同时计算效率随计算服务器增加而提升,对解决当前电网规模不断扩大下的月度机组组合高效计算问题具有显著效果。

面向实时高频交易的分布式计算平台实现方法

实时高频交易特有的高频率、短时长特征,对出清计算、决策评估等提出了较高的技术要求。为解决当前实时高频交易领域所面临的计算效率与准确性问题,选取了电力现货交易为研究案例,提出了一种基于分布式计算为核心的算法平台。针对电力现货交易中,交易出清时间短、交易频率高,且交易模型复杂等特征,引入混合维度粒子群算法,提出了基于分布式计算的电力现货市场出清方法,通过将原问题拆分为多个子问题,大幅提升了计算效率。最后结合当前电力现货市场建设实际,设计了基于分布式计算的电力现货市场交易平台系统架构。