考虑源荷双重不确定性的多源系统鲁棒模糊动态综合环境经济调度

“双碳”目标下,以风电、光伏、光热发电为主的源端新能源规模化并网以及荷端供给需求和种类的多样性使得系统源荷平衡受到极大影响,给新型电力系统运行带来严峻挑战。基于此,以风电-光伏-光热-火电联合发电系统为研究对象,提出一种考虑源荷双重不确定性的鲁棒模糊动态综合环境经济调度模型。首先,分别基于鲁棒理论和模糊理论对多源系统源荷不确定因素建模,同时构建鲁棒模糊数学模型并推导其等价确定模型;其次,综合考虑各种环境经济因素,构建多源系统鲁棒模糊动态综合环境经济调度模型;然后,根据其等价确定转化思想对模型进行转化并采用基于差分进化的粒子群算法求解;最后,基于新疆哈密电网实际数据和改进IEEE-39节点系统,验证所建模型的寻优效果在环境经济上的可行性、有效性及优越性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的电力负荷环境经济调度优化

机组环境经济负荷调度问题是污染排放和发电成本均最小的多目标优化方向,文中提出采用NSGA-Ⅱ算法求解机组环境经济负荷调度问题,以某包含6台发电机组系统为研究对象,针对NSGA-Ⅱ在环境经济负荷调度多目标优化问题应用中,Pareto解集不够理想、易早熟收敛的问题,在种群初始化方法过程中对其个体进行了部分解约束,并将算数交叉算子替代SBX算子。仿真结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法可以实现对机组环境经济负荷调度问题更为有效的多目标寻优,Pareto解集分布性更好、解的质量更优。

煤矿发电厂多目标环境经济调度仿真研究

带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在多目标优化领域中被广泛应用。针对煤矿发电厂电力监控系统多目标环境经济调度(EED)问题,为了进一步提高NSGA-Ⅱ算法的搜索能力和种群多样性,避免早期收敛于局部最优,提出了一种新型融合算法TL-NSGA-Ⅱ。通过对IEEE30节点测试系统进行电力系统环境经济调度仿真测试以及和对比其他算法可知,TL-NSGA-Ⅱ算法能够得到更优的Pareto解,说明该算法能够更有效地求解多目标环境经济调度问题。

计及需求响应下典型工业负荷排放特性的环境经济调度

水泥厂等工业用户一方面具有高排放属性,另一方面也具有相当可观的需求响应潜力,可作为电力系统应对风电等新能源发电不确定性的重要手段之一。为此,在含风电电力系统环境经济调度问题中充分考虑水泥厂大气污染物和碳排放特性及其需求响应能力,实现电力系统源荷协同的绿色低碳运行。首先,分析了电源侧火电机组和负荷侧水泥厂的大气污染物排放特性,并计及大气污染物的时空分布特性和污染源附近区域的环境容量裕度,提出了火电机组及水泥厂环保成本计算模型。同时,考虑了火电机组及水泥厂的碳排放特性,并采用阶梯型碳排放成本模型计算火电机组和水泥厂的碳排放成本。在此基础之上,提出了水泥厂负荷优化模型,以阶梯型分时电价的方式调动水泥厂参与需求响应,构建了源荷协同的含风电电力系统环境经济调度模型。最后,基于改进的IEEE 39节点系统进行了算例分析。结果表明,所提模型不仅可以实现电网侧和水泥厂成本均降低的双赢局面,还能够降低电力系统源荷整体的碳排放量。

不同调峰深度下火电机组的环境经济调度优化

在双碳目标背景下,为实现电网调峰以消纳更多新能源以及传统火电的节能减排需求,该文建立配合储能系统及大规模风电并网的不同调峰深度下火电机组环境经济调度模型,分析火电机组的调峰能力以及不同调峰深度下机组的煤耗特性和CO_(2)排污特性的变化;提出一种不同调峰深度下的惩罚因子,将多目标环境经济调度转化为单目标优化,并给出一种改进的灰狼算法以求解模型。与原始灰狼算法和粒子群算法相比,该文提出的算法具有更好的优化性能。算例结果表明:在RPR和DPR调峰阶段,系统煤耗成本和CO_(2)排放量随调峰深度增加而减小;在DPRO调峰阶段,CO_(2)排放量随调峰深度增加而增加。储能系统发挥了削峰填谷的作用,大幅减小弃风,降低了系统运行的总成本。

采用多目标蚁狮优化算法(MALO)的环境经济调度

本文针对传统优化算法求解电力系统环境经济调度(EED)容易陷入局部最优解的问题,采用了一种多目标进化算法——多目标蚁狮优化算法(MALO),通过在计及阀点效应和没有阀点效应的测试案例上实现。实验表明,MALO算法在可行域内更容易搜索出全局最优解。

电力系统动态环境经济调度建模与求解

建立了耦合动态经济调度(dynamic economic dispatch,DED)和环境经济调度(economic emission dispatch,EED)的电力系统动态环境经济调度(dynamic economic emissiondispatch,DEED)模型。DEED为多变量、非线性、强约束、多目标优化问题,国内外研究者通过将其转化为单目标或根据时间划分将其转化为一系列静态调度问题进行简化,但该类方法存在无法保证全局最优或计算效率低下问题。为此将非支配排序机制应用于差分进化算法中,并引入二次选择和随机替换操作克服早熟收敛,同时嵌入动态约束处理方法,提出带有动态约束处理的改进多目标差分进化算法用于求解DEED问题。算例结果验证了所提方法的有效性。

考虑碳权交易和风荷预测误差随机性的环境经济调度

在低碳经济背景下,碳交易的引入及风电接入电网成为实现低碳减排的重要手段和方式。为此,建立了考虑碳交易与风荷预测误差的多目标环境经济调度模型。在经济目标函数中引入碳交易成本,基于碳排放量将碳交易成本分为碳收益、碳权成本、过排放罚金3部分,通过碳权购买裕度控制碳交易成本;模型中考虑污染物排放量最小目标函数,进一步促进系统调度的低碳减排。基于机会约束规划理论处理负荷及风电的不确定性,将其转换成负荷预测误差和风电功率预测误差的不确定性进行处理,并基于正态分布理论将不确定性模型转化成其确定等价类模型进行求解。在模型求解时,采用非支配排序遗传算法实现混合整数多目标优化问题的求解,算例分析表明在碳交易政策下,可以通过合理的碳权购买裕度及引入污染物排放量目标来实现环境经济调度,从而证明了模型的合理性和有效性。

采用改进型多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度

电力系统多目标环境经济调度要求在满足发电成本最小的同时发电厂的污染气体排放也最小,为此提出了基于Pareto占优策略和拥挤距离排序方法的改进型粒子群算法求解该多目标问题。采用容量可动态调整的外部存档集合存储当前Pareto最优解,利用Pareto占优策略确定个体最优位置,进而根据粒子拥挤距离确定全局最优位置,并设置了动态惯性权重,引入了小概率变异机制,提高了算法搜索能力。算例结果验证了该算法的有效性。

计及等排性能系数的冷热电多联供环境经济调度

在供热当量基础上,从无能量品位的污染排放角度提出等排性能系数,以作为克服能量品位的热(冷)能与电能转化的依据,并构建其数学指标。为研究等排性能系数对系统运行经济性的影响,建立包括发电成本与环境成本的冷热电多联供(CCHP)系统的多目标优化调度模型,运用隶属函数将其转化为单目标模型,并利用非线性规划方法求解。仿真结果表明,等排性能系数能准确反映能量等值转化随供能生产状态的变化及不同生产供能状态下CCHP系统的实时能耗成本。

采用基于分解的多目标进化算法的电力环境经济调度

为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D的多目标环境经济调度算法。该算法首先采用Tchebycheff法将整个EED Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用差分进化同时求解这些子问题,并在算法中加入约束处理及归一化操作,以获得最优的带约束EED问题的调度方案。最后,应用模糊集理论为决策者提供最优折中解。对IEEE 30节点测试系统进行仿真计算,并与其它智能优化算法的调度方案对比。结果表明,该算法有效可行,且具有很好的收敛速度和求解精度。

含电动汽车的电力系统动态环境经济调度

为应对电动汽车规模化应用给电力调度带来的挑战,构建含电动汽车的动态环境经济调度模型。该模型将各调度时段电动汽车的"车-网"互动(V2G)功率以及常规机组的出力作为决策变量,以总燃料费用和污染排放量作为优化目标,在满足系统能量及用户出行需求的前提下,动态管理电动汽车的充放电行为。设计一种采用改进MOEA/D的优化调度求解方法,并提出基于罚函数的决策变量两步制动态约束处理策略。测试系统的仿真结果验证了所提调度模型及方法的合理性及有效性。

含风电场的多目标动态环境经济调度

为应对风电并网给电力经济调度带来的影响,构建了含风电场的多目标动态环境经济调度模型。该模型能同时兼顾燃料费用目标及污染排放目标,并计及阀点效应、网络损耗以及由风电不确定性引起的旋转备用需求。为求解该模型,达到为决策者提供最优调度方案集的目的,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于动态调度领域。针对模型的复杂约束,在算法中加入对机组出力的实时调整及对约束违反量的适当惩罚,并利用归一化操作,避免算法向某一目标过度进化。经过对算例的仿真及对不同调度方案的对比分析,验证了所提调度模型的合理性以及改进MOEA/D算法解决此类问题的有效性。

面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化

考虑洁净能源在环保问题上低成本的优势,建立了一个面向电力市场的含风电的电力系统环境经济调度优化模型,使电力市场环境下含风电的电力系统优化调度更趋合理和经济,具有较高的可信度。基于遗传算法,运用Matlab工具箱对IEEE30节点系统进行了优化求解与仿真,验证了该模型和算法的正确性和有效性。

基于粗糙集理论与CLSDE算法的环境经济调度优化模型

针对环境经济发电调度优化问题,提出了一种应用粗糙集理论构建评价函数的多目标优化方法,并提出了基于混沌局部搜索策略的差分进化算法(chaotic local search strategy differential evolution algorithm,CLSDE)的求解算法。应用粗糙集理论确定经济调度和环境调度函数的约束度,以确定各目标函数在优化模型中的权值。采用CLSDE算法求解环境经济调度(environmental economic dispatch,EED)多目标优化模型,该算法只对目标函数中的变量进行编码,约束条件函数中的变量随机产生,每代进化完毕后,对最优个体进行混沌局部搜索,克服了差分进化算法局部搜索能力较弱和惩罚函数方法中惩罚参数选择较难的问题。对IEEE30节点的标准测试系统进行了仿真计算,结果表明CLSDE算法在解决环境经济调度问题时具有可行性和有效性,在不增加污染气体排放量的同时降低燃料费用,使环境经济调度更能兼顾发电调度的经济利益与环境利益。

基于分区协调优化的环境经济调度策略

传统发电调度一般以发电成本最小为目标,环境经济调度则不仅要考虑经济运行目标,还需要兼顾环境保护。本文从协调优化的角度探讨了互联电网的环境经济调度策略,将电力市场购电成本最小和发电机组污染气体排放最小同时作为目标函数,提出了各分区分别设置多目标权重的方案;并根据电网分解与协调原理,进行分布式并行计算。算例表明,本文提出的调度策略能够以尽可能小的经济代价,达到污染排放总量控制更优的效果。在不添加环保投入、并保证发电量需求的条件下,通过分区调度策略,实现了环境与经济的双目标均衡优化。

水火电力系统多目标环境经济调度模型及其求解算法研究

通过综合考虑发电费用最小及污染气体排放量最小这两个调度目标建立了水火电力系统多目标环境经济调度模型,并提出一种混合多目标差分进化算法对模型进行求解。该算法针对多目标优化问题的特点对差分进化算法的算子进行了修正,并基于混沌序列提出一种参数自适应调整策略以克服算法参数率定的难题。设计了一种二次变异算子来防止算法陷入局部最优。针对不同类型约束特性提出一种约束处理方法。实例计算结果及对比分析验证了所提方法的可行性和有效性,为实现水火电力系统实现经济与减排双目标均衡优化提供了一条崭新途径。

基于改进萤火虫算法的含风电系统环境经济调度

人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的目标函数考虑火力发电成本、旋转备用成本、碳排放权交易成本、风力发电成本及弃风惩罚成本。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现的振荡问题,该文提出一种变步长萤火虫算法对模型进行求解。结合修改后的IEEE 39节点算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及变步长萤火虫算法求解此类问题的有效性。

考虑大用户直购电的动态环境经济调度

动态环境经济调度在环境经济调度的基础上考虑发电机组的爬坡约束,增强了调度时段内各时段间机组出力的强耦合约束,如何有效地解决此类问题至关重要。另外,大用户直购电如何影响电网动态环境经济运行调度也具有一定研究价值。为此,对考虑大用户直购电的动态环境经济调度问题进行建模,并采用内点法多约束处理策略改进多目标细菌群体趋药性(MOBCC)优化算法进行求解,旨在从系统发电成本的角度研究大用户直购电对经济调度的影响。最后,通过仿真验证明所提方法的有效性,并对仿真结果进行分析总结,说明所采用方法对大用户直购电策略、电网调度影响分析具有一定指导意义。

电力系统动态环境经济调度问题的建模与求解

为了在电力系统优化调度中同时兼顾整个时段的经济和环境效益,该文建立了考虑阀点效应和系统网损的电力系统动态环境经济调度模型,提出了一种改进的多目标教与学优化算法对模型进行求解。算法引入了反向学习策略、外部最优解集策略、基于个体稀疏度的教师选取策略、模糊满意度和动态班级策略,通过动态启发式随机约束处理与罚函数相结合的方法对违背约束的个体进行修正与惩罚。最后,用10机算例对文中提出的模型和算法进行了仿真测试,并与其他算法进行了对比。仿真结果表明文中算法的有效性和优越性。