基于大数据分析的电力系统负荷预测与优化调度方法研究

随着我国经济的快速发展,居民生活用电和工业用电需求不断上升,使得用电负荷预测变得更加困难。传统的负荷预测方法已经很难应对新时代下海量、复杂的用电数据,亟需将大数据技术引入到电力负荷预测中,以保证其准确性和高效能。基于此,本文阐述了当前电力系统负荷预测工作,对现阶段常见电力负荷预测方法进行分析,重点探究大数据关键技术在负荷预测中的应用及优化调度的方法。

计及电熔镁负荷与储能联合调峰的电力系统日前-日内联合经济调度方法

随着碳达峰、碳中和目标的推进,新能源并网数量将大规模增加,新能源固有的随机性和波动性使得电网发电侧与需求侧的平衡受到挑战,现有的调度模式不能满足以新能源为主体的电力系统调度需求。为了提高电力系统的调峰能力,提出将需求侧具有代表性的电熔镁负荷纳入调度主体,通过在电熔镁负荷侧配置电池储能装置,与火电机组进行联合优化调度。以电力系统运行成本最小为优化目标,形成日前-日内联合经济调度方法,并采用遗传算法进行求解。最后以实例进行了仿真计算,说明了所提调峰模型的有效性,可以提高系统的新能源消纳量,降低系统的运行成本。

综合考虑风电及负荷不确定性影响的电力系统经济调度

提出一种考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统经济调度新方法.通过风速威布尔参数预测,在机组组合经济调度模型的功率平衡约束中考虑风电和负荷不确定性;提出一种利用个体间交叉、变异、复制与在子种群间移民思想和初始种群区间化的改进遗传算法对模型进行求解;综合研究风电不确定性、穿透水平和负荷不确定性对电力系统常规火电机组经济调度的影响。一个包含4台常规火电机组和1台等值风电机组的算例系统测试结果验证了所提模型和算法的有效性.

计及过负荷风险的风电并网电力系统动态经济调度

建立了综合考虑系统发电成本、过负荷风险的风电并网系统多目标动态经济调度模型:在优化过程中计及机组出力爬坡约束、系统旋转备用约束;采用自适应DEMO算法对模型进行求解;得到Pateto最优集后采用协调性最优的准则选取折中解。最后在RTS-79系统上对所提模型和算法的有效性进行验证。

基于安全限定义的新能源电力系统区间经济调度模型及算法

大规模风电等新能源机组接入电网,其不确定性和波动性对电网的安全运行造成冲击。目前采用的鲁棒调度和区间调度无法同时考虑不确定性条件下系统功率平衡和全场景下线路潮流安全双重约束。为此,将风电出力视为区间数,考虑极端场景下的功率平衡约束和可转移、可削减柔性负荷的参与建立了计及风电不确定性和电力平衡的区间经济调度模型。为求解该模型,提出了基于安全限定义的区间经济调度算法,该算法采用优化场景法求解区间直流潮流得到安全限,进而通过安全限定义法将区间优化模型转化为确定性的二次规划模型求解。采用IEEE 118节点系统测试,结果表明了所提区间经济调度算法既能满足极端场景下的电力平衡需求,又能保证所有场景下线路传输功率的安全性,同时降低了调度成本,发挥了柔性负荷削峰填谷的作用,且风电出力较小或较大时通过削减负荷或弃风实现经济性,为新能源电力系统安全、经济运行提供技术支撑。

基于电网分区和辅助问题原理的电力系统多区域有功负荷经济调度

随着电网规模的扩大,电网计算优化问题中计算时间长、收敛速度慢等问题变得严重。针对此问题,该文利用基于电网分区和辅助问题原理APP(Auxiliary Prob lem Princ ip le)的分布式并行优化模型来解决多区域有功负荷的经济调度,并且把各个区域内的虚拟发电机看成真实发电机,推导出其耗量特性曲线。仿真结果表明,本方法具有较强的收敛性和快速性。

基于参数规划的含储能基电力系统低碳经济调度

本文基于参数规划方法,研究了含储能基电力系统的低碳经济调度问题。对经济性目标和低碳目标进行权衡,建立了一个多目标优化模型。利用参数规划方法,直接求解完整的Pareto前沿,得到了一系列解决方案。通过对比分析,找到了经济性和低碳性之间的最佳平衡点。研究结果表明,参数规划方法在解决含储能基电力系统低碳经济调度问题上具有一定的优越性。

基于改良和声搜索的电力系统动态经济调度

针对电力系统动态经济调度(Dynamic economic dispatch,DED)问题提出了一种改良和声搜索算法(Reformed harmony search,RHS)求解。RHS在原始和声搜索算法的基础上进行了四方面改进:第一,以100%概率执行和声记忆步骤,排除了随机化步骤。第二,使用基于混沌序列的随机数对基音调整率进行扰动,使其在整个迭代过程中始终处于动态变化的状态。第三,根据当前和声记忆库获得每个变量的动态上下限,以此确定基音调整步长。第四,引入了一种全局搜索步骤,该步骤根据全局最优和声向量对当前和声向量进行更新。上述四个步骤有利于提高RHS算法的收敛性、种群多样性以及对问题的自适应性。实验表明,RHS在求解三种DED问题时能获得比其他两种算法更低的发电成本,因此,它具有更好的优化性能,是求解DED问题的一种有效方法。

电力系统负荷预测与调度优化方法研究

为保证电网供需平衡,准确预测电力系统负荷与合理制订调度方案至关重要。文章通过分析统计模型、机器学习和深度学习在负荷预测中的应用,以及数学规划、模拟退火和遗传算法在负荷调度优化中的应用,深入研究了负荷预测与调度优化的关联性,提出了基于目标匹配、约束协调和算法集成的协同优化策略。案例分析结果表明,相比于独立的预测与调度方法,协同优化可显著降低预测误差和调度成本。因此,构建跨层次的协同控制,是实现电网高效智能运营的有效途径。

考虑短期负荷的新能源电力系统AGC机组动态优化调度

为控制AGC机组动态调节量,实现对机组调度过程的优化,以某新能源电力系统为例,开展考虑短期负荷的AGC机组动态优化调度方法设计研究。将短期负荷率为1及一段时间内等值负荷的均值变化为最优调度目标,设计考虑短期负荷的新能源电力系统AGC机组调度目标函数,根据系统运行需求,进行目标函数的约束;根据电力系统在运行中的CPS标准,计算AGC机组动态调节量,实现对电力系统的分区优化调度。对比实验结果表明:使用该方法进行AGC机组动态优化调度,可以控制AGC机组动态调节量在一个相对较低的水平,以此种方式,降低AGC机组辅助服务费用与机组运行中的机组调节压力,实现对新能源电力系统运行的全面优化。

基于人工智能的电力系统负荷预测与优化调度研究

随着电力工业的迅速发展,电力系统负荷预测与优化调度成为研究的重点,通过利用人工智能技术可以更准确地预测电力负荷并优化电力系统的运行,文中提出了一种结合大数据分析和深度学习的负荷预测方法,以及基于智能优化算法的调度优化策略,该方法利用数据挖掘技术处理历史负荷数据,结合深度学习算法提取负荷变化规律实现精准预测,调度优化方面,通过遗传算法和粒子群优化算法提出了经济性与稳定性兼顾的优化方案,研究结果显示,基于人工智能的负荷预测与调度优化方法有效提高了电力系统的运行效率。

基于神经网络的电力系统负荷预测与智能调度优化

在社会经济持续快速发展的背景下,电力系统面临着日益增长的能源需求和复杂多变的运行环境。准确预测电力系统的负荷需求对于电力系统的稳定运行、经济调度和智能优化具有重要意义。近年来,随着人工智能技术较之以往跨越式提升,尤其是神经网络在处理非线性、复杂问题时表现出优异性能,为电力系统负荷预测提供了新的研究方向。鉴于此,本文基于神经网络的电力系统负荷预测与智能调度优化展开具体研究,希望高效利用神经网络强大的建模能力,准确预测电力系统的负荷需求,为电力系统的运行调度提供有效的决策支持。

博弈论在含风电场电力系统经济调度中的应用

考虑到风电功率的波动性和不确定性,提出一种基于博弈理论的含风电场电力系统经济调度方法,确保电力系统的安全稳定运行。建立了含风电场的电力系统经济调度博弈模型,该模型以常规机组和风电机组作为博弈的双方,以各自发电功率作为博弈策略集,得到纳什均衡即发电成本最小的调度策略。以含风电场的IEEE 9节点系统为算例开展仿真,分析并验证模型和方法的可行性,结果表明该方法有利于风电并网消纳和降低发电成本,具有较好的适用性。

基于改进蜂群算法的电力系统经济负荷分配

在处理复杂、非凸、非线性的电力系统经济负荷分配问题时,传统智能算法往往存在收敛速度慢、寻优能力差等缺点。将单纯形法嵌入人工蜂群算法中,提出一种改进蜂群算法,应用到电力系统经济负荷分配中。该算法保留了人工蜂群算法强大的全局搜索能力,同时改进了跟随蜂的搜索方式,并使用单纯形法算子对较优蜜源进行快速的确定性局部搜索,从而提高整体算法的寻优能力和收敛速度,并提出一种有效的约束条件修复方法以保证新个体的可行性。在带有阀点效应的电力系统经济负荷分配上的仿真测试结果,验证了所提算法的有效性。

考虑可中断负荷与阀点效应的电力系统安全经济调度

由于风电并网给电力系统可靠运行带来新的挑战,针对风电波动性与随机性的特点,在考虑系统安全性和可靠性的基础上,研究含风电场的电力系统安全经济调度。基于条件风险约束安全经济调度模型,分别建立考虑可中断负荷和阀点效应的条件风险约束安全经济调度模型,以IEEE-14节点为计算实例,测试模型的有效性。算例结果表明,将可中断负荷补偿成本和发电机组阀点效应成本计入传统的经济调度模型中符合系统的实际运行,在新建立的模型中考虑可中断负荷和阀点效应因素使原模型更具实际意义和应用价值。

基于负荷均衡加载的电力系统分布式经济调度策略

在构建以新能源为主题的新型电力系统背景下,电网面临以电动汽车为代表的电气化交通负荷剧增的巨大挑战。针对上述问题提出一种负荷均衡优化模型,将负荷均衡后的集群电动汽车依次并入电网。然后应用多智能体一致性算法,以发电机组的增量成本和集群电动汽车的增量效益作为一致性变量,设计一种集群电动汽车参与电力系统经济调度的算法,通过分布式优化方式解决经济调度问题。建立4种典型的仿真情景,分别验证集群电动汽车分步参与电力系统分布式优化调度的有效性、对不同通信拓扑和功率受约束情况的适用性以及分布式优化算法在集群电动汽车参与经济调度时“即插即用”的能力。在IEEE 39节点系统上进行算例仿真,验证了策略的有效性。

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。

考虑可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度

提出一种考虑系统可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度模型,在目标函数中加入了中断负荷费用。针对风速预测和负荷预测的不确定性,引入净负荷的概念,利用七分段高斯分布模拟预测误差的不确定性。在系统可靠性指标的计算过程中,考虑了系统机组的不确定性以及旋转备用。为求解模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入信息分享和精英学习策略。以IEEE-RTS测试系统为算例,通过仿真分析,验证了所提模型的可行性与有效性。该模型可以在保证系统可靠性水平的基础上优化系统调度。

改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用

提出了一种用于求解一股形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题。基于随机分析理论,证明了该算法依概率收敛至全局最优,且收敛性与粒子群的初始分布无关,并提出一个收敛的充分条件。多个算例的仿真结果表明:文中提出的算法有效、可行。

含风电场的电力系统经济调度研究综述

由于风电具有随机波动特性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验。分别从建模和求解两个方面阐述并分析了计及风电场的经济调度问题。根据对风速/风电功率不确定特性的不同处理方法,将含风电场的经济调度模型分为确定性建模、模糊建模以及概率建模方法进行论述,并进一步阐明了建模过程中风电引起的备用及风险调度管理问题。对应于优化模型的分类特点,相应地将优化模型的求解方法归结为确定性和不确定性求解方法两大类。最后指出了含有大规模并网风电场的电力系统经济调度问题需要进一步深入开展的工作。