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。

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。

考虑用户用能差异的楼宇多目标优化调度

针对固定补偿电价造成的楼宇电能系统调度困难的问题,建立了一种考虑用户用能差异性的补贴模型和多目标楼宇电能优化调度模型。首先,将补贴电价和温度设定值按照峰、平、谷时段划分为3个优化调度时段,并且建立了动态补贴电价模型。其次,建立了考虑用户热舒适度和经济性的综合满意度模型,以用户综合满意度最优、总运行成本最小、日负荷峰谷差最小、峰负荷最小建立多目标优化模型。最后,仿真验证了所提模型在保证用户综合满意度的同时,能有效降低运行成本和负荷峰谷差。

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。

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。

跨区域协同指挥下的配电网分布式目标优化调度方法

为了实现配电网优化调度,降低运行成本,改善配电网电能质量,设计一种配电网分布式目标优化调度方法。在跨区域协同指挥的条件下,依据一定的分区原则与实际情况,进行配电网的分区处理,制定各种分区的对应目标函数;制定支路潮流、节点电压、储能装置、激励负荷、可中断负荷、可中断负荷无功约束与有功方面的约束条件,利用交替方向乘子法进行目标函数的求解,实现分布式配电网目标优化调度。算例分析结果表明,该方法能够根据负荷变化,合理调度,达到了良好的储能优化效果,对于配电网运行成本与电能质量的改善有着积极的意义。

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。

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。

大型复杂跨流域调水工程电站水库泵站群多目标优化调度

考虑调水量、发电最大和耗能最小3个目标,建立电站水库泵站群多目标优化调度模型。基于参数调整策略、邻域变异和加速策略,提出了求解多目标优化调度模型的综合改进布谷鸟新算法并求解模型,获得了发电、调水、泵站耗能多目标Pareto解集。以引汉济渭大型复杂跨流域调水工程为实例,将该模型与模拟调度模型和NSGA-Ⅱ算法多目标优化调度模型的结果进行比较,结果表明,该优化调度模型的发电、调水、耗能、弃水等各项指标合理,具有相对优势。

一类电梯群控系统多目标优化调度策略

针对高层建筑时变的交通状况,提出一种基于改进的遗传算法的电梯群优化调度策略.通过将传统的遗传算法进行改造,采用了最优个体保存策略,以避免传统遗传算法的早熟现象,得到全局最优个体,克服了传统遗传算法的固有弱点,同时加快了传统遗传算法的收敛速度,进而获取电梯群控调度的优化解,算例及仿真结果表明了该方法的有效性。

电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度

为了实现虚拟电厂中分布式发电机组的经济调度,同时减少虚拟电厂运行产生的污染,结合电动汽车与电力系统之间能量双向流动的特点,考虑虚拟电厂运行对环境的影响,建立了电动汽车参与下的虚拟电厂多目标优化调度模型。为了求解该模型,采用基于向量求值的粒子群优化算法(Vector Evaluated Particle Swarm Optimization,VEPSO),并通过8节点虚拟电厂仿真,对比分析多目标与单目标条件下优化调度结果,验证了所提出的方法可以使虚拟电厂以低成本运行,同时实现良好的环境效益。

梯级小水电群动态多目标优化调度

针对农村梯级小水电群多目标优化调度问题,建立了考虑发电量、生态需水和灌溉需水的多目标调度模型,不同于以往的固定多目标制定,提出了基于来水量和需水量关系的动态多目标选择机制,使得各调度时间段内的调度目标更加合理.同时,提出新的基于动态拥挤距离的最大最小适应度函数并引入改进的强度Pareto进化算法中的环境选择与配对选择思想,设计了一种新的多目标混合粒子群算法,最后应用于江西泸水河流域梯级小水电群调度,调度结果验证了该模型和算法的有效性和可行性.

基于随机模拟的电子侦察卫星多目标优化调度方法

提出基于随机模拟的电子侦察卫星模糊自适应遗传算法。采用基于随机模拟的遗传算法来解决电子侦察卫星调度问题,避免了对不确定问题进行转化及复杂的数学推导。针对传统遗传算法在求解过程中部分参数采用基于经验设置,且进化过程中参数固定所带来的不足,引入基于模糊逻辑的方法来自适应改变遗传算法中的关键参数,以更符合自然进化的过程,保证收敛速度和解多样性之间的平衡,并能获取更好的优化结果。

云计算资源多目标优化调度方法在移动端子系统中的应用

云计算平台虚拟化技术的出现使得各类应用资源的按需动态配置成为可能,大大提高了资源的利用率。共享资源池的出现,使云环境中服务器的数量得到减少,从而增加了云服务提供商的收益。负载均衡可以实现物理资源和虚拟资源消耗的匹配。通过云计算资源,人们可以采用MOGA-D算法,将多目标优化调度方法应用在移动端子系统中,实现最终的资源调度。对比实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有更加突出的有效性。

水库多目标优化调度

本文应用数学理论对大中型水库进行优化调度 ,编制了程序 ,并应用于实例 ,经过大量微机计算 ,绘出优化调度图 ,优化调度效果显著 .

考虑风速随机性含风电系统的多目标优化调度模型研究

随着我国风电场装机容量的增加,风电在电力系统的作用将逐渐显现,有必要对风电系统进行优化调度。对含有风电场的电力系统进行优化调度时,在计及风速随机特性的基础上以火电运行过程中燃烧的煤炭能源与火电污染排放量为双重目标建立多目标模型。由于风电出力存在预测误差,因此采用随机正态分布数来消除误差。以一个含有2个风电场和5个火电厂的电力系统为例进行算例仿真及运算,优化结果表明了含有风电场的电力系统多目标优化调度模型的正确性与可行性。