序优化理论在大规模机组组合求解中的应用

序优化理论以满足工程实际需要为目的,能够简化优化问题复杂程度,节省大量计算时间,保证以足够高的概率求得足够好的解.文中将煤耗费用、机组启动成本、购电费用、SO_2排放费用作为目标函数,考虑了带时间耦合关系的系统运行约束、机组特性约束、一次能源约束,建立了考虑火电、水电、核电、生物质、燃气多种类型电源的96时段机组组合动态优化模型,并引入序优化理论予以求解.最后,分别对10~100机24时段标准火电测试系统和128机96时段某省级实际电力系统进行算例仿真,并与其他优化算法的求解结果进行了详细的对比分析,进一步验证了采用序优化理论解决电力系统大规模机组组合问题的可行性和实用性.

含随机风电的大规模多目标机组组合问题的向量序优化方法

向量序优化是一种新的解决多目标、超大计算量、复杂优化问题的有效方法。文中以煤耗量、购电费用、SO2排放量为优化目标,首次引入向量序优化理论求解含大规模随机风电的多目标机组组合问题。以含大型风电场及水、火、核、气、生物质能等复杂电源的某省级电力系统为例,将所提算法的优化结果与基于GAMS-BARON求解器的混合整数非线性规划法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)进行对比分析,结果表明所提算法的求解速度大大优于传统的MINLP且优化结果偏差很小,验证了采用向量序优化方法求解含随机风电的大规模多目标机组组合问题的有效性。

基于向量序优化的多目标机组组合

机组组合在数学上可建模为含连续、离散变量的动态优化问题,对于大规模电力系统,其最优解的求取不可避免地存在维数灾的弊端。以发电机组的煤耗量和购电费用为优化目标,引入向量序优化理论对大规模多目标机组组合问题进行求解。采用BP神经网络对表征集合进行快速评估,确定选定集合,在保证足够好解个数的前提下大幅降低计算量,缩短求解时间。以某省级实际电力系统为例,考虑水电、核电、生物质能、气电、火电等多种类型的复杂电源结构,选取典型日96点负荷曲线形成该日发电机组日启停计划和出力安排优化方案,将向量序优化求解结果与基于GAMS-BARON解法器的混合整数非线性规划(MINLP)法的计算结果进行对比分析,结果表明采用所提方法求解到满足工程实际需要的足够好解,其计算速度是传统MINLP法的7.608倍,说明所提方法是可行且有效的。

基于序优化理论的输电网规划

序优化理论从工程实际出发,能够以足够高的概率求解到足够好的解,在求解输电网规划问题时,可大大减少计算量,又能满足工程需要.文中以输电网扩建工程投资费用、扩建后系统发电费用,以及新电网在各种预想事故下的失负荷损失费用三者之和作为目标函数,综合考虑了输电网所有者、发电厂商以及用户等方面的影响,并通过引入序优化理论来求解足够好的输电网规划方案.基于Garver系统的算例表明,采用序优化理论求解输电网规划是有效的,并具有一定工程实用价值.