含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度

针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解。以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性。

计及响应不确定性的可调度负荷响应及惩罚价格随机优化

可调度负荷(DL)参与需求响应能够减小系统功率偏差,促进可再生能源消纳。但受到调节能力的限制,其响应具有不确定性,进而影响各市场主体的利益。针对响应偏差可以制定惩罚机制,但惩罚过于宽松则效果有限,过于严苛则会降低DL的响应积极性。文中将响应偏差作为随机变量,基于响应价格与响应量、惩罚价格与响应偏差之间的关系,提出了针对DL响应量与惩罚价格的随机优化模型,并通过期望模型将其转化为确定性优化模型。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。

水库模糊随机优化调度研究

本文将径流过程的随机描述与模糊动态规划相结合，建立了水库优化调度的随机系统模糊动态规划模型（ＳＦＤＰＭ）。因ＳＦＤＰＭ的优选是在［０，１］数域内进行，所以它具有计算简便、占用计算机内存少、计算速度快等优点。

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。

基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度研究

针对数据中心负荷的随机性和可再生能源出力的不确定性,为保证数据中心在实际运行中的稳定性和经济性,提出了一种基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度方法。引入场景分析法描述不确定因素,以数据中心运行成本最低为目标建立优化模型,通过模型预测控制的滚动优化和反馈校正,协调系统内各设备的出力情况,减小数据中心的运行成本,并降低不确定因素对其运行产生的不良影响。以某个典型数据中心微电网系统为例进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于机会约束规划的家庭用电设备负荷优化调度方法

为了解决家庭负荷优化调度中的不确定性参数问题,以非侵入负荷监测数据为基础,提出一种基于机会约束规划的家庭用电设备负荷优化调度方法。该方法采用机会约束规划方法构建了一个包含多种随机变量的优化调度模型,并结合随机模拟技术与粒子群优化算法求解决策结果。设置不同的置信水平和时变温度约束区间反映用户对约束违背容忍度与用户多样化舒适区间的选择,并讨论了两者对调度结果的影响。算例仿真结果表明,所提模型能够在随机变量扰动下为用户提供一个具有良好鲁棒性的零容忍度方案;用户也可通过损失一定的舒适度和调整温度约束区间换取经济而多样化的用电决策。

计及风电不确定性优化调度研究综述

大规模风电并网后为系统带来不确定性因素,对系统优化调度造成极大的挑战。该文立足于国内外电力系统适应高比例风电并网消纳的实际进展,首先,从机组组合计划、经济调度、市场机制等多角度对国内外研究现状进行梳理;其次,依据时间尺度、调控目标、建模机理及不确定模型等多种准则对计及风电不确定性优化调度模型进行归类分析,归纳并总结各类优化模型的优缺点及应用情况;然后,分别从模糊隶属度函数、场景集、鲁棒不确定集及分布鲁棒不确定集等四个方面,详尽地阐述各类处理风电不确定性模型的架构、应用现状、优势及不足;最后,对相关领域未来研究方向进行展望,以期为计及风电不确定性优化调度的研究提供参考和建议。

基于模糊可靠性理论的玉器雕铣机主轴优化设计

基于模糊可靠性理论,充分考虑机械工作过程中的模糊因素,探讨了由随机变量和模糊变量构建的组合模型,对多功能玉雕机空心主轴进行了模糊可靠性优化设计,提高了玉雕机主轴设计质量。通过实际使用证明了该设计方法的先进性、可靠性和实用性,为多功能玉雕机主轴以及其他机械产品的设计提供了一种新的方法。

基于模糊可靠性理论的玉器雕铣机主轴优化设计

多功能玉雕机主轴工作时受交变应力作用,疲劳弯曲变形问题时有发生.基于模糊可靠性理论,充分考虑机械工作过程中的模糊因素,探讨了由随机变量和模糊变量构建的组合模型,对多功能玉雕机空心主轴进行了模糊可靠性优化设计,提高了玉雕机主轴设计质量.通过实际使用证明了该设计方法的先进性、可靠性和实用性,为多功能玉雕机主轴以及其他机械产品的设计提供一种新的方法.

基于多策略融合算法的无刷直流电机控制研究

为了解决复杂情况下模糊规则难以制定的问题,在沙猫群算法基础上,融合高斯随机游走策略、麻雀算法的警戒机制及混沌映射对算法进行优化,测试表明多策略融合算法优于对比算法;对模糊规则进行十进制编码,实现算法迭代寻优;将优化方法用于无刷直流电机调速系统并进行仿真实验。结果表明,优化模糊规则后的模糊PID控制具有更好的控制性能,验证了所提模糊规则寻优方法的有效性。

兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。

双重不确定环境下的微网优化运行调度风险分析研究

相对于传统大电网,新能源高渗透率下微网中的不确定因素是限制微网发展的关键。为克服传统优化运行中仅考虑单一不确定性导致的调度结果保守性问题,该文深入研究微网中的不确定因素,从不确定理论出发,将风电出力和光伏出力分别处理为模糊随机变量和模糊变量,构造双重不确定环境下的机会约束模糊随机规划模型。为更为灵活直观地描述该环境下的复杂双重不确定性,利用机会测度衡量模糊随机事件的机会,并提出一种模糊随机模拟技术与遗传算法相结合的混合智能算法对机会约束模糊随机规划模型进行求解。针对不同置信水平下的最优解,进一步将传统优化问题中单一的经济分析扩展为风险分析,分析结果表明,随着置信水平的减小,微网运行成本降低,而对新能源发电的管控也随之降低,导致风险增大。以一个包含风、光、储以及燃料电池和微型燃气轮机的微网系统为实例进行计算分析,验证该模型及求解算法的可行性及有效性。

考虑不确定因素的多能互补智慧能源系统经济优化调度

针对多能互补系统源荷端的不确定性对系统调度和运行的影响,分析了可再生能源与冷热电负荷的随机性与模糊性。首先基于二阶傅里叶拟合法对源荷分布进行描述,并对拟合参数分布进行模糊化,从而建立了可再生能源和冷热电负荷的随机模糊模型。采用随机模糊变量的期望值、乐观值和悲观值的定义,得到了给定置信水平下变量的期望值与波动区间上下限。通过粒子群算法,计算出了以经济性为目标的CCHP型多能互补系统优化调度结果,并分析了不确定因素对优化调度结果产生的影响。结果表明随机模糊模型对系统不确定性因素的影响研究具有实用性与有效性。

有效容量分布累积量法在抽水蓄能电站优化调度中的应用

随机生产模拟传统的等效电量函数法使用的是等效持续负荷曲线,丢失了时间信息,不利于应用在抽水蓄能电站的运行模拟。提出了有效容量分布累积量法用于抽水蓄能电站优化调度的方法,建立基于经济性与可靠性目标函数的调度模型后,利用负荷曲线分解技术对负荷曲线进行削峰填谷,再在时序负荷曲线上应用累积量法进行运算,求出各发电机组发电量和可靠性指标。特点是避免使用等效有效容量分布曲线的尾部信息,可计及负荷预测的不确定性和抽水蓄能机组的强迫停运率。算例结果证明该方法适用于抽水蓄能电站这类时间相关类、给定电量类电源的优化调度。

计及风电、光伏预测不确定性的抽水蓄能日前全调度优化

为降低风电、光伏等可再生能源出力预测不确定性对日前优化调度运行经济性的影响,提出一种计及风电-光伏预测不确定性的抽水蓄能日前全调度优化模型。首先,基于Weibull分布对风速进行预测,基于Beta分布对太阳辐照度进行预测,得到风电、光伏预测出力,采用多场景随机规划方法解决日前风电、光伏出力预测不确定性;其次,以日前风电、光伏出力预测场景集和负荷预测曲线为基础,结合水电、火电和抽水蓄能建立抽水蓄能日前全调度优化模型,以净负荷波动改善最优和总调峰成本最小为目标,求解得到抽水蓄能的抽发功率和火电的出力情况。以国内某省实际数据为算例,验证了该模型可充分平抑新能源出力波动,减小火电调峰压力,改善系统运行经济性。

基于集成精细复合多元多尺度模糊熵的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模糊熵(ERCmvMFE)算法,在此基础上,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和人工鱼群算法优化的核极限学习机(AFSA-KELM),提出了一种新的齿轮箱故障综合诊断方法。首先,采用多种形式粗粒化方法的集成方法以及多通道信号处理方法,对模糊熵算法进行了改进,并进行了齿轮箱故障的初始特征提取;然后,通过t-SNE压缩原始故障特征,实现了维数的约简,并将低维故障特征输入至AFSA-KELM中进行了故障的分类识别;最后,为了对ERCmvMFE方法的特征提取性能进行测试,采用QPZZ-II旋转机械故障模拟测试平台进行了相关的实验。实验结果表明:采用新的齿轮箱故障综合诊断方法能够对不同类型的齿轮箱故障进行可靠诊断,对齿轮箱5种工况下的20次识别实验中,获得的平均准确率可达98.92%,标准差为0.956,识别准确率和稳定性均优于其他对比方法。研究结果表明:采用ERCmvMFE算法能够更充分地提取出齿轮箱的故障特征,因此,基于该特征提取方法的故障诊断方法具有更高的齿轮箱故障识别准确率。

水库调度中隐式与显式随机优化方法的对比

以二滩水电站水库为例,介绍、搭建了隐式与显式随机水库优化调度模型;利用二滩电站的历史径流序列,针对2种随机模型,分别进行了模拟优化调度;对比分析了隐式随机与显式随机的调度结果,得出2种方法的优缺点,并为下一步研究奠定了基础。

混合系统中、长期节能调度发电计划的蒙特卡罗模拟

发电计划是电力市场运转的中心环节,是电网调度的前提条件和重要手段,具有十分重要的经济效益和社会效益。重点论述了节能调度下兼顾环境保护和经济效益的多目标混合电力系统发电计划模型。鉴于节能、环保的要求,提出在节能调度下风、水、火电混合系统的中长期发电计划模型。该模型同时考虑系统能耗、氮氧化物排放量和电网购电费用三个目标。首先利用蒙特卡罗随机方法,处理风能、水能的随机特性。然后对各个单目标确定性模型求解得到目标函数值,其次对目标值进行一定程度的伸缩,并且定义目标隶属函数将确定性问题模糊化。接着采用最大满意度法将多目标问题转化为单目标非线性规划问题求解,得到火电机组的月度发电计划。仿真结果表明该策略对节能问题和经济问题的解决具有重要现实意义。

基于超短期负荷预测的Non-AGC与AGC协调控制策略研究

为了消纳大规模新能源并网给系统带来的随机性和波动性,针对Non-AGC机组与AGC机组调节速率的不同,给出Non-AGC与AGC协调控制策略。利用超短期负荷预测提前为Non-AGC机组制定发电计划,达到用Non-AGC分担AGC调解压力的目的。利用"波动窗"算法给出Non-AGC机组调节速率与调节时间的计算方法;利用CPS标准制定AGC机组调节策略,并考核AGC机组调节性能。利用该协调控制策略模拟山东电网运行情况并和现有调度模式在AGC调节容量、频率控制、ACE、CPS指标等方面进行对比分析,结果表明,基于超短期负荷预测的Non-AGC与AGC协调控制策略是实用、有效的,既能维持良好电能质量又能消纳新能源并网的波动性。