基于鲁棒约束的PI控制器参数多目标优化及应用

比例-积分(PI)控制器结构简单、易于实施,但其参数不能保证系统取得满意的控制效果,为提升系统运行品质,提出了一种基于鲁棒约束的PI控制器参数多目标优化方法。采取最大灵敏度函数作为鲁棒约束指标,将闭环系统的跟踪性能与抗干扰性能同时作为优化目标,采用多目标遗传算法在PI控制器稳定域内对参数进行优化,得到满足鲁棒约束的Pareto最优解集,借助水平图法得到优化参数。采用该方法优化后的PI控制器参数在山东潍坊某电厂#3高压加热器中投入应用,运行数据表明,在更大的负荷范围内,高压加热器水位波动范围只有原来的61.89%,具有很好的工业现场应用潜力。

考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型

为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。

基于分布鲁棒联合机会约束的光储充电站滚动优化调控模型

随着电动汽车的普及和清洁能源装机容量的日益增加,光储充电站展现出广阔的应用前景。针对电动汽车随机接入影响下光储充电站功率难以精准调控的问题,提出基于分布鲁棒联合机会约束(DRJCC)的光储充电站滚动优化调控模型。将基于混合整数规划(MIP)的精确DRJCC模型、基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型、基于Bonferroni不等式的DRJCC模型进行对比,通过算例分析验证了所提优化调控模型的有效性。算例分析表明,所提基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型能够同时满足更多电动汽车的充电需求。

基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。

基于鲁棒增广e约束法的综合能源系统多目标多阶段供能优化配置方法

综合能源园区供能优化配置是实践现代能源体系建设、实现能源高效清洁利用的重要技术手段,然而现有规划配置方法存在多能耦合转换模型各异、忽视建设时序性与缺乏多维目标选优上的不足。为此,该文建立综合能源系统多目标多阶段供能优化配置模型,该模型为一个多目标混合整数线性优化问题。为实现多目标问题的高效求解,提出了基于鲁棒增广e约束法(robust augmented e-constraint method,AUGMECON-R)的Pareto解集求解方法,并结合综合权重与逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),选取最契合园区多维评价偏好的建设方案。通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,该模型能适用于各地各类型园区的供能优化配置决策。

概率语言移情网络下的机会约束鲁棒大规模群体共识决策

本文旨在面向概率语言移情网络建立大规模群体共识决策方法,利用机会约束鲁棒优化方法处理单位调整成本的不确定性。首先,建立概率语言移情网络评估决策者间的移情关系。其次,利用模糊C-均值聚类对决策者分类,并基于聚类的规模、内聚度和总体移情度确定聚类权重。在反馈调整过程中,利用置信水平控制不确定参数的波动范围,建立机会约束鲁棒成本共识模型为决策者调整意见提供参考。最后,通过疫情防控方案选择的应用和对比分析,证明考虑移情关系能促进共识达成,且机会约束鲁棒共识模型能更好的平衡经济性和保守性。

基于分布鲁棒机会约束的多类型楼宇电-碳联合分布式交易方法

为实现楼宇的低碳经济调度,在考虑光伏不确定性的影响下,提出一种基于分布鲁棒机会约束的多类型楼宇电能–碳排放权联合分布式交易方法。首先,考虑3种不同类型楼宇的运行特性,建立多类型楼宇电–碳联合交易模型,实现不同楼宇间电能和碳排放权共享。其次,采用分布鲁棒机会约束处理楼宇光伏的不确定性,构造基于矩信息的楼宇电–碳分布鲁棒模型,并基于条件风险值和对偶理论,将所提分布鲁棒模型转化为二阶锥规划问题。然后,采用交替方向乘子法实现多类型楼宇电–碳协调分布式交易,有效保护楼宇内部隐私。最后基于非对称纳什议价方法,提出一种基于楼宇贡献度的电–碳利润分配方法,该方法通过共享电能和共享碳排放权决定楼宇贡献度。算例测试表明,所提方法能有效降低楼宇运行成本和碳排放,并在兼顾经济性与可靠性的同时实现楼宇利润的公平合理分配。

管理决策中的分布鲁棒优化

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》要求大力发展物流、交通、医疗等行业,其中做好管理决策是关键。作为管理决策的引擎,分布鲁棒优化以其决策稳健性、计算便利性、应用普适性等突出优势,在近20年得到了学界和业界的广泛关注。本文从优化问题环境参数的不确定性建模、分布鲁棒机会约束优化以及分布鲁棒线性优化等方面,梳理了分布鲁棒优化的经典结论与研究现状,并以车辆路径优化、共享出行车辆调配、医疗手术室调度三个典型问题为例,回顾了分布鲁棒优化在管理决策中的应用。立足大数据时代,当前研究趋势包括:特征数据驱动的分布鲁棒优化、结合具体应用场景的数据驱动型分布鲁棒优化以及数据驱动型分布鲁棒离散优化的算法设计等。这些重要问题的解决将推动该领域的数据化发展,并进一步为服务国家战略赋能。

铁路集装箱空箱调配分布式鲁棒优化方法研究

基于中国铁路“集装箱运输全程追踪系统”中各计划周期(5 d)的集装箱运用数据,定义集装箱办理站发出重箱与到达重箱的差值为“净空箱需求”或“净空箱余量”,并设计其分布集合,考虑办理站空箱堆存能力,构建全路空箱调配分布式鲁棒优化模型。模型优化目标为最小化空箱走行距离,并实现净空箱需求/余量在最不利情况下,集装箱办理站仍能以一定服务水平满足装箱或接车需求。模型转换后采用Cplex求解,全路35 t敞顶箱空箱调配案例的测算结果表明:所提方法能够满足“中国国家铁路集团有限公司-铁路局集团公司”两层级调配方案编制的需求;在考虑各办理站的基础装箱需求上,模型在部分服务水平参数组合下能够显著促进典型空箱“排空站”在保证发重的前提下往外排出空箱,有利于促进供需不平衡条件下空箱的有序周转。

基于分布鲁棒机会约束优化的电力系统不确定性出清机制

风电机组的大规模并网使系统的发电容量备用需求激增,由此产生的额外备用成本也理应由风电机组承担。但目前的电力市场机制并没有体现上述原则,在备用成本分摊上存在明显的交叉补贴问题。针对上述问题,以不确定性方差表征功率预测不确定性,构建了基于分布鲁棒机会约束优化的日前经济调度和不确定性出清模型。进一步推导出由发电容量价格和输电容量价格两部分组成的不确定性边际价格,分别对应了对传统机组和对线路的机会成本损失补偿,并理论证明该出清机制收支平衡。通过PJM 5节点系统算例证明了该模型可以有效应对系统中的预测不确定性,确保系统的安全稳定运行,出清价格能有效反映不确定性对系统成本的影响和传统机组在系统不确定性平衡中的作用。

鲁棒极点约束的T-S系统状态反馈H_∞控制方法

针对T -S模糊模型描述的非线性系统 ,提出一种基于线性矩阵不等式 (LMI)具有闭环极点约束的状态反馈H∞ 控制设计方法 ,将闭环系统稳定性和性能指标归结为线性矩阵不等式 (LMI)的凸规划问题 ,通过求解线性矩阵不等式得到满足要求的控制器参数。以倒立摆为例 ,对该方法进行了验证 ,结果表明该方法可行有效。

考虑风电不确定性的分布鲁棒机会约束机组组合模型

风电渗透率的不断提高大大减少了化石燃料的消耗和温室气体的排放,但风电输出功率的不确定性和间歇性,使传统机组组合问题的解决方法不可行。在此背景下,为了描述风力发电的不确定性,首先,引入一个基于矩信息的椭球式模糊集,并将机会约束运用到机组组合模型中,将功率平衡约束变为软约束;其次,运用分布鲁棒优化方法,将机组组合问题通过线性化方法重构为混合整数线性规划(MILP)问题;并提出限定模糊集中的分布具有单峰性及分时段设定置信度的值的2种改进方法,提高模型的经济性,最后,通过案例分析和仿真结果验证模型与方法的实用性和可行性。

考虑概率分布约束的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法

提出一种考虑风电功率预测误差概率分布不确定性的储能容量优化配置方法。该方法可保证在风电功率任意可能分布下,通过调度可调发电机组及配置储能以保证系统安全运行,同时最小化储能配置成本。首先鉴于历史数据的不完备性,将根据历史数据获得的风电二阶矩信息描述为波动区间,然后采用概率分布鲁棒联合机会约束模型描述含风场系统储能最优配置问题,进而采用拉格朗日对偶消去优化模型中的随机变量,将鲁棒机会约束模型转化为确定性的线性矩阵不等式问题,最后采用凸优化算法求解,并分析风电预测误差精度、机会约束置信度、风电功率波动性对储能配置容量的影响。采用修改的Garver 6节点算例验证了该方法的可行性和有效性。

不确定需求下动态供应链网络设计问题:一种分布式鲁棒联合机会约束的方法

在不确定需求的动态供应链网络设计问题中,普遍存在的假设是不确定需求服从某种具体的概率分布,然而现实中这些随机分布很难精确获得。基于此,放松不确定需求的概率分布是已知的假设,仅假设只知道其一阶矩和二阶矩。基于元胞传输模型建立了不确定需求下带分布式鲁棒联合机会约束的动态供应链网络设计模型。然后将模型中的分布式鲁棒联合机会约束近似为一个线性规划约束。数值算例验证了模型的有效性。

基于分布式鲁棒机会约束的中欧班列空箱调运优化

为降低空箱调运总成本,针对海陆联运、不确定空箱需求、使用可折叠集装箱的中欧班列空箱调运问题,基于需求量均值和方差等部分信息,采用分布式鲁棒机会约束规划建立不确定环境下的多周期中欧班列空箱调运优化模型。将分布式鲁棒机会约束转化为易求解的等价形式,从而确定空箱需求。利用CPLEX求解,通过算例分析不同参数变化对各项成本的影响。结果表明:一部分空箱通过海陆联运调回能够极大降低总成本;分布式鲁棒机会约束优化是以最坏情况下的优化为基础,从而得到具有鲁棒性的优化方案;可折叠集装箱在3种不同供需关系下适当投入比例能极大降低总成本。

连续系统鲁樟约束方差估计的一种新方法

本文提出一种新的性能鲁棒滤波增益的设计方法，即设计滤波增益，使得当系统噪声强度不确定时，系统每个状态的误差方差稳态值都不大于预先指定值，并举例说明这种设计方法的直接性与简单性．

鲁棒锥约束优化问题的最优性条件和Fenchel-Lagrange全对偶

引进新的一类鲁棒型约束规划条件,推导出了鲁棒锥约束优化问题和其对偶问题之间的最优性条件和Fenchel-Lagrange型全对偶成立的充分必要条件.

热电联产与风电机组联合运行鲁棒多目标优化调度模型

提高风电消纳能力,需在电–热联合系统中加装储热设备,提高热电联产机组的调节能力,增强电力系统的灵活性,解决风电消纳问题。风电预测功率的随机性导致调度问题的不确定性,要求调度方案不仅能满足目标费用最优,而且希望目标费用受不确定性的影响在可接受范围之内。本文基于参数的敏感区域方法,建立含储热的热电联产与风电机组联合运行鲁棒多目标优化经济调度模型。模型包含极小化机组运行的煤耗成本,弃风惩罚费用两个目标,约束条件包括联合调度系统的常规约束、鲁棒约束。利用细菌群体趋药性算法和鲁棒条件检验方法求解模型。通过仿真计算,验证了所提模型和算法的鲁棒性,经济性和有效性,并通过三种模型对比说明本文模型费用最优,鲁棒性最好,风电消纳能力得到了提升。

基于鲁棒方差优化的电力系统频率控制研究

随着新能源发电大规模并网,随机负荷扰动给电力系统稳定优化运行提出了新的挑战。针对自动发电控制过程中存在的随机扰动和参数摄动的问题,提出了一种基于鲁棒方差约束的状态反馈控制器的参数优化方法。根据鲁棒方差控制(Robust Variance Control,RVC)中不等式约束条件,分析了闭环系统在抑制随机扰动和提高阶跃扰动响应动态性能之间的博弈关系。构造了融合稳态状态方差和控制能量输出约束的优化问题,利用线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)获得了鲁棒方差控制器参数。在此基础上,对配置的区域极点圆心坐标值和正标量两个参数进行遗传优化,得到性能指标最优的控制策略。以两区域电力系统模型为例,表明该方法能够有效抑制随机扰动并保持良好的控制性能和鲁棒性能。

鲁棒锥规划的Fenchel-Lagrange强对偶

利用共轭函数的上图性质,引进新的鲁棒型约束规划条件,等价刻画了鲁棒锥约束优化问题与其对偶问题之间的Fenchel-Lagrange强对偶和稳定强对偶,推广和改进了前人的相关结论。