考虑多种工业负荷参与的多时间尺度源荷储优化调度

为解决大规模新能源接入导致传统电网中常规机组调节压力不断增大的问题,提出了一种考虑储能和多种工业负荷参与的多时间尺度优化调度策略。该策略通过协调荷侧电解铝、水泥、钢铁、非生产性负荷与储能以及源侧常规机组调用计划,有效缓解电网调节压力。首先,分析储能和多种工业负荷的调节特性,建立风-光-荷-储的滚动调节框架。然后,针对源荷不确定性,采用多场景随机规划与模糊机会约束目标规划相结合的方法,建立日前和日内阶段以系统经济性最优为目标、实时调度阶段兼顾安全性和经济性的多时间尺度调度模型。最后,通过新能源充足与不足典型日算例可知,本文所提调度策略能够充分发挥可调控资源的调节能力,在两种典型日的总成本较日前最优调度分别降低了17.08%、44.13%,弃新能源量降低39%、失负荷量降低23%,有效提高了电网运行经济性和安全性。

基于改进p-有效点法的多风电场共享储能联合参与一次调频的容量优化

以大规模多风电场接入电力系统的一次调频备用容量为研究对象,首先通过引入风电出力预测误差的概率分布描述系统的不确定性因素,考虑风储一次调频备用总成本最小为目标;然后建立基于机会约束规划的多风电场联合共享储能参与一次调频的容量优化模型;最后提出基于快速傅里叶变换快速求解联合变量概率分布的改进p-有效点法通过数学解析将机会约束规划从形式上转化为确定性规划,再通过Yalmip调用Cplex实现模型的快速求解。算例结果表明,所提模型和方法可有效提高风储调频效果和收益,且具有更高的求解效率。

不确定条件下的车流径路问题及其树形径路约束机制研究

针对既有车流径路研究中确定性建模参数的局限性以及对车流径路优化阶段是否应该考虑树形径路约束的争议,在确定性车流径路模型的基础上,引入模糊集理论和随机规划理论,分别采用三角模糊数和机会约束刻画车流量的波动和区间通过能力的弹性,为车流径路问题重构Hurwicz准则下的模糊机会约束规划模型,并将其转化为清晰等价形式。基于我国西南局部路网的案例研究树形径路约束对车流径路和编组计划的影响,对比分析确定性条件和不确定条件下车流径路的差别。实验结果表明,车流径路优化阶段强调树形结构径路会限制径路方案的灵活性并增加车流运输总成本;不确定条件下的车流径路模型在困难区段的识别方面更具优势。

考虑模糊工序工期的重复性项目时间费用权衡优化

为了减少不确定性对项目业绩目标的影响,提高进度计划的鲁棒性,研究模糊工序工期下的重复性项目离散时间费用权衡问题。通过模糊风险度量,建立考虑决策者风险偏好的模糊机会约束规划模型,目标是确定所有工序的最优执行模式(即模式列表),从而在满足事先设定的工期延误和费用超支风险水平条件下最小化项目预算。提出模式列表已知条件下,计算模糊总工期和模糊总费用隶属度函数的正向递归过程,并据此设计搜索最优模式列表的基于电磁机制的改进遗传算法(GA-EM)。利用一个实际工程案例验证算法的有效性,并通过数值实验分析算法的计算性能。结果表明,GA-EM能够给出满足给定工期延误和费用超支风险水平的模糊进度计划,预算的平均和最大百分比误差分别不大于0.096%和0.239%。

计及模糊随机不确定性的聚合商调度策略

可中断负荷响应行为中的随机和模糊因素通常同时存在,即统计规律本身包含高阶不确定性,针对高阶不确定性背景下的聚合商调度决策问题,在可中断负荷传统的削减率模糊模型的基础上考虑其随机性,建立模糊随机机会约束规划模型,求解可中断负荷的最优响应容量,并进行相应的风险评估。计及高阶不确定性的模糊随机模型和传统的模糊模型的算例对比结果表明,计及高阶不确定性的决策方法更稳健,能减小调度决策的风险,体现了响应可靠性对决策者利润的影响,可为聚合商的调度提供指导。

考虑激励相容的不确定再制造绿色供应链研究

【目的/意义】在市场需求和废旧品回收质量水平不确定下,研究了激励相容理论下政府补贴对再制造绿色供应链的影响,以期寻找最优补贴政策和产品绿色度水平。【设计/方法】构建了考虑政府差异化补贴和产品绿色度的不确定再制造供应链系统成本模型,运用模糊机会约束法解决模型不确定因素,并运用粒子群算法和遗传算法寻找模型的近似最优解。【结论/发现】研究表明,再制造绿色供应链上的企业可以根据不同的需求制定最优的回收策略;当无政府补贴时,提高再制造绿色供应链的绿色度水平会增加成本,此时企业环保意愿较低;当政府基于激励相容理论实行差异化补贴时,提高再制造绿色供应链的绿色度水平的成本相对较低,从而有效提升企业环保意愿,实现政府和企业的目标相容,优化再制造绿色供应链。

基于CCP-AGABP双层综合能源系统调度策略

针对综合能源系统(IES)中可再生能源与电热冷负荷因不确定影响引起功率偏差问题,实现IES优化调度,将机会约束规划(CCP)的随机模型和自适应遗传算法改进的反向传播神经网络(AGABP)的预测模型相结合,提出了双层IES优化调度策略。上层利用CCP对日前优化调度中的不确定性问题进行处理,缓解因可再生能源与多能负荷预测误差引起的功率较大偏差的问题,下层基于AGABP的预测模型进行日内优化,对日前优化调度偏差进行修正。针对随机优化模型难以求解的问题,采用确定性等价类的方法,将模型中的机会约束等价转换为确定性约束,并通过交替方向乘子法(ADMM)对改进的模型进行优化求解。最后,通过算例仿真验证了所提调度策略的有效性。

基于改进蚁群算法的微电网多目标模糊优化运行

针对微网运行中存在光伏、风电等间歇性分布式电源的情况,建立基于机会约束规划的微电网系统动态经济调度模型,模型具有混合整数规划的结构。同时建立综合考虑微网运行的总成本以及污染气体总排放量的多目标优化运行模型,将减少运行成本、减少污染气体的排放量作为子目标函数,利用模糊处理构造各个目标的隶属度函数,接着采用最大满意度指标法将多目标问题转化为单目标的非线性问题。在求解单目标模型时采用改进蚁群算法,仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。

不确定环境下再制造加工车间生产调度优化方法

针对再制造加工车间工况兼具随机性与模糊性,采用模糊随机变量表示废旧件加工时间,以描述再制造加工车间工况的双重不确定性;在不确定理论的基础上,建立基于模糊随机机会约束的再制造加工车间生产调度问题模型,并提出求解该问题混合智能优化算法:基于Arena仿真平台应用模糊随机模拟技术产生输入和输出数据,利用粒子群优化算法训练径向基函数神经网络以逼近不确定函数,将训练好的神经网络嵌入至遗传算法中优化再制造加工车间生产调度问题;通过仿真实例验证该混合智能优化算法解决加工时间为模糊随机变量的不确定环境下再制造加工车间生产调度问题的有效性和合理性。

考虑不确定因素下含充换储一体化电站的微网能量优化

电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swapping-storage integrated station,CSSIS)作为微网的储能系统,能够降低电动汽车对微网运行的影响,同时提高储能可调节容量。针对微网内风机、光伏的不确定性以及负荷的波动性,建立了基于机会约束规划的经济优化模型,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,基于峰谷分时电价优化一体化电站和燃料电池出力,并确定联络线交互功率。对CSSIS充放电功率在BCSS和ESS之间进行分配时,应用滑动窗口法优先调度BCSS充放电,安排ESS承担剩余功率,从而使BCSS具有较稳定的运行环境,也为ESS提供可调节容量支撑。以一个具体微网为例验证了所提策略的有效性。

考虑节能减排的多目标模糊机会约束动态经济调度

间歇性电源的并入给电网带来了显著的经济效益和减排效益,同时其出力的不确定性给电网动态经济调度带来新问题。针对上述问题,建立考虑节能减排的含有间歇性电源多目标模糊机会约束动态经济调度模型。首先,分析预测误差在不同功率预测值区间的模糊特性,并拟合出分布参数,进而获得间歇式电源出力和负荷的模糊隶属度函数。其次,基于模糊集理论对不同的系统约束形成不同测度的模糊机会约束,建立考虑运行费用、SO2排放量和CO2排放量的多目标模糊机会约束动态经济调度模型。在模型求解上,通过定义目标隶属度函数和凸模糊决策将多目标问题转换为单目标问题,采用清晰等价类将机会约束清晰化,并提出改进的萤火虫算法对模型进行求解。算例分析验证所提模型和算法的可行性和有效性。

负荷聚合商参与需求响应的可靠性及风险分析

针对包含传统可调负荷、光伏及电动汽车的用户侧多元需求响应资源,考虑其不确定响应特性,采用模糊机会约束规划建立负荷聚合商的经济调度决策模型。立足经济调度分析,定义响应可信容量和响应容量可信度2个指标来衡量负荷聚合商的调度可靠性,并讨论资源预测精度、配置比例及置信度对可靠性指标的影响。基于模糊模拟技术提出负荷聚合商的风险评估方法,分析不同置信度、不同惩罚系数下负荷聚合商的经济风险水平。算例分析表明,所提出的模型与方法可为负荷聚合商参与需求响应的可靠性评估与运营决策提供理论参考。

供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型

提出了供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型 .模型中将各个需求地对产品的需求量以及各分厂的生产能力等难于确定的参数看成是模糊参数 ,并进一步讨论了如何将模型中的机会约束清晰化 .

不确定环境下跨国供应链生产计划研究

介绍了跨国供应链生产计划研究与不确定规划论在供应链计划研究中的应用;提出了包含模糊需求与随机生产能力的跨国供应链计划模型,模型中将运输成本分配因子与转让价格作为决策变量,根据随机机会约束规划等价类理论,将模型转化为模糊机会约束规划模型,并利用遗传算法与模糊模拟技术相结合的混合算法设计了模型的求解方案;最后,通过数据仿真说明了模型的有效性与适用性。

基于免疫记忆粒子群优化算法的风火联合系统的多目标优化调度

随着清洁可再生的随机性和间歇性风电大规模接入,其对电力系统发电调度的影响不容忽视。考虑风电机组的环境效益和并网对系统安全造成的影响,建立基于多目标机会约束规划模型,将燃煤机组发电成本最小、污染气体排放量最小作为目标,并计及系统的正、负旋转备用容量约束。使用风电出力的分布函数将随机模型转化为确定模型,采用模糊化处理技术将多目标优化转化为单目标优化,利用免疫记忆粒子群优化算法求解模型。最后,以修改后IEEE-30节点系统模型测试算例MATLAB仿真为例,通过算例仿真结果比较分析,验证了所建立模型的正确性以及算法的快速性、有效性和收敛性。

制造/再制造集成物流网络模糊优化设计方法

为提高制造/再制造物流管理绩效,提出了合理设计制造/再制造闭环物流网络结构。将废旧产品回收量、新产品或再生品需求量、物流设施的生产或处理能力等看成三角或容差模糊参数,建立了单周期、单回收产品、有能力限制、同一物流设施备选地点对应多种可选物流设施类型的集成物流网络设计的模糊混合整数线性规划模型。为求解该模型,利用模糊机会约束规划方法将其转换成等价清晰模型。介绍了模糊混合整数线性规划模型针对同类型不同规模的物流设施选择的扩展应用,阐述了置信水平重要程度的分析方法,通过算例验证了模糊优化设计方法的有效性。

风光联合优化配置的多目标机会约束规划方法

针对风速、太阳辐射、负荷的随机性和相关性,综合考虑成本、网损和电压质量,应用蒙特卡洛模拟法和机会约束规划法建立了风力发电机组和光伏方阵两种分布式可再生能源接入现有配电网的多目标优化配置模型。在蒙特卡洛法的基础上,提出了多区间划分、建立概率分布的方法,从而减少抽样次数。在求解模型过程中,首先利用多目标微分进化算法进行全局寻优,得到一组pareto最优解集,然后采用基于熵的模糊多属性决策方法选取折衷最优解。IEEE-33节点配电系统规划结果验证了模型的合理性和方法的有效性。

以风电场效益最大为目标的风电装机容量优化

针对风电机机组出力的随机性,将机会约束规划用于优化风电场的装机容量,建立了以风电场净收益最大为规划目标,以投资成本、线路的传输能力限制、系统对旋转备用的要求以及常规机组出力限制等为约束的数学模型。将蒙特卡洛模拟方法与遗传算法相结合对上述模型进行求解。以IEEE 30节点系统为例进行仿真,验证了文中方法的有效性。文中方法综合考虑系统运行约束和经济约束,能找到风电场效益最大的风电场容量以及相应的风电场最大收益,具有较好的工程应用价值。

含新能源电力系统机会约束经济调度的二阶锥规划方法

考虑到新能源发电的随机性、反调峰性和预测困难等问题,提出了一种适用含新能源接入的电力系统的机会约束经济调度(Chance Constrained Economic Dispatch,CCED)二阶锥规划方法。该方法首先将新能源发电出力预测结果与真实值的偏差作为随机变量,计及系统运行限制的概率约束条件,建立以发电成本期望值最小为目标的电力系统CCED模型。然后根据其约束条件的特点,构建CCED问题的二阶锥规划描述,将原概率约束优化问题转化为确定性的非线性优化问题,采用现代内点算法加以求解,其求解过程仅需进行一次非线性规划问题的求解。通过IEEE-30系统的计算结果,验证了所提模型与方法的有效性和可行性,同时也表明该方法在保持较高计算精度的同时,也具有较高的计算效率。

基于模糊机会约束二层规划的配电网检修计划优化

建立了配电网检修计划优化的模糊机会约束二层规划模型。与传统模型相比,该模型考虑了配电网检修计划优化问题(DMSOP)涉及的不确定因素,并引入可信性理论来描述和处理检修计划优化过程中检修资源、负荷预测以及支路潮流上限等模糊性因素。采用模糊函数描述检修总成本,该函数计及了检修费用和各时段负荷转移情况。提出基于模糊模拟的混合智能优化方法求解模型,IEEE-RBTS测试系统的计算结果表明模型和方法是有效的,并可以得到强鲁棒性的配电网检修计划方案。