基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法

针对目前分布式光伏电源大规模接入配电网中带来的问题,提出了基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法。采用数据驱动顺序选择方法确定C-Vine Copula模型中变量的最优顺序,结合拉丁超立方采样方法和场景评估指标,构建典型负荷-资源相关性场景。在生成的典型场景的基础上,建立了基于广义Benders分解的光伏接入规划模型。该模型分为光伏规划主问题与配电网运行子问题,采用线性规划与最优潮流的方法进行求解。在IEEE 33节点系统网架开展算例分析,结果表明,提出的典型场景生成方法比传统方法的资源误差与负荷误差减少50%以上;规划模型求解所需的计算量减小为原来的11%,计算时间缩短为原来的9%。

基于Benders分解的交直流混合输电网随机扩展规划方法

采用随机场景模拟法描述机组和输电线路随机停电事故、负荷预测误差,提出了一种基于Benders分解的交直流混合输电网随机扩展规划方法。首先建立以交直流输电线路投资成本、失负荷成本、系统运行成本等为综合成本目标,采用Benders分解,将交直流混合输电网混合整数线性规划模型分解为规划主问题和可靠性校验和经济调度的子问题迭代求解。在6节点系统和改进的IEEE-118节点系统算例仿真结果表明:与交流输电系统相比,扩建直流输电线路可以节省更多的成本,在选择交流/直流输电线路时,直流线路输送潮流的可控性以及经济性都可以减少失负荷。

采用Benders分解的5G核心网用户面动态部署算法

为了应对5G网络时变的数据流量负载,同时满足5G低时延业务需求,提出基于Benders分解的用户面功能(UPF)部署与流量调度多阶段规划算法,以实现边缘网络环境下5G核心网用户面的动态部署.以最小化边缘服务器能耗、UPF部署成本及用户面数据时延为目标,考虑部署决策的延迟影响,建立UPF部署和流量调度多阶段规划模型.用Benders分解算法,将模型分解为UPF部署主问题和一系列流量调度子问题,交替迭代求解主问题和子问题,以获得最优的UPF部署和流量调度.仿真结果表明,所提算法在保证求解精度的同时具有较快的收敛速度;与逐阶段求解方法和基于马尔可夫决策过程(MDP)的启发式算法相比,所提算法分别节省了10.4%和5.1%的总运营成本.

结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法

发热门诊是抗击疫情最前线,发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要,需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题,首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模,定量评估系统中等待服务的患者数目,基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步,为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法,对此复杂优化问题加以高效求解。最后,利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析,验证了所提出算法的排班结果,显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。

基于改进Benders分解的配电网扩展规划机会约束优化方法

为了解决已有配电系统规划中非线性潮流模型建模问题和不确定性优化效率问题,文中提出了基于双线性Benders分解的配电网扩展规划机会约束优化方法。通过在规划投资层面和运行优化层面进行分阶段,构建了两阶段随机混合整数二阶锥规划模型;为了避免极端场景下导致的高昂投资成本,进一步扩展了传统的Benders分解方法,设计了基于双线性Benders分解的机会约束优化方法。通过三个算例系统验证了所提方法具有强健的鲁棒性。

基于Benders分解和纳什议价的分布式热电联合优化调度

考虑供热管网储能特性的热电联合优化调度可以有效地提高电力系统的灵活性,促进可再生能源高比例消纳。电力系统和热力系统隶属于不同的运营主体,热电联合优化调度在最大化总体效用时,不应损害个体利益。该文提出一种基于Benders分解和纳什议价的电-热综合能源系统分布式优化调度方法。首先,热力系统与电力系统依次计算最优热流和最优功率分配,分别得到各自独立调度的运行总成本;然后,利用Benders分解计算电-热综合能源系统最优能流,相应得出电-热综合能源系统运行总成本;最后,通过纳什议价重新分配两者的合作剩余以鼓励热力系统参与热电联合优化调度。两个不同规模算例的仿真结果表明,所提方法能在保护信息隐私的前提下,实现激励相容并促进可再生能源消纳。

基于Benders分解算法的反恐应急设施选址-定容-分配问题

反恐应急设施的合理布局和资源配置可缩短救援到达时间并提高应急效率。对已有反恐应急设施选址研究拓展,进一步考虑设施容量有限的情形,并将袭击前后关于应急设施的选址、定容和救援物资分配问题进行集成考虑。将该问题构造为三层规划模型,上中下各层规划分别对应袭击前的选址定容问题、袭击时的袭击点选择问题和袭击后的救援物资分配问题。利用下层规划的对偶变换转化为双层规划,并设计Benders分解算法求解。最后,结合南疆交通网络进行仿真分析,验证了模型和算法的有效性。

基于Benders分解法的电热综合能源系统低碳经济调度

电、热系统协调运行能够提高电力系统的灵活性,缓解我国“三北”地区供暖期间的弃风问题。提出一种综合能源系统低碳经济调度模型,并建立极限消纳风电的储热放热速率与电锅炉电功率的综合协调模型。针对电、热系统信息的隐私性问题,采用Benders分解算法对模型进行求解。算例仿真分析5种情景下系统储热和电锅炉对风电消纳的促进作用,比较电锅炉加装在热网始端、中间及末端对热网热损失的影响,最后,通过对比不同储热放热速率与电锅炉电功率协调供热的系统弃风情况,验证所提极限消纳风电的储热与电锅炉综合协调模型的正确性。

基于Benders分解法的交直流互联电网安全约束经济调度

安全约束经济调度是实现交直流互联大电网安全、经济、高效运行的关键环节。针对交直流互联电网的日内滚动经济调度问题,文中提出了时空协调、主子迭代的安全约束经济调度模式;通过精细化考虑交流潮流、直流输电系统稳态运行以及经济调度多时段耦合等约束条件,建立了交直流互联电网安全约束经济调度模型;为求解此大规模非线性规划模型,文中基于Benders分解法提出了主、子问题迭代的高效求解方法。算例从安全性、经济效益、算法收敛性和计算效率四个方面验证了所提模式、模型、求解方法的有效性。

求解概率动态调度问题的Benders分解算法

概率动态调度能够协调系统运行的经济性与可靠性,相较于传统确定性方法具有先进性。然而,模型规模庞大、求解困难是该类方法所面临的主要问题。提出了一种基于Benders分解的新算法对概率动态调度的大型线性规划问题进行求解。该算法针对各种运行状态之间的耦合关系,依据分解协调的思想,采用Benders分解技术将原问题分解,形成由正常运行状态下动态经济调度主问题与事故运行状态下运行状态调整子问题构成的迭代求解格式,降低了每次优化计算的求解规模;每次迭代过程中,通过对动态调度解的适应性检验,预先筛除无需调整的事故子问题,明显减少了每次迭代中进行优化计算的子问题的数目。算法提高了问题的求解速度,实现了对较大规模系统的有效求解。通过对某省电网的测试计算,表明了算法的正确性与有效性。

基于改进的Benders分解与透视割平面的机组组合算法

经典的Benders分解法（BDM）将问题分解为主问题与子问题2个简单的形式进行求解,由于主问题是一个混合整数问题,其求解是BDM中最费时的部分。基于改进的BDM与透视割平面（PC）,提出一种求解火电机组组合（UC）问题的新算法。首先结合覆盖不等式提出改进的松弛型BDM;然后借助于PC和线性化技术建立UC问题的近似混合整数线性规划（MILP）模型;最后利用松弛型BDM求解该模型。包含10~1000台机组的多个系统24时段的测试结果以及与其他方法的比较说明所提算法是有效的。

基于改进Benders分解的储能、分布式电源与配电网多阶段规划

随着分布式能量采集及能源存储装置的接入,配电系统将承担起局部地区分布式资源整合者的角色。针对计及储能、分布式电源的配电网规划问题,提出多阶段经济规划方法,通过协同考虑设备选址定容、网架扩展及配电网动态重构等优化目标,建立基于二阶锥松弛的多变量协调规划模型;为求解此大规模混合整数非线性优化问题,提出改进Benders分解方法,将模型分解为规划主问题与运行子问题,提出常规Benders分解未涉及的混合整数子问题最优割集生成方法,建立主、子问题迭代求解方法,算例从规划成本、计算效率等方面检验了所提模型与算法的有效性。

发输电检修与机组组合联合决策的Benders分解方法

电力系统中,设备状态检修技术的日益推广,必将引起发、输电设备的检修与机组起停的方式间产生矛盾和冲突,由此,对二者联合优化决策就显得非常必要。对此,在深入剖析检修决策与运行决策间关联机理的基础上,提出发、输电检修与机组组合联合决策的Benders分解方法。其主要贡献体现在:将大规模复杂优化问题分解为主问题、潮流子问题以及辅助问题,并通过Benders割约束在各问题间有效传递信息,构建分解与协调的总体框架;采用辅助问题对输电设备检修与机组运行间的关联机制进行判别,降低问题寻优的维度;采用基于模式识别思想对潮流子问题进行有效筛选,使潮流子问题数显著减少。最后以IEEE 118节点系统算例说明了该方法的有效性以及实用性。

220 kV电网供电能力计算的改进Benders分解法

Benders解耦技术在求解含N-1静态安全约束的最大供电能力(total supplying capability,TSC)问题上具有乐观的应用前景,但不同的求解策略存在效率和性能上的显著差异。为更高效地求解TSC问题,该文提出一种改进的伪串行策略。首先,在处理子问题时加入核心事故筛选环节,减少冗余计算量;其次,采用"逐个添加,均值反馈"策略,避免子问题对主问题的过度修正。算例分析表明,相比于现有文献中的方法,文中方法得到了更优的解,同时加快了收敛速度。文中方法可为电网的优化规划及运行提供量化辅助手段,为实现供电能力的在线计算、实时掌握电网运行的安全裕度探索实用的解决途径。

基于Benders分解的发电机无功备用优化方法

电压稳定裕度与系统无功备用密切相关,因此,提出一种无功源的无功备用优化方法。引入发电机参与因子来衡量发电机无功备用的重要程度,建立以系统无功备用最大化为目标的优化模型,并应用Benders分解将模型分解为发电机主问题和电容器子问题。IEEE 39节点系统算例验证了所提优化方法的有效性,优化方案大幅提高了系统电压稳定裕度。

基于Benders分解优化算法的区域能源供给服务网络系统规划方法研究

能源互联网是实现我国能源革命目标的关键手段之一,然而其多能互补的特点增加了能源供应的复杂性,从而影响到区域范围内系统能源供应的协调有序。为探索这一问题的解决方法,针对小范围内的能源供给服务网络的系统规划问题开展了研究,建立了以总成本函数为目标函数、考虑多能互补的系统负荷约束、系统安全性约束函数为主要约束的区域能源供给服务网络优化模型,运用Benders算法将问题分解为主问题和子问题并对模型进行求解。以华北某市郊区的区域能源规划为案例进行能源供给服务网络的规划,并与传统规划模式进行对比分析。结论表明,由于考虑了热电负荷之间的耦合关系,并在需求约束中引入了电转热替代环节,使得所提出的模型能够在系统的规划和运行阶段都选择更优的策略,从而在经济性上相较于传统工业规划方法具有更强的竞争力。

基于不同算法求解子问题的Benders分解法在无功规划中的应用

利用Benders分解法将复杂的非线性无功规划问题分为投资子问题和运行子问题,通过约束割集将子问题联系在一起,在2个子问题间迭代求解,经过有限次迭代,最终求出最优解。求解子问题时,运用DantzigWolfe分解法求解运行子问题,运用改进单纯形法求解投资子问题,并考虑了多种运行方式下最优的无功优化方案。

基于Benders分解的多方式物流运输网络优化模型

基于Benders分解,对多种交通方式下的物流运输网络优化模型的求解算法进行了研究。首先,以一个典型的物流运输网络优化模型求解为例,分析了Benders分解算法及其实现要点以及可能存在的问题,并提出相应的解决方法。然后在此基础上,通过引入不同交通方式的排放因子和各种排放物的排放成本,建立了多种交通方式下的物流运输网络优化模型。模型的目标函数为考虑运输排放的总成本最小,约束条件包括交通方式能力的限制等等,同时描述了基于Benders分解算法进行模型求解的主问题和子问题。最后,通过一个算例,对模型及其算法的效率和效果进行比较分析,说明模型和算法的可行性和有效性。

电力系统无功功率综合优化──广义Benders分解法

提出了以最小投资为目标函数的电力系统无功功率综合优化的广义Ｂｅｎｄｅｒｓ分解法，并建立了相应的数学模型。把无功非线性的混合整数规划问题分解为投资主问题和运行子问题。在考虑多种运行方式和预想事故的同时，通过协调主问题与子问题之间的关系，有限次迭代综合寻优。求得电力系统无功电源的最佳配置地点和补偿容量。所编程序通过对保定地区电网的实际计算，取得了满意的结果。

基于Benders分解的租赁车队规划

以汽车租赁业的日常车辆调配为背景,研究租赁车队的战术规划问题。将车辆调配情况抽象到时空网络结构中,并根据车辆需求的供应策略和时空节点的流量平衡得到约束条件,以企业运营成本最小为目标建立优化模型。针对模型特点采用Benders分解算法将原问题分解为两类子问题,给出对应的算法步骤。以一周为战术规划期设计算例,对模型和算法的有效性进行检验,结果表明能够为优化车队调配提供较好的辅助决策支持。