基于互补机制的水火电力系统机组组合

针对水火电力系统短期发电计划中火电机组的开停机组合与水电调度问题解法复杂性,提出以水电发电量最大、耗水量最小和火电煤耗量最小且具有时序的3个优化子问题的发电调度模型,综合考虑一个调度周期内系统机组的运行状态。基于解耦的水火电力系统优化模型不仅可以确定水电的最佳放水策略,也可以体现水电和火电互补作用,充分提高水火电力系统联合运行的经济性。针对水电系统强非线性特点,采用新型随机全局优化仿电磁学算法进行求解,对火电系统则采用改进微粒群优化算法进行求解。通过一个具有3个体积水电站和5个火电厂的水火电力系统的仿真分析,表明以互补机制为理论基础的优化模型的正确性及算法求解的有效性。     

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。     

基于互补机制的水火电力系统短期节能发电调度

为充分提高水火电力系统联合运行的经济性,将减少非可再生能源的使用量及降低火电成本为主要目标的水火电力系统短期发电调度问题,转化为水力发电量最大、耗水量最小和火力发电燃料总耗量最小且具有时序的3个优化子问题。该优化模型不仅可确定水电的最佳放水策略和火电的最佳出力,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念。针对水电系统具有强非线性的特点,采用改电磁学算法进行求解,对火电子系统则采用内点法进行求解。算例结果验证了该方法的有效性。     

考虑调峰约束的风水火随机机组组合问题

为了协调优化风电、梯级水电、火电的发电调度,并克服下一调度周期的调峰难题,建立了考虑未来调度周期调峰约束的随机机组组合模型。针对风电的随机性,采用缩减后的场景进行模拟,并充分利用梯级水电和火电的调节能力,建立了各个场景下的风水火耦合的运行约束。针对下一调度周期的调峰问题,通过增加机组起停相关约束,使得系统能够满足未来调度周期高峰和低谷的调峰要求。随机机组组合数学模型是一个复杂的非线性优化模型,将其转换为线性混合整数规划模型后,利用CPLEX进行求解。算例仿真结果表明,优化得到的机组组合方案能够有效提升风水火发电系统短期优化调度的前瞻性并可兼顾各个场景下机组出力的可行性。     

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。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,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。     

大规模多目标水-火-风协调优化调度模型的建立及求解

考虑水、火、风能源各自的自然特性和某省级电网工程实际要求,在风电全额上网的前提下,以上网电价费用最小和煤耗量排放最小为目标,同时考虑火电、水电机组出力平滑性约束和各水电厂调度日总出力定值等约束,建立动态多目标风-火-水协调优化调度模型。由于所建立的模型是一个大规模、多维数,多时段、多约束非连续问题,直接求解较困难。为此,在求解阶段,结合分层求解思想,通过应用提出的改进多目标"教"与"学"优化算法(Modified Multi-Objective Teaching-Learning Algorithm,MMTLA)进行求解。以某省级电网某一典型调度日实际数据进行仿真验证,结果表明,所建立的模型的有效性以及所提出算法的优越性。     

基于总体协调满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

水火电力系统多目标优化调度符合国家节能减排的政策导向,在考虑整个系统梯级水电站发电效益最大化、火电机组发电成本最小化和梯级水电站发电用水最小化的目标同时,考虑了火电机组二氧化碳排放最小化的优化目标。针对水火电力系统短期优化运行调度中目标函数的权重处理困难的因素,采用一种基于目标函数总体协调满意度的处理方法,通过采用自然选择机制策略和异步学习因子策略提高算法的性能。以5个梯级水电站和4台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算．优化仿真计算证明了所提出的优化调度模型和求解算法具有可行性和适用性。     

水火电力系统短期节能发电优化调度的研究

本文以提高水火电力系统联合运行的经济和环保效益为总目标,从减少化石燃料的使用量和降低燃煤机组发电成本两方面考虑,将含梯级水电站电力系统短期发电调度问题化为4个具有时序的优化子问题:即梯级水电站发电量最大、水电耗水量最小、火力发电污染物排放最小以及火力发电总成本最小。以此建立的优化调度模型不仅可以确定火电的最佳出力和水电的最佳蓄放水策略,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念。在模型求解上,针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,在标准粒子群优化算法中引入自适应惯性权重和最差粒子,避免了算法的局部最优和过早收敛;针对各目标量纲不同,权重系数难以合理确定的多目标优化问题,运用满意度函数和欧式距离函数对其进行归一化处理,并采用改进粒子群算法对处理后的目标进行优化求解。算例仿真验证了所建模型的正确性及算法的有效性。     

水火电系统古诺模型的均衡分析

利用古诺(Cournot)模型研究了在联营模式下多时段水火电混合系统的纳什(Nash)均衡策略问题.首先建立了水火电系统的Cournot模型,模型中火电系统考虑了机组的最小开停机时间的限制,水电系统则考虑了用水量、库容限制等约束.同时,利用迭代法并结合动态规划对发电商的Nash均衡策略进行了求解.最后以IEEE 6机系统为例研究了最小开停机时间和用水量限制等约束对均衡结果的影响.仿真结果表明,考虑最小开停机时间约束时,即使某些时段利润为负,但为了避免后续时段的持续停机使利润受到更大的损失,一些机组在这些时段仍需开机;考虑水电厂商用水量约束时,水电厂商有动力在高峰时段持留发电量.     

引入可调度空间约束的电力系统优化调度模型

传统电力系统优化模型通常以火电机组固有技术出力作为该机组的出力约束,而实际运行中,机组调度出力范围还受净负荷值及机组上一时段出力的影响,出力约束存在较大的优化空间。为有效缩减机组出力变量的可行域范围,提出净负荷增量指标,应用该指标及机组上一时段的出力状态优化各机组可调度空间范围。进一步以可调度空间范围作为约束,建立改进电力系统优化调度模型。运用标准粒子群与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法求解。算例结果表明,混合粒子群算法能够有效改进标准粒子群算法陷入局部最优的缺点,提高模型求解精度;此外,引入可调度空间值约束的电力系统优化调度模型与传统优化调度模型相比,在确保求解精度的同时大大减少了计算量,且不易陷入局部最优。该改进的思路与方法也可应用于其它能源系统的优化调度模型中。     

求解大规模水火最优潮流问题的近似牛顿方向解耦算法

分解后计算效率低和解的最优性差一直是困扰大规模水火最优潮流(HTOPF)研究与应用的两个关键问题。针对这些问题,提出了一种求解HTOPF的精确高效的解耦算法。基于近似牛顿方向直接对原问题KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件解耦的思想,将含梯级电厂的HTOPF问题分解为火电问题和水电问题。火电问题分解为单时段最优潮流问题,并进一步划分为多区域子问题;根据水电厂类型的不同将水电问题分解为单个固定水头、单个变化水头水电厂子问题以及梯级水电厂群优化子问题。求解过程中,每个子问题只迭代一次而不用求其最优解,极大地提高了计算效率。仿真计算结果表明:所提算法具有良好的适应性和稳定性,不仅显著减少了内存占用,而且在串行求解时CPU计算时间缩短了3~4倍,在并行计算条件下可获得10~20倍甚至1 000倍以上的加速比,并保证所得最优目标值与准确值之间的误差在10-8以下,确保了分解协调结果的最优性。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

电力市场中的水火电优化调度模型及其应用

分析了水电站如何根据市场需求、价格情况、生产成本函数及利润函数确定其最佳放水率的问题,然后根据水、火电的不同特点并综合考虑电力市场环境下水、火电收益函数和用户需求,以水力、火力发电资源在最经济利用的条件下满足顾客需求为目标建立了水火电优化调度模型,并推导出水火电联合系统最佳经济调度的必要条件,由此求出了一天中各时段的各水电厂最佳放水率(或最佳出力)和各火电厂最佳出力。最后举例说明了该模型在电力市场环境下的水火电优化调度中的应用,并证明了在该环境下通过水火电优化调度实现水电、火电和电网三方“共赢”的可行性。     

配电网无功补偿的动态优化算法

配电网无功补偿动态优化的目的是在考虑负荷变化和电容器操作次数约束的条件下,求得各节点电容器的最优动作时间和投入容量。该文将动态优化问题描述为变约束优化问题,并提出一种求解算法。算法先将动态优化问题分解为一系列单节点电容器动态优化子问题,然后通过迭代求解一系列子问题的方式得到整个动态优化问题的最优解。由于给出的单节点电容器动态优化子问题的求解算法可以在变约束条件下搜索到子问题的最优解,而且在迭代求解过程中电容器的投入容量和动作时问都可以得到修正,因此使整个动态优化问题能得到更好的优化结果。算例表明,提出的算法是可行和有效的。     

考虑多因素协调的梯级水电站群调度策略研究

本文提出了一种计及多种因素间协调的梯级水电站群调度策略,以兼顾梯级水电站群的经济效益和社会效益。首先引入发电弃水量、抗旱放水量、以及泄洪水量等参数,用以完善梯级水电站数学模型;提出采用虚拟水库来表征流域分布泄洪点及抗旱灌溉点,并建立相应的数学描述;考虑梯级水电站水力调度,火电站的发电机组出力、能耗成本及污染排放三者之间,梯级电站的出力、发电流量、发电弃水量、防洪水量、抗旱水量与其它水力耦合参数之间,以及水火电机组联合调度之间综合效益基础上,建立了多目标综合节能调度模型;算例验证了该算法的可行性,并具有较为明显的节能效果和社会效益。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

Determination of load shedding to provide voltage stability

A computationally simple algorithm is developed for studying the load shedding problem in emergencies where an ac power flow solution cannot be found for the stressed system. The proposed algorithm is divided into two sub-problems: restoring solvability sub-problem and improving voltage stability margin (VSM) sub-problem. Linear optimization (LP)-based optimal power flow (OPF) is applied to solve each sub-problem. In restoring solvability sub-problem, rather than taking restoring power flow solvability as direct objective function, the objective function of maximization of voltage magnitudes of weak buses is employed. In VSM sub-problem, the traditional load shedding objective is extended to incorporate both technical and economic effects of load shedding and the linearized VSM constraint was added into the LP-based OPF. Case studies with a real 682 bus system are presented. The simulation results show that the proposed load shedding algorithm is effective, fast in finding the load shedding scheme to solve the problem of restoring solvability and improving VSM.     

水火电机组AGC的协调优化控制策略

随着广西电网规模的持续扩大,AGC(自动发电控制)调节容量不足、调节精度不够的问题开始凸显,在丰水期该问题显得尤为突出。根据广西电网水火电AGC容量的比例以及调节性能,提出水火电协调优化控制的策略。按发电类型分为水电组和火电组,采用优先级的方式,根据相应的比例分别承担ARR(区域调节需求),同时类型组内的控制组也采用以可调容量裕度为基准的优先级方式。通过规避水电AGC振动区和火电AGC启停磨(泵)的闭锁出力,进一步优化AGC调节性能。试运行的结果证明:水火电协调优化控制策略初步达到预期目标。