基于演化算法和讨价还价博弈的多目标最优潮流研究

针对电力系统的多目标最优潮流问题,首先通过遗传算法取得帕累托解集,从而充分反映出不同优化目标之间相互影响、相互背离的内在关系,在此基础上利用纳什讨价还价博弈方法选取全局最优解。探讨同时考虑发电费用（或发电煤耗）最小和系统网损最小的多目标最优潮流问题,首先验证该问题满足讨价还价博弈公理,再通过强度帕累托演化算法（strong Pareto evolution algorithm 2, SPEA2）求解得到帕累托前沿,保证收敛速度较快且帕累托前沿分布均匀,最后基于纳什讨价还价博弈求得最优解,解决了不同目标函数之间可能存在的矛盾。该文通过对IEEE 14节点系统的算例计算,验证了该方法的有效性。     

基于帕累托改进准则的输电扩展规划

在电力工业放松管制的环境下,输电扩展规划问题将会变得更为复杂.作者引入了帕累托最优、帕累托改进和社会福利等经济学概念,试图从根本上探索市场环境下输电扩展规划所应遵循的经济准则.基于帕累托改进的准则,提出了一种输电扩展模型.该模型涉及电力市场机制和输电成本分摊方案等因素.在节点边际定价的市场机制下,提出了三个简单的输电成本分摊方案.为了展示所建模型及所提出的输电成本分摊方案的内涵和特点,对一个六节点系统算例进行了详尽的分析.     

考虑换流站损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制

交直流互联系统中各个直流输电通道在输送大量电能的同时,也会产生很大的电能损耗。通过协调优化多回超/特高压直流输电系统的电压无功控制措施,能够有效地降低整个交直流系统运行的损耗电量。提出一种考虑换流站详细损耗特性的交直流系统多目标无功优化控制方法,以包括换流站内部各主要设备损耗的整个交直流输电系统总网损和所有关键节点电压偏差平方和的最小化为目标,建立交直流互联系统的多目标无功优化控制模型。提出一种自适应加权和算法,结合GAMS/CONOPT解法器求解得到多目标优化问题的均匀分布的帕累托最优解集。并根据各个最优解的模糊隶属度和熵权信息从帕累托前沿曲线中确定出折中最优解,作为多目标无功优化控制方案。通过对某个6056节点交直流互联系统的计算表明,所提出的算法求得的帕累托最优解集分布均匀,且所获得的多目标无功优化控制方案能够有效降低换流站运行损耗,提高关键节点的电压质量。     

求解交直流互联电网多目标无功优化问题的INNC法

以交直流互联系统有功损耗和所有关键节点电压偏差平方和最小化为目标,建立交直流互联系统的多目标无功优化模型,并提出一种求其帕累托最优解的改进规格化法平面约束法。该算法针对帕累托前沿上各点的切线与乌托邦线夹角不同,对规格化法平面约束法进行改进,即将帕累托前沿按照一定规则分割成4段,每段对应1个子乌托邦线,从而将原多目标优化问题分解为4组多目标优化问题。再对每个子乌托邦线进行等距离分割处理,每组多目标优化问题可转化为求解一系列单目标优化问题。对南方电网交直流765节点等值系统的计算表明,所提出的算法能够有效求解实际交直流大电网多目标优化问题,且所求得的最优解集在帕累托前沿上分布更均匀。     

基于强度Pareto进化算法的最优潮流

为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中.SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点.通过对IEEE30节点测试系统运用SPEA和混沌粒子群方法(CpSO)的计...     

基于帕累托最优的配电网多目标规划

提出了一种能够反映配电网结构合理程度的可靠性指标——网络风险指数,并建立了以配电网投资费用、网络损耗和网络风险指数为目标函数,综合考虑经济性和可靠性的配电网规划模型。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法,能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复,使网络满足配电网辐射状要求。对强度帕累托进化算法进行了改进,给出了新的适应度函数,以提高算法的搜索速度和搜索能力,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序,筛选出最优方案。最后,对一个54节点配电网进行规划,结果表明网络风险指数与配电网的停电损失具有极强的线性相关性,其可以作为表征配电网可靠性的指标;与传统强度帕累托进化算法相比,所提改进算法具有较强的搜索能力和较快的搜索速度。     

基于柔性直流互联的多微网集成聚合运行优化及分析

为解决多微网集成聚合控制与运行管理问题,提出一种多微网柔性直流互联方案及多目标优化调度方法。首先介绍了多微网柔性直流互联结构和电压源型变流器(VSC)模型。然后,以微网中电压波动最小和系统网损最小为优化目标,综合考虑交流系统、直流系统和VSC的运行约束,提出了基于柔性直流互联多微网的多目标优化模型。最后,采用改进非劣排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)和交直流混合潮流算法对多目标优化模型进行求解,得到帕累托(Pareto)最优解集,针对Pareto最优解集中解的数量大的问题,提出采用模糊聚类法对Pareto最优解集进行筛选,得到最终优化调度方案。对算例进行了仿真分析,结果表明所提模型和算法能够有效抑制微网电压的波动,进而提高可再生能源的渗透率,同时保证系统的经济运行。     

基于最优传输切换阻塞管理方法研究

文章提出了一种基于多目标优化的最优传输切换阻塞管理方法,以调度成本最小化和电力系统可靠性最高 、为两个目标构建最优传输切换策略 (OTS).该策略的目标是在交流最优潮流的安全约束下寻找对阻塞影响最大的线 、路作为备选的切断线路,通过切换输电线路缓解电力系统的输电阻塞,并使用多目标人工免疫算法 (MOＧAIA)得出 最优折中解.基于IEEE３０节点系统的算例表明,该方法能够有效降低发电成本,提高电网经济运行效率。     

基于帕累托最优法的中低压配电网多属性规划方案比选方法

针对当前中低压配电网规划方案决策选择针对性不强、前期评估调查分析不全面、方案对比性不高等问题,提出一种基于帕累托最优的中低压配电网多属性规划方案比选新方法。该方法构建了以供电能力、运行水平、建设及运行成本为一级评价指标,以负载能力、转供能力、供电可靠率、投资水平、运行费用为二级评价指标的规划方案比选评价模型,各一级指标的评价结果由相应的二级指标综合评价后获取,在满足既定多属性影响指标的约束下,通过以规划方案全寿命周期内投资成本最小为目标函数得到最优项;同时在决策评价中除了遵循效益成本最优外,还借助帕累托最优经济学思路,对帕累托前沿的规划方案进行排序,筛选出最优方案,实现以最小的成本创造最大的效益和效率。最后通过实例验证所提方法的准确性和实用性。     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

Pareto optimality-based multi-objective transmission planning considering transmission congestion

In the deregulated environment, transmission congestion is one major problem that needs to be handled in power system operation and network expansion planning. This paper aims to enhance the transmission system capability and have the congestion alleviated using the multi-objective transmission expansion planning (MOTEP) approach. A system congestion index called the congestion surplus is presented to measure the congestion degree of the transmission system. The proposed MOTEP approach optimizes three objectives simultaneously, namely the congestion surplus, investment cost and power outage cost. An improved strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA) is adopted to solve the proposed model. A ranking method based on Euclidean distance is presented for decision-making in the Pareto-optimal set. The effectiveness of both the improved SPEA and the proposed multi-objective planning approach has been tested and proven on the 18-bus system and the 77-bus system, respectively.     

计及过负荷风险的输电网多目标期望值规划

建立以方案总投资费用贴现值和平均网损功率期望值为目标函数的多目标动态电网规划的标准期望值模型。在应用随机变量的标准差对支路潮流过负荷风险进行控制的基础上,进一步提出了计入标准差的期望值规划模型。采用随机直流潮流实现了各随机变量的相关计算。采用SPEA (strength pareto evolutionary algorithm)对所提模型进行了求解,针对SPEA应用于动态电网规划问题中的种群初始化冗余问题和具体的进化操作实现2个环节进行了重点探讨。以18节点系统为算例验证了所提方法对过负荷风险评估和控制的效果。     

Application of Multi-Objective Evolutionary Optimization Algorithms to Reactive Power Planning Problem

This paper presents a new approach to treat reactive power (VAr) planning problem using multi-objective evolutionary algorithms (EAs). Specifically, strength Pareto EA (SPEA) and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) approaches have been developed and successfully applied. The overall problem is formulated as a nonlinear constrained multi-objective optimization problem. Minimizing the total incurred cost of the VAr planning problem and maximizing the amount of available transfer capability (ATC) are defined as the main objective functions. The aim is to find the optimal allocation of VAr devices in such a way that investment and operating costs are minimized and at the same time the amount of ATC is maximized. The proposed approaches have been successfully tested on IEEE 14 buses system. As a result a wide set of optimal solutions known as Pareto set is obtained and encouraging results show the superiority of the proposed approaches and confirm their potential to solve such a large-scale multi-objective optimization problem. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

Transmission surplus capacity based power transmission expansion planning

A power transmission expansion planning model with consideration of transmission surplus capacity and network load factor is presented. With traditional planning model, some transmission lines will operate on high load factors due to ignorance of the load levels of transmission lines. This may lead to network congestion or degrade the dispatch flexibility of future network. Traditional planning model has put more emphasis on investment cost rather than other aspects such as operation environment, transmission benefit, etc. The transmission expansion planning model in the paper aims to maximize network transmission surplus capacity and optimize network load factor distribution with least investment. Chaos Optimal Algorithm (COA) is introduced to solve this nonlinear integer planning optimization problem for its advantage of stochastic and ergodic searching characteristics. The effectiveness of proposed model and methodology is tested with two typical systems.     

考虑输电阻塞盈余的输电网双层扩展规划模型

电力市场的建立使发、输、配、售环节分离,电网规划将面临许多不确定的市场因素,电力市场环境下的输电网规划比传统输电网规划面临更多困难和挑战。文章提出了一种考虑电力交易信号的输电系统双层优化配置模型,上层模型主要考虑投资者的投资成本,下层模型则考虑线路阻塞下节点边际电价(locational margin price)数学模型,并以输电阻塞盈余为目标函数,以节点边际电价信号来引导输电系统扩展规划。针对动态差分进化算法收敛速度较慢的缺点,文章综合了不同更新策略的优势,提出了改进动态差分进化算法求解输电网规划模型。最后,以中国西部某 500/220 kV输电网络为例,仿真结果验证了模型和算法的有效性和可行性。     

计及电力市场阻塞成本约束的输电网规划

针对在POOL模式下电力市场中机组容量、报价、负荷信息等不确定因素,建立了阻塞成本约束下输电网随机规划模型。在输电规划水平年,采用蒙特卡罗算法进行市场模拟来量化输电线路阻塞程度,并利用遗传算法来优化阻塞成本约束条件下以投资费用最小为目标的输电网规划方案,最后在IEEE-30节点算例系统上进行了优化规划,得到了协调满足约束条件和经济目标的优化方案。     

一种考虑厂网协调规划的输电阻塞治理模式

阻塞治理是电力系统规划和运行的重要问题。在考虑厂网协调规划的基础上,提出利用协调因子对电源规划的指导作用来实现优化资源结构布局的方法,可从根本上减少输电阻塞发生的概率。为此,对协调因子的计算方法进行了探讨,给出了结合协调因子进行长期阻塞治理的思路,以及进行短期输电阻塞治理的模型和解决方案。     

市场环境下基于最优潮流的输电网规划

电力市场环境下,扩展或加强输电系统对满足发电公司和用户的需求、减缓输电系统阻塞、促进市场的公平竞争具有重要作用。文中首先以Pool市场模式为背景,基于最优潮流(OPF)的输电网边际定价模型,提出一个计及多场景的综合性系统阻塞指标作为评估规划网络可靠性的经济指标;然后建立了阻塞指标约束下的输电网静态规划模型,并用IEEE-24RTS实验系统进行了验证。与传统的输电网规划相比,该模型由市场条件下的OPF确定系统最优经济运行状况,能更科学地进行输电网规划决策,有效减缓系统阻塞发生,提高规划系统经济性能,易于扩展从而计及电网规划中的各种不确定性因素。     

考虑风电和负荷不确定性的输电网多目标柔性规划

风电大规模集中并网使输电网中电源出力的不确定性显著增强,并且当前考虑风电和负荷不确定性的输电网规划模型大多采用直流潮流,规划结果的准确性有待提高.以交流潮流为基础,构建了考虑风电和负荷不确定性的输电网多目标柔性规划双层模型.上层模型是以建设投资等年值费用、年网损费用和运行效率为目标的输电网多目标规划模型,采用带精英策略...     

Transmission Investment Valuations: Weighing Project Benefits

Since transmission and generation investments can have significant impacts on one another, the two must be considered together, not in isolation, for long-term planning purposes. A simulation suggests that if I are to base our valuation of a transmission project on congestion cost alone, it must be made clear that congestion costs may not fully represent the effect a transmission project will have on a given set of market participants, or may overstate the overall benefit to be realized.