利用牛顿最优潮流及替代折衷技术研究电力系统环境保？…

在牛顿法最优潮流的了，对电力系统环境保护问题加以研究，并给出了解法，即把发电燃料成本及污染排放计入目标函数，通过牛顿法加以求解，用替代折衷技术对燃料成本和污染排放加以折衷，得到最佳折衷方案，就ＩＥＥＥ－３０节点算例作了计算和分析，结果表明，替代折衷技术可以较好地解决此类问题，并且可以确定对单位污染排放罚款的数额。     

差异化产品市场下环境政策效应分析

不同环境质量产品的替代和厂商间的策略反应会影响环境政策预期目标的实现．通过构建一个纵向产品差异化模型，研究了存在消费者环境偏好和产品环境质量差异的寡头竞争市场中，环境政策对产品环境质量差异程度、产业污染排放以及社会福利的影响．结果表明，产业污染排放标准可以提高产品环境质量，减少产业总污染排放，提高社会福利；而对污染型产品收费则会降低产品的环境质量，增加产业污染排放，降低社会福利．     

纳米流体燃料燃烧特性研究进展

环境污染和能源短缺是当今世界面临的两大难题，纳米流体燃料作为一种潜在的可替代燃料，不仅可以提高传统燃料的能量密度，而且有望减少氮氧化物等污染物排放，因而受到了研究者的广泛关注。该文首先归纳了纳米流体燃料燃烧研究所面临的难点问题，进一步解析了添加纳米颗粒对单液滴、多液滴纳米流体燃烧特性的影响，继而总结了连续的纳米流体燃料燃烧特性研究进展，介绍了燃烧参数光学诊断方法，综述了纳米流体燃料在发动机中的应用，以及对污染物排放的影响。     

车用汽油替代燃料生命周期能源消耗和排放评价

建立了石化汽油、乙醇、甲醇、液化石油气、液化天然气、压缩天然气等汽油替代燃料生命周期能源消耗和排放评价模型,提出汽油替代燃料生命周期净能源外部成本指标,并进行生命周期能源消耗和排放评价.结果表明,与汽油比较,乙醇、煤制甲醇的生命周期净能源外部成本升高,天然气制甲醇、液化石油气、液化天然气、压缩天然气的生命周期净能源外部成本降低.从降低生命周期净能源成本角度出发,天然气制甲醇、液化石油气、液化天然气、压缩天然气是优先选择的汽油替代燃料.     

“生物燃料”和“新一代汽车”

减少温室效应气体排放需要增加成本，这是开发减少排放的技术所必须投入的资金。在IPCC第四次评估报告中，关于运输部门可以采用的减少温室效应气体排放的技术，提到了“生物燃料”和“新一代汽车”。     

加速碳中和的能源载体和动力总成技术

由于“巴黎协定”和中国碳中和的气候保护目标及对能源独立的追求，需要加速对节能减排和二氧化碳中和的技术研究与开发。目前，在汽车动力系统的节能减排与碳中和方面，主要有3种发展概念：电池驱动；燃料电池驱动；基于二氧化碳中和的内燃机可持续合成燃料驱动。根据能源使用的生命周期，将效率因素简化归纳为决策因素，在时间上无法反映出减少二氧化碳排放及减少化石能源的需求。与必要的能源供应相比，可再生能源的区域可用性有限，因此须以成本效益优势的方式来解决化石能源大规模替代的技术与基础建设问题。除了直接使用可再生电力外，绿色氢气和衍生的合成燃料可以大大加快化石能源的替代。短期内，合成燃料可以实施到全球的现有车辆上（约12亿辆），并持续增加混合汽油、柴油或天然气的混合比例，直到化石能源完全被绿色的氢气、合成燃料或电力所取代。介绍了氢气动力系统（H₂内燃机和燃料电池动力系统）与合成燃料相关的技术解决方案。     

走近清洁汽车——清洁汽车在行动

中国汽车动力可持续发展同时面临城市大气污染和能源短缺的双重难题。汽车清洁化的过程，要受到各国排放法规驱动，同时又要顾及节能的要求和所能接受的成本。是个复杂的系统工程。随着汽车节能．降噪技术的进步以及新能源．新动力汽车的发展，部分燃油汽车将会被采用新能源、新动力的汽车替代，污染和能源问题将有望逐渐得到改善。[编者按]     

甲醇-汽油混合燃料对汽油机性能和排放的影响

通过汽油机燃用甲醇-汽油混合燃料（其中甲醇的体积分数为109／6，汽油的体积分数为90％，简称M10燃料）和汽油的对比试验，研究了M10燃料对汽油机性能和排放的影响，并用气相色谱仪测量了尾气中的甲醇和甲醛排放．试验研究表明：汽油机燃用M10燃料对汽油机动力性影响不大，但汽油机有效热效率和燃油经济性提高，排温有所降低；CO和HC排放减少，NOx排放与燃用汽油时相当；甲醇和甲醛排放增加．排气经三效催化转化器后，CO、HC和NOx排放可以被控制在与常规汽油机排放相当的水平，甲醇和甲醛排放可以被控制在接近零排放的水平．     

太原市发展液化石油气、燃料汽车的前景

目前，太原市汽车排气污染已相当严重，而以液化石油气（ＬＰＧ）作为汽车的代用燃料，可以改善汽车发动机的排放标准，从而达到治理大气污染的根本目的，文章介绍了汽车经石油气燃料的主要优点，对液化石油气燃料与汽油燃料作了经济对比，同时对太原论石油气储供能力进行了分析，并提出了急需解决的几个问题。     

“绿色市长”

当前,城市环境遭受污染的状况日趋严重,其中一个重要污染源就是汽车排放的大量废气。如何用无污染或低污染的交通工具替代那些冒黑烟的汽车,这不仅是生态学家研究的一个重要课题,也是有远见的政治家们关心的问题。1995年9月,瑞典宣布将利用西班牙盛产的葡萄酒作公共汽车的燃料。瑞典人认为,这种取自植物的液体燃料不会带来多少污染,唯一的问题可能是成本太高。他们将使用这种燃料的汽车称为“生态汽车”,     

含阀点效应最优潮流问题的改进原始蚁群算法解

基于原始蚁群的猎食行为提出一种新型的算法，称为改进原始蚁群算法，用于求解最优潮流问题。新算法只考虑离散变量，以降低计算时间，同时使用序列：二次规划法求解连续变量。通过运用曲线分段的方法，使改进算法能处理含大母约束条件的各种目标函数并有效地搜索全局最优解。通过IEEE-30节点系统的仿真计算验证了该算法的有效性。     

基于微分进化算法的电力系统最优潮流

将微分进化算法（Differential Evolution,DE）应用到电力系统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）问题中,以系统总发电成本为目标函数,除平衡节点外发电机节点有功功率、发电机节点电压幅值和可调变压器变比作为控制变量,建立了DE-OPF的数学模型．基于增广拉格朗日函数法,将状态变量约束考虑入优化的目标函数中．以IEEE30节点测试系统进行了测试,仿真结果表明,与两种遗传算法和一种改进的粒子群算法：传统遗传算法（canonical genetic algorithm,CGA）、自适应遗传算法（adapive genetic algorithm,AGA）和全面学习粒子群算法（CLPSO）相比,DE算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地解决最优潮流问题．     

一种考虑可靠性指标的最优潮流模型

提出一种考虑可靠性指标的最优潮流模型.该模型能考虑系统中的随机因素,通过z变换法构造电力系统的可靠性指标约束,将该约束添加到经典最优潮流(OPF)模型中共同求解,从而使电力系统的调度或控制能在满足一定的失负荷概率(LOLP)指标的前提下实现最优运行.所提模型是一个典型的非线性规划模型,采用内点算法求解.通过RTS-24系统仿真测试以及随机生产模拟程序分析发现,与经典OPF得到的发电计划相比,考虑可靠性指标后电量不足期望值下降了31.48%,而生产成本仅上升了14.39%.因此,所提模型能使系统的调度综合考虑可靠性和经济性,运行方案更实用.     

基于辅助问题原理及内点法的分区并行最优潮流算法

针对大电网在最优化问题计算中存在计算时间长、矩阵维数高等问题，按照电力系统的实际地理分布，在某些联络线处将整个电网分解为多个相对独立的子系统，子系统问通过边界节点产生的约束条件进行协调，建立了一个基于辅助问题原理（APP）的多分区并行最优潮流计算模型．应用APP方法，将大电网最优潮流问题转化为多个规模相对较小子系统的并行协调优化问题，在每个子系统中采用跟踪中心轨迹内点法求解子系统的优化问题．测试算例的计算结果表明，该算法减少了整个问题的矩阵维数，降低了问题的求解难度，具有较强的收敛性、快速性和实用性．     

遗传算法在列车节能优化中的应用

为降低铁路运营成本，文章针对列车运行能源消耗问题进行了研究。建立列车节能控制模型，将列车节能控制这一典型的最优控制问题转化为最优化问题。同时提出坡道三分法的机车手柄位变化原则。并应用遗传算法求解该非线性规划问题。最后应用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。     

含热电联合系统的微电网运行优化

为了提高微电网的经济运行水平,提出考虑分时电价并计及制热收益的微电网多目标能量调度模型,该模型以微网发电成本最低与环境效益最优为目标。首先,利用权重系数将多目标经济调度问题化成单目标优化问题。其次,针对遗传算法局部搜索能力差的问题,提出了天牛须搜索算法改善遗传算法的变异操作,利用自身对空间的判断,加强局部搜索能力,在此基础上将Metropolis接受准则加入天牛须搜索算法中,增加变异的概率。最后,以一个微电网为例,将改进的算法与标准遗传算法进行对比,验证了所改进的算法的全局最优解的搜索能力,使得微网获得更佳的综合效益,降低了系统经济运行成本。     

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.     

基于序优化理论的输电网规划

输电网规划是复杂的优化问题,电力市场为其带来更多新的特点,使求解最优规划方案更加复杂,计算量过大成为主要瓶颈。序优化理论从工程实际出发,能够以足够高的概率求解到足够好的解,从而大大减少计算量,又能满足工程需要。本文以输电网扩建工程投资费用、扩建后系统发电费用,以及新电网在各种预想事故情况下的失负荷损失费用三者之和作为目标函数,综合考虑了输电网所有者、发电厂商以及用户等方面的影响,并通过引入序优化理论来求解足够好的输电网规划方案。基于Garver系统的算例表明,采用序优化理论求解输电网规划是有效的,并具有一定工程实用价值。     

基于学习策略的遗传算法在最优潮流中的应用

最优潮流问题是电力系统中一个重要的问题,从数学角度上讲,它是一个非线性规划问题。提出了一种基于学习策略的遗传算法用于解决最优潮流问题。学习策略使得种群中的普通个体可以向优良个体学习其优秀的基因结构,从而提高了个体的适应度,加快了算法的寻优速度,增强了算法的搜索能力。该算法中还采用排挤策略来避免个体的过度拥挤,增强了算法的全局搜索能力。通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

可视化软件包Power World Simulator在最优潮流计算中的应用

介绍了在考虑输电阻塞的情况下,采用可视化软件包Power World Simulator展示电力系统中以发电成本最小为目标的最优潮流的计算和分析方法,实例表明该软件包能够直观、形象地展示出配电网最优潮流的计算结果和分析过程．