基于可信性理论的水火电机组检修计划

水电机组同时存在着水电电量模糊性和机组强迫停运的随机性这两类不同的不确定性,因此水火电机组检修计划本质上是一个具有随机模糊双重不确定性的混合整数优化问题。但是,因概率论与模糊论在基础数学领域内是相互独立的理论体系,传统的机组检修计划只能对随机性或模糊性这两类不确定性中的一类进行建模,然后采用随机规划或模规划来求解。可信性理论是2004年基础数学领域完成的数学分支,它给出了基于测度论的模糊论公理化体系,并提糊供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。文中基于可信性理论,建立了水、火电机组检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型),并在这一个模型中同时考虑随机性与模糊性2种不确定性。利用Benders分解法,将原始模型分解为多目标整数规划(主问题)和随机模糊规划(运行子问题)2大问题进行分散协调,利用改进Balas算法求解主问题,综合利用可信性理论与半不变量法求解运行子问题。对吉林电力系统中的95台机组安排了全年的检修计划,结果表明:该算法和软件在实际系统中应用是可行、有效的。     

考虑大规模风电调峰要求的系统机组检修计划

考虑风电运行特性进行发电机组检修安排对优化风电利用和保证系统运行安全意义重大。综合考虑了风电出力运行要求、负荷变化特性与机组调节特性以及机组检修特性,以系统检修成本和风电弃风量为优化目标,以系统发电可靠性和系统调峰充裕性等为约束条件,利用Benders分解法将原始模型分解为主问题(多目标整数规划)和子问题(弃风量计算、系统发电可靠性和调峰充裕性)进行分散协调,对含大规模风电的电力系统机组检修计划进行了研究。最后,利用IEEE-RTS测试系统验证了所述方法的可行性与有效性。     

发输电设备联合检修安排模型及算法研究

该文提出了一种基于Benders分解法的优化算法，将电力市场下的长期发输电联合检修计划问题分解为多目标整数规划和随机规划两大问题进行分散协调，利用改进的隐枚举法和基于直流潮流的发输电组合系统可靠性评估模型分别求解主问题以及子问题。目标函数中考虑了停电损失费用，从而体现出可靠性与经济性的综合运筹。应用该文提出的方法对IEEE—RBTS系统和：IEEE—RTS系统进行了计算，结果表明该方法是合理、有效的。     

基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

Benders分解技术在输电网络规划中的应用

提出了一种基于Benders分解技术的非线性混合整数规划模型,并将其应用于输电网络扩展规划.输电网络扩展规划中的目标函数是使新线路投资和运行费用之和最小,用Benders分解技术求解,可把原始问题分解为投资决策主问题和运行模拟子问题,通过交替求解投资决策主模型和运行模拟子模型可以得到原规划问题最佳规划方案.并对6节点Garver系统进行了仿真计算,结果表明该方法是正确可行的.     

电力市场下发电机组计划检修模型

发电机组的计划检修作为防止机组老化失效的主要方法，在确保电力系统可靠运行方面起着重要作用。文中对市场环境下机组检修策略模型及算法进行了综述，并提出了进一步研究的问题。在市场环境下，制定机组检修计划时应当考虑系统运行的可靠性和发电公司的经济利益2个方面。通常，首先由发电公司确定本公司机组的计划检修时段，然后由独立系统运营商（ISO）考虑系统可靠性充裕度后按一定的原则调整机组检修计划;前者确保了发电公司的经济利益，体现了其独立的经济实体地位，后者保证了系统的安全可靠运行。对于该优化问题，一般采用遗传算法、模拟退火算法等启发式方法或者整数规划法、Benders解耦法等数学规划方法加以求解。     

含高比例光伏的配电网有功-无功功率多目标协调优化

高比例光伏并网,给配电网有功—无功功率优化带来了新的问题和挑战。因而提出了基于混合整数二阶锥规划的有功—无功功率多目标协调优化模型。首先,利用二阶锥松弛技术,将混合整数非线性规划问题松弛为混合整数二阶锥规划问题。然后,利用ε-约束方法刻画多目标问题的Pareto有效前沿。接着,运用Benders分解方法,将此问题分解为0-1整数线性规划的主问题和仅含连续变量的二阶锥规划的子问题,主—子问题利用Benders割的牵连,交替迭代,直至收敛到最优解。最后,利用改进的IEEE 33节点配电系统进行数值仿真,结果验证了所提模型的有效性。     

计及隐性损失的输电线路检修计划优化方法

建立以经济性为目标函数的检修优化模型,提出了停电损失包含显性损失和隐性损失2个部分,采用可靠性价值指标变化量和风险指标变化量量度隐性损失,利用线路过负荷、节点电压越限和频率稳定等情况描述风险指标变化量,利用期望缺供电量变化描述可靠性价值指标变化量。将该隐性损失模型用于输电网络计划检修优化模型,利用Benders分解法将检修优化模型分解为多目标混合整数规划的主问题和基于可信性理论的子问题进行求解。将该优化模型应用于云南电网输电网络日、周和月计划检修优化,对比粒子群优化算法和遗传算法计算结果,验证了该方法的正确性。     

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。     

A probabilistic approach to generation maintenance scheduler with network constraints

Most generating unit maintenance scheduling packages consider the preventive maintenance schedule of generating units over a one or two year operational planning period in order to minimize the total operating cost while satisfying system energy requirements and maintenance constraints. In a global maintenance scheduling problem, we propose to consider network constraints and generating unit outages in generation maintenance scheduling. The inclusion of network constraints in generating unit maintenance will increase the complexity of the problem, so we decompose the global generator scheduling problem into a master problem and sub-problems using Benders decomposition. At the first stage, a master problem is solved to determine a solution for maintenance schedule decision variables. In the second stage, sub-problems are solved to minimize operating costs while satisfying network constraints and generators’ forced outages. Benders cuts based on the solution of the sub-problem are introduced to the master problem for improving the existing solution. The iterative procedure continues until an optimal or near optimal solution is found.     

A new approach to generation scheduling in interconnected power systems using predictor-corrector proximal multiplier method

The purpose of this paper is to elaborate a new generation scheduling algorithm in the interconnected power systems. Typically, the generation scheduling problem as a mixed integer non-linear programming can be effectively solved by the generalized Benders decomposition technique which decouples an original problem into the master problem and subproblems to tremendously allow fast and accurate solutions of large-scale problems. In order to formulate efficient inter-temporal optimal power flow (OPF) subproblems, we will explore a regional decomposition framework based on predictor-corrector proximal multiplier method. In fact, this scheme can find the most economic generation schedules under the power transactions for a multi-utility system without the exchange of each utility’s own private information and major disruption to existing economic dispatch or OPF adopted by individual utilities.     

采用Benders分解含机组禁止运行区间的安全约束最优潮流

由于机组的物理结构特性等原因,机组的部分出力区间无法达到,又称其为发电机禁止运行区间,如果在安全约束最优潮流中未考虑禁止运行区间,可能会导致线路故障后机组的校正出力无法消除潮流越限。提出了考虑发电机禁止运行区间的安全约束最优潮流。由于所提模型为大规模的混合整数线性优化问题,难以直接求解,采用Benders分解算法将模型分解为基态最优潮流主问题与短、长期N-1故障校验子问题。通过固定整数变量的方法,将非凸的混合整数优化子问题转换为线性优化子问题,从而能向主问题返回对应的Benders割。6节点与IEEE RTS-96节点算例验证了所提模型与算法的有效性。     

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,本文提出了基于双线性Benders分解的配电网扩展规划机会约束优化方法。首先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;然后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本文所提出方法的卓越的优化性能。     

Transmission constrained maintenance scheduling of generatingunits: a stochastic programming approach

This paper presents a new methodology for maintenance scheduling that takes into account inter-area transfer limitations and stochastic reliability constraints. The optimization model is based on the Benders decomposition technique. The objective of this model is to determine a minimum cost maintenance schedule, subject to technological and system reliability constraints. The model may also be used to assess the adequacy of existing transmission limits under a given set of planned outages of generating units. Case studies with a realistic three-area power system are presented and discussed