应用MAS解决基于利润的机组组合问题研究

电力系统引入放松管制的市场运行机制之后,形成一种基于利润的机组组合问题:①优化目标从费用最小转为利润最大;②各发电公司从自身利益出发,可以不完全满足中心调度的要求.针对以上特点,提出一种基于多Agent系统的解决方法.仿真结果表明,该方法能够适应解决现代电力系统机组组合问题的新需要,能够获得更大的经济效益.     

社会演化算法在机组组合中的应用

机组组合是电力系统优化运行的一个重要方面，从数学角度讲，机组组合问题是一个多约束的NP难组合优化问题，很难得到理论上的最优解，该文将一种新的方法—社会演化算法用于解决该问题。该算法用认知主体取代了传统遗传算法的基于编码的可行解生成方式；用基于“范式学习与更新”的进化寻优机制取代了传统遗传算法中基于模仿基因的遗传和变异的进化寻优机制，使其计算效率及收敛稳定性均优于传统遗传算法。最后通过算例验证了该算法的优越性。该算法不仅为解决机组组合问题带来了新的思路和方法，在求解其它带有复杂约束条件的组合优化问题方面也有非常重要的启发意义。     

用动态规划法进行电力系统机组组合最优化

本文给出了用动态规划法解决电力系统机组经济组合(考虑机组启动耗量的时变过程)问题的数学模型。为了实用化,本文从降低机组运行状态数,加速各种组合的耗量计算和限制运行路径等三方面研究了减少计算量和降低使用内存量的方法。通过京津唐电力系统61台机组的实际例题,分析了我国电力系统机组经济组合问题的特点,证明了动态规划法的实用性。     

从NP-Hard到多项式时间算法的大规模机组组合近似线性规划:双重凸包模型

机组组合优化是电力系统经济运行的核心模型之一,通常以成本最小为目标函数,满足电力系统运行的物理约束和安全约束。从数学模型上讲,机组组合为混合整数规划问题,其本质是一个NP-hard问题。随着系统规模的增加,整数变量随之增加,其计算复杂度也会急剧增加。为了克服“维数灾”的挑战,该文基于单机组凸包理论将单机组凸包扩展到多机系统,建立考虑安全约束的大规模机组组合问题的凸包模型,即双重凸包模型。进而,设计双重凸包嵌入多机组机组组合的策略和多项式时间内的可行解构造方法,解决了机组对不同凸包的适应性问题和多机组凸包松弛性引起的最优解非0-1解问题。双重凸包模型将混合整数规划近似转化为线性规划,无需任何整数变量,实现机组组合求解复杂度从NP-hard到多项式时间的重要突破,适用于大规模电力系统机组组合模型。多个省级实际电力系统的仿真证明所提方法计算效率比纯混合整数规划提高1～2个数量级。     

基于集群机组组合的区域电力系统生产模拟仿真

在对大规模区域电力系统开展中长期运行分析时,传统基于二进制机组组合的生产模拟仿真方法存在计算规模大和计算效率不高的问题。针对该问题,提出了一种基于集群机组组合的生产模拟仿真方法。该方法忽略区域内部电网模型,将火电机组按照类型和容量相似性在各个子区域进行分类聚合,建立了集群机组组合模型,并采用运输模型近似考虑区域间联络线约束对生产模拟仿真的影响。基于IEEE RTS-96系统的3区域测试系统算例分析,验证了所提方法能够在保证合理计算精度的同时,大幅提高生产模拟仿真的计算效率。     

基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计

月度机组组合是电力系统中长期运行方式安排的重要内容。为解决传统以"内点法+混合整数规划"为核心的求解算法在解决大规模月度机组组合问题时计算效率较低的问题,本文提出了一种基于混合维度粒子群分布式算法的月度机组组合高效计算方法。混合维度粒子群算法以传统粒子群算法为基础,通过将原种群根据其混合整数变量拆分为多个互不重叠的子种群,将原串行计算问题等效转变为并行问题,从而可利用多个子计算服务器同时求解,提升计算效率。最后基于某省级电网实际数据构造的算例表明,相较于传统粒子群算法,分布式计算能大幅提高月度机组组合问题的计算效率,同时计算效率随计算服务器增加而提升,对解决当前电网规模不断扩大下的月度机组组合高效计算问题具有显著效果。     

基于改进的Transformer神经网络辅助的两阶段机组组合决策方法

为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题,提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法,该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段,考虑机组组合时段耦合的特性,提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法,进而基于Transformer神经网络的全局视野与并行化优势,提出一种改进的Transformer神经网络来预辨识机组启停值。在第二阶段,基于预辨识的机组状态设计置信度阈值,并将机组启停判定可信度定义为启停可信与启停不可信状态,对于启停可信机组的状态进行直接确定,对于启停不可信机组的状态,通过机组组合物理模型进行求解来保证求解的可行性。IEEE 30节点和IEEE 2 383节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。     

考虑机组投运风险的发电和备用协调调度模型

针对机组组合中如何实现机组有功出力与备用容量协调调度的问题,建立了考虑机组投运风险的机组组合模型.讨论了考虑风电接入时模型的处理方法.采用基于条件期望值的求解方法,不仅能够控制系统的失负荷概率,还能在一定程度上限制失负荷事件的后果.通过仿真算例证实了其方法的显著优势,对电力系统机组组合优化调度问题有一定实用价值.     

电力系统机组组合问题研究综述

机组组合问题是电力系统优化运行的重要组成部分,一直是电力系统研究中的热点和难点。总结了传统机组组合数学模型及经典求解方法,并在此基础上介绍了近年来基于市场、节能等因素用于机组组合问题求解的新型智能优化算法,综述了机组组合问题的发展和应用现状,并展望了未来有待进一步研究的内容。     

基于混沌群粒子优化-情景约简算法的混合电力系统机组组合模型及其求解

风电等新能源发电机组的大规模并网,对传统电力系统的安全稳定运行带来了新的问题。研究了一种含有风-火-储联合运行的混合电力系统,通过构建机组组合问题模型,利用情景树方法模拟风电出力的不确定性的随机特性,将混沌群粒子优化算法引入情景约简算法,改善随机模拟结果和提高最优解的搜寻能力。算例分析结果表明,得到的机组组合方案能够尽量多调度风电机组,降低火电机组的运行成本,适应节能减排工作需要。     

基于分段电价的跨区风电消纳

大规模风电跨区输送越来越频繁,加大了受端区域电力系统的调节压力,严重影响了风电的消纳能力。针对这一问题,提出一种基于分段电价的风电消纳方法。该方法以电网公司购电总费用最小为目标,考虑火电和抽蓄各自参与风电消纳的边际成本效益,并通过对风电不同电量部分施行分段电价,使得电网公司、风电厂、火电厂和抽蓄电站等多个主体之间利益均衡,增加系统对风电的消纳,同时从理论上证明该方法与弃风惩罚方法原理上的等效性。仿真算例验证了该方法的有效性。仿真结果表明该方法能够显著减少弃风,在不降低电网企业利益的同时,提高火电和抽蓄电站参与风电消纳的积极性,增加风电企业的收益。     

Optimal power scheduling of thermal units considering emission constraint for GENCOs’ profit maximization

In this paper, authors propose a novel method to determine an optimal solution for profit based unit commitment (PBUC) problem considering emission constraint, under a deregulated environment. In a restructured power system, generation companies (GENCOs) schedule their units with the aim of maximizing their own profit by relaxing demand fulfillment constraints without any regard to social benefits. In the new structure, due to strict reflection of power price in market data, this factor should be considered as an important ingredient in decision-making process. In this paper a social-political based optimization algorithm called imperialist competitive algorithm (ICA) in combination with a novel meta-heuristic constraint handling technique is proposed. This method utilizes operation features of PBUC problem and a penalty factor approach to solve an emission constrained PBUC problem in order to maximize GENCOs profit. Effectiveness of presented method for solving non-convex optimization problem of thermal generators scheduling in a day-ahead deregulated electricity market is validated using several test systems consisting 10, 40 and 100 generation units.     

大型水火电力系统短期最优机组启停调度

给出了描述大型水火电力系统短期机组启停调度的数学模型,应用大系统分散控制理论将这一复杂问题分解为3个简单的子问题,分别用一维动态规划和网络规划法术解,最后,通过拉格朗日乘子协调控制得出最优可行解。该算法也可同时考虑火电的最优启停机计划和水电的优化调度。     

基于效用分析方法的发电企业最优报价策略

不完全竞争的电力市场中,发电企业可以通过策略性报价来最大化利润。然而,在不完全信息的条件下,提出的报价策略一般都存在着一定的风险,如由于报价过高而没有被调度或被调度的容量明显小于期望值等。因此,对发电企业而言,需要对报价策略的风险和利润进行评估,构造兼顾利润最大和风险最小这2个矛盾目标的折中报价策略。文中针对这一问题进行了研究,提出了基于预测边际清算电价的计及风险的发电企业机组报价模型,将风险管理中的概率分析方法及效用分析理论引入报价方案的利润和风险评估中,并给出了求解方法,为解决计及风险的情况下构造发电企业的报价策略问题提供了新的途径。最后以一算例证明了该模型的可行性。     

市场竞争条件下发电机组启停机计划优化研究

探讨市场竞争条件下的发电机组启停机计划问题有助于发电厂制定发电机组安全经济运行方案。文章以发电厂收益最大化为目标函数,考虑了无功和备用收益的影响,以机组本身的可用状态、发电功率限制、爬坡速率以及系统备用容量和电力市场交易等为约束条件,构造了市场竞争条件下发电机组启停机计划问题的数学模型,并提出了一种综合了二次规划、遗传算法、模拟退火算法的优点的混合优化方法进行解算。对某8机系统进行的算例分析表明:市场竞争条件下考虑了备用收入影响的发电厂启停机计划发生了一些变化;发电厂为了追求更大的收益更加注重生产成本问题;其通过竞争获得的发电功率直接影响发电机组启停计划及其功率分配;文中提出的混合优化算法较适用于求解市场条件下的启停机计划等优化问题。     

电站锅炉排烟余热能级提升系统分析

将排烟余热用于加热凝结水,参与蒸汽回热循环,是电站锅炉排烟余热有效的利用途径之一。该文利用分析方法,建立电站锅炉排烟余热利用的通用收益模型,分析传统电站锅炉排烟余热利用系统,指出空气预热器存在较大损的缺陷。将空预器单元引入系统,组建了电站锅炉排烟余热能级提升系统,并结合某超临界1000MW机组热力参数,对其进行了收益分析计算。结果表明,排烟温度降低35℃,由于空预器单元 损失下降,与传统排烟余热利用系统相比,能级提升系统利用烟气的能级提升了1倍,机组效率提高了0.75%。     

用户侧利益主体虚拟电厂联盟行为及交易机制

由于分布式能源补贴下降,通过聚合形成虚拟电厂参与日前市场竞价的模式成为了用户侧利益主体新的收益渠道。文章从虚拟电厂交易策略、收益分配以及用户侧利益主体博弈形成虚拟电厂3个环节为这一模式的实现设计了完整的交易机制。在交易策略方面,采用价格制定者型虚拟电厂交易策略模型,并结合区间优化方法对不确定量建模。在收益分配方面,设计了基于发电量及不确定性贡献度的分配机制。在虚拟电厂的形成问题中,基于联盟博弈理论分析各种联盟状态的稳定性,并通过博弈确定虚拟电厂形式。最后,通过算例对所提方法的有效性进行验证,结果显示,所提出的交易机制符合用户侧利益主体的特点,其分配机制考虑了参与者对不确定性的平抑作用,能够为用户侧利益主体提供辅助决策。     

基于可中断负荷的机组组合优化调度模型

机组组合是制定日前调度计划的重要内容,主要是确定机组的有功出力和启停状态。在智能电网大力建设背景下,需求响应成为重要的互动资源,本文综合考虑电源侧与负荷侧的特点,比较不同需求响应手段的使用范围,选取可中断负荷并将其作为一种虚拟的发电资源,融入到机组组合中,建立优化调度模型。算例结果表明,所建模型有效降低了系统运行成本,减少效率差的小型机组的频繁启停,同时用户还获得收益,说明考虑可中断负荷的机组组合优化调度模型有利于电力系统的可靠经济运行。     

电力市场竞价策略探讨

通过对电力市场交易中的电力负荷和机组报价2者的历史数据风线的分析和讨论,制定一些初步竞价原则,以帮助电厂获取更大利润,同时引入利润曲线概念,以较清楚地对机组竞价的赢利情况作出快速评价。     

初级电力市场中分时段生产模拟算法研究

针对我国电力初级阶段市场中分峰、谷、(平)时段分别竞价的实际情况，对等效电量函数法进行改进。该文将传统随机模拟中分为水、火电机组的分类扩展到将机组分为电量、容量两类，并讨论了电量机组合并后也可以安排出合理运行方式；提出随机生产模拟需要分时段进行，并推导出将多个时段的可靠性合并为整个周期可靠性指标的公式；进一步按照风险分散的思路，得到日调度计划。算例表明，该文所提方法较好处理了市场环境下的新情况，所得结果合理可行。