PGA在电力系统电源规划中的应用

目前,遗传算法作为一种基于人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用。然而其遗传操作繁杂、计算量庞大、早熟收敛等问题使其应用受到局限。本文提出一种自然分段式编码成功地将单亲遗传算法PGA引入电源规划中,通过使用该方法可以大大简化电源规划的计算量、避免早熟收敛、提高计算效率。算例结果表明:该算法可以成功解决包含各种类型电源的规划问题,并且还有广阔的发展空间。     

改进免疫算法在电力系统电源规划中的应用

目前,遗传算法作为一种基于人工智能技术的优化算法在电力系统的电源规划中已经得到广泛应用,然而其遗传操作繁杂、计算量大,易产生退化、早熟等问题使其应用受到局限.文章提出一种基于自然分段式编码的改进免疫算法(Modified Immune Algorithm,MIA),使用该方法可以大大减少电源规划的计算量,提高计算效率,并可充分利用特征信息灵活求解.该算法具有全局多峰搜索能力以及优异的收敛特性,同时可避免退化、早熟等问题的发生.算例结果表明,该算法可以较好地求解电源规划问题,并且具有广阔的发展空间.     

改进免疫算法在电力系统电源规划中应用

目前,遗传算法作为一种基手人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用。然而其遗传操作繁杂、计算量庞大。易产生退化、早熟收敛等问题,使其应用受到局限。提出一种基于自然分段式编码的改进免疫算法MIA(Modified-Immune Algorithm),该算法具备全局多峰搜索能力。通过使用该算法可以大大简化电源规划的计算量、提高计算效率,并充分利用特征信息灵活求解,具备了更加优异的收敛特性,同时避免了退化、早熟收敛问题发生。     

PGA在水火电混合系统电源规划中的应用

目前，遗传算法作为一种基于人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用。然而，其遗传操作繁杂，计算量庞大，早熟收敛等问题使其应用受到局限。本文提出一种自然分段式编码，成功地将单亲遗传算法PGA引入水火电混合系统电源规划中，通过使用该方法可以大大简化电源规划的计算量，避免早熟收敛，提高计算效率。算例结果表明：该算法可以成功解决包含各种类型电源的规划问题，并且还有广阔的发展空间。     

基于遗传算法的电力系统电源规划模型

提出一种基于遗传算法的电力系统电源规划模型。模型提出的动态模板十进制编码法,成功地解决了电源规划中遗传算法的染色体编码问题,从而使本模型能容易地计及电源中需考虑的各种因素。     

浅析电力系统的电源规划

在传统的电力工业中,电源规划的目的是根据某一时期的负荷需求预测,在满足一定可靠性水平的条件下寻求一个最经济的电源开发方案。其主要任务是根据今后若干年内的负荷预测,在保证技术合理性和考虑各类电厂之间相互协调的基础上,寻求满足规划区域内的多目标电源建设方案。     

电力系统调峰电源规划优化模型探讨及其应用

针对电力系统中日益出的调峰问题，提出实用的调峰电源规划优化模型，通过由运行模拟和可靠性计算获得的各类技术经济指标和可靠性指标的比较分析，从拟定的方案中找出规划期内经济合理的调峰电源建设方案，确定系统中调峰电源的合理建设规模和装机进度，指导和安排实际电力系统调峰电源的合理建设。提出的模型已应用于某省电力系统的调峰电源规划，应用情况表明该模型是合理、实用的。     

改进遗传算法在含分布式电源的配电网规划中的应用

首先,为充分体现在配电网中引入分布式电源后,分布式电源规划与配电网规划的相互影响,建立了协调规划框架,并在规划目标中引入了分布式电源的环境效益奖励因子;其次,针对传统遗传算法易收敛于局部最优解、迭代次数多、译码过程复杂、迭代时间长的缺点,提出了一种全新矩阵编码模式下的混合整数、0-1遗传算法,使分布式电源和配电网能在同...     

电力系统电源合理结构规划初探

文章围绕电力系统电源建设合理规划这一论题,针对水电和火电建设运行对电力系统的影响,从技术经济角度阐述了电力系统电源合理结构规划的重要性及其研究方法,提出了对规划设计人员更高层次的要求。站在系统整体经济利益的角度,通过吩各种电源建设方案的技术经济比较,针对青海省的实际,研究制订省内合理的水、火电电源结构比例,这将对青海省经济发展有着非常重要的意义。     

动态规划在电源优化调整中的应用

本文对电源调整进行探讨，利用动态规划和最优化原理，结合自已多年从事电网调度工作的实践，建立了电源调整动态规划模型，提出了解算该模型的方法——两步规划法。该方法对电源调整有现实意义。     

基于C-PSO的水火电混合电力系统电源规划

提出了一种粒子群算法与遗传算法结合的组合粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统电源规划问题。该结合算法引入的遗传算法成功地提高了基本粒子群算法的全局搜索能力,同时也比基本遗传算法的收敛速度更快。算例结果表明:对于短期规划,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,对于大型电力系统的中长期电源规划问题也可得到较好解。     

基于C-PSO的水火电混合电力系统电源规划

提出了一种粒子群算法与遗传算法结合的组合粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统电源规划问题.该结合算法引入的遗传算法成功地提高了基本粒子群算法的全局搜索能力,同时也比基本遗传算法的收敛速度更快.算例结果表明:对于短期规划,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,对于大型电力系统的中长期电源规划问题也可得到较好解.     

计及碳交易成本及能效电厂的电源规划模型

在低碳经济背景下,新能源机组及碳交易机制的引入成为电力系统实现低碳减排重要的方法。同时,由于需求侧资源在降低系统碳排放量和增加系统可靠性方面有较大潜力,为此,将需求侧的能效电厂加入到规划方案中,建立了包含系统经济性及可靠性的低碳电源规划模型,目标函数中计及了机组建设成本、能效电厂建设成本、机组运行成本、碳交易成本,并将可靠性约束条件加入到模型中。采用离散细菌群体趋药性算法对所建模型进行求解,对两种电源规划模型进行了对比,并在不同碳排放限额、不同电量不足期望值限额两种情况下进行了灵敏度分析,仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

Generation expansion planning including the renewable energysources

The authors study the long-term competitiveness of introducing renewable energy sources alongside the conventional generating units in a generation expansion plan by linking a short-term study and a long-term planning model. The short-term study is an extensive examination of the different combinations of the renewable energy sources which can operate with the conventional generating system for different objectives. These objectives are varied between two general strategies: the fuel-saver strategy and the peak-shaving strategy. In long-term planning, these combinations are considered as decision variables. For this purpose, a long-term generation expansion planning model is used to decide which strategy can be used and the capacity as well as the time of addition     

Generation expansion planning by considering energy-efficiency programs in a competitive environment

Restructuring of the electricity industry and the development of energy efficiency solutions are the two major developments of the recent power systems. Implementation strategies in the use of energy efficiency can be made by utilizing more energy-efficient equipment or increasing penetration rate of production of new sources of energy at the generating side. These new sources of energy can be renewable sources, especially wind resource and energy storage instruments such as grid-connected electric vehicles. The vehicles can be charged during the low load and discharged during peak load. In this study, wind resources and grid-connected electric vehicles are considered as an approach for energy efficiency strategies in generation expansion planning. But, because of high investment cost, great uncertainty of wind resources’ productivity and uncertainty of their supportive policies no one will invest on them without proper supportive policies in a competitive environment. So support policies for wind resource are also considered. One of the fundamental problems of supportive policies is financial support in a competitive environment. Therefore, as an innovation of the paper, grid-connected electric vehicles is used to solve the problem. In the paper, the impact of these vehicles is considered in a way that they act integrated with wind resources and thus increases the capacity factor of wind resources.     

MPGA在输电网络规划中的应用

利用一种多模态单亲遗传算法MPGA(Multi Partheno-Genetical Algorithm)，目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合。主要是对交叉算子和选择机制作了改进，群体中个体能较好地保留自己的遗传特性，增强了种群个体的分散性，使得优化结果更加全面，具有一定的可选择性。该方法不仅易实现并行或分布计算，且群体规模可以任意选取，采用的算例验证了该算法的有效性。     

计及灵活性承载度的电网评估与扩展规划方法

灵活性评估与规划已成为含高比例可再生能源电力系统运行的核心和关键.现有灵活性研究主要集中于灵活性供需匹配层面,忽略了电网线路传输承载能力对灵活性供需传输的影响.鉴于此,首先,分析线路层面的灵活性供需传输过程,建立电力系统灵活性供需传输模型.然后,提出灵活性承载度概念及度量指标.在此基础上,提出计及灵活性承载度的供需平衡...