基于L1范数和现代内点理论的电力系统潮流计算

利用L1范数把电力系统潮流方程的求解转化为对一个新的非线性规划模型L1LF的求解.在基于原问题的扰动Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件基础上,导出了求解L1LF模型的内点算法公式.仿真结果显示,L1LF模型结构简洁、直观,编程应用方便.新算法计算结果正确,收敛性好.和常规潮流算法相比,新模型和新算法有效解决了病态系统潮流计算发散的问题,为给定条件下的潮流问题是否有解提供了一个新的判断途径.     

进化规划在设计及阀点负载的经济调度中的应用

探讨了模拟进化优化方法中的进化规划用以求解带有阀点负载泊经济调度问题问题,在优化编码、适合度函数和变异量取值方面进行了研究,进一步拓展了电力系统经济调度计算方法的应用前景,最后给出一个６节点３机系统算例结果并与遗传算法进行比较,证明其有效和简捷。     

模式搜索算法工具箱在电力系统经济调度中的应用

电力系统经济调度在自动化调度系统中有重要的应用,实现系统经济调度首先要了解电源结构、输电距离及负荷水平等系统资料,其次在系统资料的基础上建立系统经济调度模型,最后用各种算法对系统经济调度模型进行求解,本文主要介绍模式搜索算法对模型求解过程的实现,为读者快速的掌握模式搜索算法工具箱在系统经济调度求解过程中的应用,并简要介绍算法参数设置情况。     

现代技术在电力系统调度运行中的运用

随着社会经济的高速发展,国内的电力系统逐步趋向于完善,但是随着科学技术的不断发展,为适应当前国民经济的发展需求,在电力系统调度中应用更多的新技术,对于完善当前的电力调度系统是有着重要意义,并且推动着其向更加完善与先进的方向发展,该文主要针对当前电力系统中应用现代技术问题进行全面的分析,该文针对在电力系统中应用计算机技术、雷电定位技术、变电站自动化技术等相关技术的情况进行分析。     

现代电网调度运行方式在电力系统中的应用

本文主要通过对现代电网调度运行中存在的安全问题进行研究,来探讨现代电网调度运行方式在电力系统中的有效应用,并提出加强电网调度运行管理的有效措施,以避免在电力系统中,电网调度运行发生安全事故。     

电力系统有功安全经济再调度

本文用网流规划法研究了具有安全约束的有功安全经济再调度问题。对违反安全约束事故状态的有功再调度,本文提出了通过消除暂时性缺负荷以达到安全状态的另一途径。解算方法采用了计算速度快的OKA法,并用增量校正模型求解再调度问题,提高了网流法的计算精度。文中以IEEE30节点系统为例进行了计算,获得了较为满意的结果。     

浅析电力系统经济调度中的智能方法

在深入探讨电力系统经济调度的各种现代智能优化算法的基础上,加以分类总结,详细评述了各种方法所取得的研究成果和存在的不足之处。并基于各种方法的不足提出了下一步研究的方向。     

混合多目标遗传算法在电力系统经济调度中的运用

针对电力系统经济调度问题的多目标特性,提出了一种混合多目标遗传算法．算法除了改进传统目标函数加权法使之更适于多目标优化问题之外,还利用模糊逻辑技术来自适应调整交叉概率、交叉点位置以及变异概率,使算法具有优良的收敛性能．     

一种二次规划的算法及其在安全经济调度中的应用

提出一种基于松驰技术的二次规划新算法，并在解析过程中引用参数规划的思想，通过迭代搜索获得电优解，算法具有对初始点要求低、收敛 可靠、计算负担小的特点，也可用于解算参数二次规划问题。作为应用例子，解算了电力系统中有功安全经济调度问题，给出了计算结果。     

基于和声搜索算法的电力系统经济调度

针对风电并网对电力系统经济调度的影响,以火电机组的燃料成本及火电厂环境成本为目标函数建立模型。通过惩罚系数将污染气体排放量转化为环境成本。提出了基于模拟退火的和声搜索算法。通过与传统的遗传算法比较,验证了该算法的可行性与有效性。     

电力系统经济调度递阶优化的灵敏度协调法

研究非线性大系统采用递阶优化算法时的协调级算法。对偶分解法已被认为是解决水火电力系统优化问题较有效的方法，但用于人协调级的算法是影响收敛速率的关键，为此提出了灵敏度协调法代替常用的次梯度法，并引入了下级子系统的输出功率对协调变量的灵敏度的概念，从而大大加快收敛速率。此法已用于一大型有抽水蓄能电站及机组最优组合的水火电力系统经济调度的软件包中，并被证明是有效的。     

含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

电网集成调度技术

通过对现代化电力供电网络调度现状与需求的研究,提出了现代化电网集成调度技术方案;通过构建基于数字投影单元的无缝拼接显示墙系统,将调度计算机的分辨率提升到 6 400×3 072(色彩数16 M)或更高,由此实现了电网一次系统图、SCADA系统、视频监控系统、MIS系统等的集成调度操作. 图形快速刷新技术保证了巨型分辨率下的矢量图形的实时变化,使调度员对整个电网联络情况一目了然,能够迅速准确地掌握电网动态变化信息,使调度操作更加安全可靠.     

一种改进的光伏系统最大功率控制算法

为了提高太阳能发电效率,提出了一种新的太阳能最大功率跟踪方法。该改进算法由扰动观察法和二次插值法相结合进行最大功率点跟踪,利用二次插值法可以缩小搜索范围的特点,克服了扰动观察法在最大功率点附近产生的震荡现象,从而减小误判。通过MATLAB建模仿真的结果表明,改进算法能够快速地搜索到最大功率点,提高太阳能发电系统的稳定性。     

电力系统经济调度的量子粒子群改进算法

电力系统经济调度(economic dispatch,ED)通过合理配置电力资源,在满足实际运行约束的前提下,使发电成本率最小化。针对ED问题,将量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法与随机扰动策略相结合,提出了一种改进的随机扰动量子粒子群优化(QPSO with random perturbation,RPQPSO)算法。扰动策略采用2种方式,在进化后期根据随机概率对群中的每个粒子进行扰动,避免算法陷入局部最优。为了验证其有效性,利用一组标准测试函数对RPQPSO算法进行了性能测试,测试表明,该算法有助于增加种群多样性,提高算法的全局搜索能力。通过将该算法应用到典型电力系统中进行测试,该算法相较于传统遗传算法、粒子群算法和QPSO算法,在解的质量、鲁棒性和收敛性等方面都取得了较大的提高,表现出优异的求解性能。     

含风电场的电力系统环保经济调度研究

在节能减排的电力市场环境下,清洁能源发电因其发电成本较低,环境污染小,而具有日益重要的地位。本文研究风电接入系统后的电力系统动态经济调度,建立了含风电场的环保经济调度数学模型,提出以系统总发电成本最低为目标函数,并考虑常规火电机组和风电场的各种约束条件。根据某地区的实际负荷数据,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群优化算法进行仿真验证,结果表明数学模型与优化算法的正确性与有效性。最后,应用相对熵均衡性理论,对优化调度的决策结果进行评价与选择。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

解非凸优化问题的一个同伦内点方法

用同伦内点算法求解带有非凸可行域的约束优化问题时,非凸可行域的边界刻画条件是算法收敛的重要条件之一.在弱伪锥条件下, 构造了新的组合同伦方程,证明了对可行域的某个子集中几乎所有的内点,同伦路径存在且收敛于问题的K-K-T点.     

基于等微增率准则的微电网分布式经济调度方法

针对微电网运行成本最小化问题,提出一种微电网的双层经济调度模型,其中上层是进行信息传输的通信网络层,下层为进行电力传输的微电网层。通信网络包含两个子网络,其中第一个网络包含所有agent,第二个网络只包含可控agent。随后建立通信网络的构建规则,系统性地给出从任意通信网络导出分布式控制律的一般方法。从第一个子网络中推导出的分布式控制律能够保证系统的功率平衡,而从第二个子网络中推导出的控制律能够实现系统内可控分布式电源（distributed generation,DG）的发电成本最小化。通过第二个子网络的可控agent的反复迭代,达到增量成本一致,根据等微增率准则,实现所有可控DG的运行成本最小化。最后,设计两个仿真算例,对所提控制律进行测试。仿真结果表明,在可再生能源和负载需求剧烈波动的情况下,提出的方法均能实现微电网的运行成本最小化。