基于模糊机会约束规划的输电系统规划方法

可持续发展的输电系统规划对传统的规划问题提出了新的挑战,而模糊机会约束规划是解决包含随机模糊性的不确定因素优化方法,为输电系统规划提供了新的解决途径,为此将这一方法引入到输电系统规划研究。通过对规划中不确定性问题的分析,建立了规划的数学模型,将模糊随机模拟和遗传算法相结合,实现了解决这类规划的新方法。最后,用算例证明了方法的可行性。     

基于混沌量子蜜蜂算法的机会约束输电规划

电力市场环境下的众多不确定因素具有明显的随机性与模糊性,且对输电规划会产生重要影响。利用不确定规划理论建立了随机模糊最小最大机会约束输电规划模型,在最小可能的总投资成本条件下寻找最优规划方案。借鉴蜜蜂觅食与交配行为,引入混沌优化与量子计算方法,设计混沌量子蜜蜂算法实现了对上述输电规划问题的求解,研究给出具体求解步骤,基于梯度的量子旋转角的计算方法提高解的精度,利用高斯量子突变保持种群的多样性,并证明了该算法以概率1收敛。通过30节点系统测算表明,混沌量子蜜蜂算法求解机会约束输电规划问题具有收敛速度快、精度高的特点。     

基于混沌量子蜜蜂算法的机会约束输电规划

电力市场环境下的众多不确定因素具有明显的随机性与模糊性,且对输电规划会产生重要影响.利用不确定规划理论建立了随机模糊最小最大机会约束输电规划模型,在最小可能的总投资成本条件下寻找最优规划方案.借鉴蜜蜂觅食与交配行为,引入混沌优化与量子计算方法,设计混沌量子蜜蜂算法实现了对上述输电规划问题的求解,研究给出具体求解步骤,基于梯度的量子旋转角的计算方法提高解的精度,利用高斯量子突变保持种群的多样性,并证明了该算法以概率1收敛.通过30节点系统测算表明,混沌量子蜜蜂算法求解机会约束输电规划问题具有收敛速度快、精度高的特点.     

基于模糊机会约束规划的水火电力系统多目标随机调度模型

针对水火电力系统运行调度中所包含的不同种类的不确定量,提出了一种基于模糊随机机会约束规划的短期水火电力系统多目标优化调度模型。将调度周期开始的水库蓄水量作为一个三角模糊量,以描述初始蓄水预测可能存在的误差。针对某些随机变量可能由于历史数据不足而存在误差的问题,用模糊随机变量替代这些随机变量,描述水火电力系统运行中的不确定性。在考虑整个系统发电煤耗最小化和污染物排放最小化的目标同时,考虑了龙头电站周期末蓄水量最大的优化目标,并引入了火电机组煤耗量与梯级水电站蓄水量目标的协调函数。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证了所提出的水火电力系统随机调度模型的正确性。     

基于随机规划的并网风电场最大注入功率计算

提出了一种基于随机规划理论计算大规模并网风电场最大注入功率的方法,将并网风电场最大注入功率的计算问题转化为在一定安全、稳定、电能质量约束条件下的机会约束规划问题。引入随机变量来表示风电场的有功出力,着重研究了时间段较短的实际运行情况。求解模型时采用了混合智能算法,在含风电场的IEEE30节点系统上进行算例分析,结果表明了该方法的正确性和有效性。本文提出的方法可避免动态仿真的繁琐计算并保证结果的最优性。     

基于机会约束规划的输电系统规划方法

输电系统在电力市场中扮演着十分重要的角色,因为其提供了实现公平竞争的场所.输电系统的状况如容量充裕性对电力市场的竞争性有重要的影响.适当地扩展或加强输电系统对满足发电公司和用户的需要、消除或减缓输电系统阻塞具有重要作用.与传统的输电系统规划问题相比,电力市场环境下的输电系统规划更加复杂,需要处理的不确定性因素更多.机会约束规划是专门用于解决包含不确定性因素的优化问题的一类随机优化方法,适用于市场环境下的输电系统规划问题.文中将机会约束规划引入到市场环境下的输电系统规划研究中,给出了基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法,为解决这一重要而困难的问题做了一些新的尝试,并通过一个算例系统说明了该方法的可行性.     

基于机会约束2层规划的输电线路检修计划优化

通过对电力市场环境下输电线路检修计划优化问题（TMSOP）的研究,提出基于机会约束 2层规划的TMSOP模型和算法。模型考虑了TMSOP涉及的不确定因素,统筹了检修经济性和检修过程中电网的可靠性,同时综合评估了不安全现象的概率和后果。模型通过基于蒙特卡罗仿真的混合智能优化算法求解,在求解过程中引入禁忌表以提高计算速度。IEEE RTS-79算例仿真结果表明,文中提出的模型和算法不仅优化了线路检修计划和检修资源安排,而且明确了检修期间电网风险最低的运行方式。     

随机规划在配网事故重构中的应用

针对配电网事故后重构算法进行论述,分析现今国内外已有算法优劣,提出一种新型的多目标随机机会约束规划模型,并应用混合智能算法搜索全局非劣解。模型引入开关操作时间为随机变量,以恢复供电时间最短和恢复供电负荷最大为优化模型目标,应用机会约束不等式表示重要用户的恢复供电次序,将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合,设计出混合智能算法求解该多目标随机机会约束规划。     

基于随机机会约束规划的最优电价决策

提出了一种配电市场初期进行最优电价决策的方法。根据负荷和实时电价随机性的特点,将两者构成随机向量,基于随机机会约束规划(CCP)建立了数学模型。以减小用户成本为目标,以配电公司利润保证为约束,同时考虑配电公司面临的市场中的风险。通过这个数学模型可以有效地确定最优零售电价,并可以使配电公司对实时市场的风险进行规避。算例分析了各个因素对零售电价的影响,并通过随机量不同形式的概率分布验证了模型的合理性。     

基于机会约束的水库调度随机多目标决策模型

由于传统水库调度模式难以同时考虑多个目标及缺乏协调优化调度过程中风险和效益的能力,从而不能全面反映水库实际调度运行的情况。对入库径流的随机性进行描述分析,建立了基于机会约束规划的随机多目标决策模型。并针对模型中的多目标和复杂机会约束问题,给出了耦合不确定模拟技术、妥协算法及遗传算法的混合智能算法的求解方法,以获得最佳妥协解。以三峡—葛洲坝梯级水电站水库群为例进行验证分析,结果表明,该模型能事先对梯级水电站水库群的风险和效益进行比较分析,为调度人员的优化决策提供一定的技术支持。     

基于主从递阶决策模型的TRM评估

市场化环境下的电能交易可能引起系统潮流的频繁变化,系统运行不确定性增大,支路过负荷、节点电压越限等故障发生的可能性更大,因此对评估电网功率传输能力提出了更高要求,特别是如何有效评估输电可靠性裕度(TRM),对于电力市场的安全、可靠、经济运行具有重要意义.文中引入至少输电容量的概念,综合考虑了系统中的不确定因素,构建了基于主从递阶决策的TRM双层优化模型,并给出了求解该模型的一种简便、实用的方法.最后通过对IEEE118节点系统进行数据仿真,说明了该模型的合理性和有效性.     

基于保险理论的输电可靠性裕度决策模型

针对传统输电可靠性裕度(TRM)评佑方法的不足,基于广义保险理论提出TRM虚拟保险的概念,将TRM最优决策问题转化为虚拟保险的最优购买问题进行建模分析.在应用保险理论实现对可靠性和经济性广义量度的基础上,引入效用函数间接刻画决策者的可靠性偏好,运用保险资产选择理论建立决策模型.并通过蒙特卡洛模拟对不确定条件下模型的决策参数进行评佑.IEEE30节点算例分析验证了该模型的有效性和自身特点.     

基于机会约束规划的可中断负荷管理

由于市场价格的不确定性和负荷需求的随机性,供电公司在实施可中断管理时需要综合权衡风险和收益的问题.以供电公司采用可中断合同的预期收益最大化为目标,用实际收益不小于某一期望值成立的概率表示风险,构造了可中断负荷的机会约束规划模型,采用遗传算法和蒙特卡罗随机模拟相结合的方法求解.算例表明,随着回避风险程度的减少,供电公司从可中断负荷中得到的收益也就越大,体现高风险高回报的市场特性,为供电公司的风险管理提供了一条新的途径.     

基于模糊机会约束二层规划的配电网检修计划优化

建立了配电网检修计划优化的模糊机会约束二层规划模型。与传统模型相比,该模型考虑了配电网检修计划优化问题(DMSOP)涉及的不确定因素,并引入可信性理论来描述和处理检修计划优化过程中检修资源、负荷预测以及支路潮流上限等模糊性因素。采用模糊函数描述检修总成本,该函数计及了检修费用和各时段负荷转移情况。提出基于模糊模拟的混合智能优化方法求解模型,IEEE-RBTS测试系统的计算结果表明模型和方法是有效的,并可以得到强鲁棒性的配电网检修计划方案。     

基于最优潮流方法的传输容量计算研究

可用传输容量计算已成为电力市场研究的一个重要部分，而总传输容量又是可用传输容量计算的基础，该文在介绍可用传输容量计算的基本概念，计算原则的基础上，建立了基于最优潮流（OPF）的总传输容量计算模型，提出了6种区域间传输容量计算目标函数，并通过定量证明了在一定条件下这六种目标函数计算的等价性，文中通过对IEEE－30节点系统进行的仿真计算，验证了基于OFP计算总传输容量的可行性，同时也通过实例算例验证了所提出定理的正确性。     

电网区域间可用输电能力的计算方法分析

分析了在计算可用输电能力(available transfer capability,ATC)时考虑的2种容量裕度的含义及使用容量,对基于确定性模型和概率性模型的各种ATC计算方法及其优缺点进行了比较和分析,指出ATC在实际计算时仍存在的一些问题,提出应从总体上进行优化算法的设计、采用混合优化结构、探索新策略等方面入手解决存在的问题。