输电系统灵活规划的模型及算法

中长期电网规划具有许多不确定因素,采用通常的确定性规划模型和算 法,难以获得满意的实用规划方案。建立在Garver等人提出的灵敏度分析方法基础上,提出 了一种灵活电网规划的概念和模型,可以计及各种规划环境变 化因素对方案的影响,通过补偿线性规划算法进行迭代求解,最终经过风险决策评判获得满 意的适应性规划方案,从而为求解不确定条件下的电网优化问题探索了一条新的途径。通过 一个简化了的实际系统算例,表明了该方法的可行性和有效性。     

不确定性无功优化问题的双层规划解法

电网的无功优化问题中有许多不确定的因素,采用常规的单层优化模型和算法,难以获得满意、实用的无功优化方案。本文在双层规划的理论基础上,提出了一种计及负荷不确定性因素影响的无功优化双层规划模型;并构造了求解该模型的可行算法,即运用库恩塔克条件将双层规划转化为一个单层规划,再根据非线性内点法进行求解。对Ward＆Hale6和IEEE30节点系统进行的仿真计算表明所建立的模型及其算法有效可行。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素，建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点，提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对文献基于Agent行为和范例学习的遗传算法中“范例学习”部分进行了修改，使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。通过算例表明，提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

可再生能源激励制度下多场景灵活电源规划

分析了影响电源规划的不确定因素,引入适应成本的概念,建立了灵活电源规划模型。通过指数模型和线性模型描述不确定因素的变化规律,利用场景方法处理电源规划中的不确定因素。为了减少文中的计算量,采用k-means聚类算法缩减场景数目。利用离散细菌群体趋药性算法对所建规划模型进行优化求解。定义了灵活度的概念以便分析方案的灵活程度。通过算例验证所提出模型与算法的合理性,实现了电力行业可持续性和经济性的协调发展,对低碳经济灵活电源规划具有一定的指导作用。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

不确定因素理论在阿克苏电网规划中的应用

目前电网中"源-网-荷"等不确定性因素越来越突出,这些不确定因素使得目前的电网规划变得更加复杂,电网规划目标也更加难以确定,传统的规划方法难以适应新形势下的输电网规划。该文提出一种考虑不确定因素的输电网规划方法,综合考虑电力系统中"源-网-荷"等不确定因素,运用不确定因素理论进行算法处理,并将其应用于阿克苏地区电网规划,通过技术校核评估,验证了规划方案的科学合理性。     

基于可信性理论的输电网规划

建立了基于可信性理论的输电网规划模型,得到模糊不确定负荷下的电网规划方案。将可信度的概念引入模型中,作为评价模糊不确定负荷下电网规划方案优劣的指标,该指标具有明确的物理意义和严格的数学理论基础。利用最小切负荷问题的负荷边界特性,证明了给定可信度指标下输电网规划模型的求解可等价于区间负荷下输电网规划模型的求解。使用结合区间至多切负荷量理论的贪婪随机自适应搜索算法求解该模型,可求得给定可信度指标下的输电网规划方案。新模型的求解不受模糊负荷下实际数学模型的限制,具有较好的适用性和明确的物理意义。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的有效性。     

电网规划的多目标满意优化

为解决电网规划的多目标、非线性、离散型的NP难的寻优问题。利用满意优化理论建立了电网规划的多目标满意优化模型。模型中考虑了电网规划的经济性最好与可靠性最高两个目标函数,用满意解定义它们各自的满意度,同时采用线性加权法确定其综合满意度。并通过改进的粒子群算法来对模型进行求解。18节点的系统算例表明所提模型及算法是可行的。     

基于联系数模型的电网灵活规划方法

介绍了联系数概念及其运算准则,提出了联系数大小比较的联系数模型和基于联系数模型的电网灵活规划模型,在该规划模型中采用成本效益分析法评价方案的优劣程度。用联系数处理电网规划中的各种不确定性信息,构造了电网规划的确定与不确定系统。算例证明该方法得到的电网灵活规划方案具有更好的适应性和灵活性,且方法计算简单,思路清晰,可用于求解大型电网灵活规划问题。     

电力市场下的电网灵活规划方法综述

针对电力市场下电网规划中遇到的新问题和挑战,重点分析了市场条件下的不确定性因素及其产生原因。总结和归纳了计及不确定因素的电网灵活规划方法,并对各种优化求解算法进行了综述。最后对电力市场下电网规划研究工作提出若干建议。     

基于混合整数二阶锥优化的高速路沿线充电设施网-站协调规划方法

电动汽车由于在节约化石能源、保护环境方面的突出优点,未来将得到更广泛的应用,因此电动汽车充电站及供电网络的规划成为重要的研究课题。本文提出一种高速路沿线电动汽车充电设施和电网协调规划的两阶段方法,在给定交通负荷的基础上,第一阶段通过聚类算法确定充电站的选址和容量;第二阶段通过数学规划模型确定电网规划方案,包括发电机和线路的数量。电网规划问题中使用了交流潮流模型,可以精确考虑电网运行状态。基于凸松弛方法可将电网规划转化为混合整数二阶锥优化问题,采用商业软件求解。算例验证了本文所提方法的可行性。     

考虑电网脆弱性的多目标电网规划

在基于复杂网络理论进行电网结构脆弱性评估的基础上,建立综合考虑经济性、环境影响因素以及电网脆弱性的多目标输电网扩展规划模型.模型中的电网脆弱性指标结合电力网络本身的拓扑结构和运行状态,衡量电网规划方案下的网络输电能力以及网络对故障的耐受能力.将Pareto非支配排序与差分进化(DE)算法相结合,采用非支配排序差分进化(NSDE)算法对该模型进行求解,通过6节点系统算例验证了NSDE算法在求解多目标电网规划问题中的可行性.算例结果表明,所建立的多目标规划模型可以有效评估规划方案的网络脆弱性,对规划建设坚强的电网具有一定的借鉴意义.     

基于遗传算法与蚁群算法的电网规划

针对遗传算法求解到一定范围容易产生大量冗余迭代、求解精度低.蚁群算法初期信息素匮乏、求解速度慢的缺陷,在电网规划算法中,将遗传算法与蚁群算法融合,在网架规划初期采用遗传算法求解出最优解,通过最优解生成蚁群算法的初期信息素,确定吸引强度的初始值,建立强度更新的模型,从而得到满足电网规划的最优方案.最后通过18节点的算例证明,融合算法在收敛性与寻优性上均得到提高.     

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。     

考虑电网结构脆弱性的多目标电网规划

综合考虑电网结构脆弱性,电网扩建投资成本和年运行费用,搭建了多目标电网规划模型.模型中结合经济性因素对电气介数指标进行了改进,基尼系数对支路电气介数均匀度的评估可以有效的衡量电网规划方案下的结构脆弱性大小。基于协同进化算法(CEA,co-evolutionary algorithms),结合模糊理论对模型求解,通过Garver 6节点系统算例验证方法的可行性。仿真结果表明文章所提出的模型可行,对于电网扩建和规划具有重要的参考价值。     

基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网网架规划

提出一种基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网灵活规划方法.将规划年的预测负荷、电价及导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,从而将电网规划中的单一不确定性问题转化为多个确定性问题.在求解不确定性问题时,提出一种基于云模型的改进蚁群算法,通过定性关联规则推理对蚁群算法中信息素参数ρ和信息素强度Q进行定性控制和动态选取,根据算法进化情况自适应更新支路信息素,有效克服了传统蚁群算法易陷入局部最优解及收敛速度慢的问题.应用改进蚁群算法,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案,实现电网的灵活规划.算例分析验证了所提方法的有效性.     

考虑输电线路负载率约束和全规划周期柔性成本评估的电网规划方法

针对现有电网规划方法对未来不确定因素适应性较差的缺点,从加强系统自身鲁棒性的角度出发,通过对线路负载率约束进行柔性化表示,控制系统中最重载线路的负载率,从而在规划过程中保留部分系统潮流输送能力,为系统预留一定的运行安全裕度和对不确定因素的适应能力。同时,通过对电网投资成本、运行成本和可靠性收益在电网全规划周期内的成本评估,提出兼顾系统经济性、安全性和可靠性的电网规划模型,并用蚁群算法求解。Garver 6节点测试系统的算例表明,提出的电网规划方法有效可行,有利于提高线路负载率分布的均匀程度,降低系统进入自组织临界状态和发生大规模连锁故障的风险,同时也是对整个电网规划周期内系统资源的综合优化。     

光储系统并网动态容量规划及运行优化研究

针对电网中光储系统的容量规划问题,提出了一种考虑电网常规机组运行特性的光储系统并网动态容量规划模型。采用双层模型方法,上层规划以项目投资期间的光储系统、电网常规机组总成本为目标,通过灰狼算法求解,得到光储系统容量配置方案,作为下层模型的输入;下层优化以光储并网后的日运行成本最低为目标,通过MATLAB调用Cplex的分支定界算法求解,得到光伏、蓄电池、电网常规机组调度方案,作为上层模型的输入。上下层循环迭代,直至满足收敛条件,实现光储系统容量的动态规划。最后通过具体算例验证了模型的合理性。算例仿真结果表明,该方法兼顾了电网常规机组能耗,得到了经济性最优的光储系统容量配置方案以及光储并网运行调度策略,从而降低电网的发电成本,提升环境效益。     

市场环境下基于Benders分解的输电网规划决策

市场条件下,由于不确定因素对市场经济运行的影响,输电网的扩展规划必须考虑发电公司和用户的需求,减缓输电系统阻塞,促进市场的公平竞争。首先以电力联营市场模式为研究背景,针对不确定因素作用下可能的未来场景,基于最优潮流的输电网边际定价模型,提出了以投资成本和运行成本为优化目标的输电网静态规划模型;然后基于奔德斯(B enders)分解算法先求解出各个典型场景下输电网规划优化方案,再根据决策理论中的最小最大悔则进行多场景规划决策;最后在IEEE-24节点系统上进行了仿真计算。与确定性输电网规划方法相比,该模型计及了电网规划与经济运行中不确定因素的影响,从而能更有效地指导市场环境下输电网规划综合决策,提高规划系统经济性能。