基于帕累托最优的配电网多目标规划

提出了一种能够反映配电网结构合理程度的可靠性指标——网络风险指数,并建立了以配电网投资费用、网络损耗和网络风险指数为目标函数,综合考虑经济性和可靠性的配电网规划模型。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法,能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复,使网络满足配电网辐射状要求。对强度帕累托进化算法进行了改进,给出了新的适应度函数,以提高算法的搜索速度和搜索能力,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序,筛选出最优方案。最后,对一个54节点配电网进行规划,结果表明网络风险指数与配电网的停电损失具有极强的线性相关性,其可以作为表征配电网可靠性的指标;与传统强度帕累托进化算法相比,所提改进算法具有较强的搜索能力和较快的搜索速度。     

计及输电阻塞的帕累托最优多目标电网规划

在解除管制环境下,要求输电扩展规划有效缓解输电网络阻塞,文中分别以年阻塞盈余、线路投资费用和系统缺电成本为规划目标,基于帕累托(Pareto)多目标最优建立综合考虑阻塞问题、经济性和可靠性的多目标电网规划模型,并通过一种改进的强度帕累托进化算法(strength Pareto evolutionary algorithm,SPEA),实现对模型的求解。建立一种基于多维空间欧氏距离的排序方法,实现帕累托最优解集范围内的优化决策。18节点系统算例表明通过改进SPEA可以有效形成分布均匀的帕累托解集,并且所提多目标规划方法能够缓解和控制规划网络的输电阻塞。     

基于帕累托改进准则的输电扩展规划

在电力工业放松管制的环境下,输电扩展规划问题将会变得更为复杂.作者引入了帕累托最优、帕累托改进和社会福利等经济学概念,试图从根本上探索市场环境下输电扩展规划所应遵循的经济准则.基于帕累托改进的准则,提出了一种输电扩展模型.该模型涉及电力市场机制和输电成本分摊方案等因素.在节点边际定价的市场机制下,提出了三个简单的输电成本分摊方案.为了展示所建模型及所提出的输电成本分摊方案的内涵和特点,对一个六节点系统算例进行了详尽的分析.     

基于多阶段博弈的电力CPS虚假数据注入攻击防御方法

信息通信技术的快速发展使电力系统成为典型的信息物理系统(cyber physical system, CPS)。在电网侧控制日趋智能化的同时,电力CPS也面临潜在的网络攻击风险。文章首先分析了针对电力CPS的虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)的可行性,然后针对攻击方和防御方的多阶段动态交互过程,提出了一种基于博弈论的关键测量设备的分阶段动态防御方法,通过IEEE标准系统算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

兼顾效率与帕累托改进的电力市场竞价模式

基于“转轨经济学”的研究成果,从中国经济体制改革中计划与市场并存的“双轨制”方式出发,应用一般均衡分析比较了全电量竞价和部分电量竞价2种市场模式的优缺点,提出基于发电权和用电权交易等计划电量转让机制的部分电量竞价模式,是能够兼顾市场效率的提高和市场成员福利的帕累托改进的市场模式。在分析东北和华东区域电力市场实践经验的基础上,设计了基于计划电量转让机制的混合型部分电量竞价模式。根据中国国情,建议中国应首先采用基于发电权交易的部分电量竞价模式,在售电侧开放后增加用电权交易,待条件成熟后再逐步过渡到全电量竞价模式,以利于减小改革成本、促进节能降耗,实现电力市场化的平稳过渡。     

自适应选择进化算法的多目标无功优化方法

基于帕累托最优概念的多目标进化算法在电力系统无功优化领域已有广泛应用,但目前通过某种单一算法求解的方式由于进化算子的唯一性,难以保证进化过程不同寻优阶段的普适性和鲁棒性,因此提出一种基于多种进化算法自适应选择的多目标无功优化方法。通过分析已有多目标进化算法的特征,考虑协调性与互补性,建立包含4类算法的备选池;在进化过程不同阶段根据寻优性能自适应地确定备选算法的使用比例,从而综合多种算法的性能优势,提高整体寻优效率。以IEEE 30节点标准系统的多目标无功优化为算例,从帕累托前沿、外部解及C指标等方面与已有单一算法的优化结果进行比较,表明所提新方法在整个进化过程中都显示出了更优的收敛特性。     

多目标进化算法求解无功优化问题的比较与评估

多目标进化算法在电力系统无功优化领域已有广泛应用,目前研究主要集中于引入某种单一算法求解该问题,难以全面客观地分析算法的寻优性能。因此选取当前典型的多目标进化算法,从整体角度对它们在无功优化问题中的应用展开比较研究。与传统设定偏好参数、将多目标问题转化为单目标问题的方法不同,直接采用计及系统网损与电压偏移的多目标模型。以IEEE 30节点标准系统的多目标无功优化为算例,从非支配解集质量和多样性、帕累托前沿分布广阔性和均匀性及收敛速度等角度,比较算法的寻优性能,分析其优势或不足。在评估各种算法计算性能的基础上提出了进一步研究的展望。相关结论对多目标进化算法在无功优化问题中的应用和改进具有一定的参考价值。     

基于广义帕累托分布模型的短期风速资料抗风设计风速计算研究

在工程抗风设计时常常面临风速资料短缺的问题,基于广义帕累托分布(generalized pareto distribution,GPD)模型,推导短期风速资料进行设计风速取值的方法,推荐适用的阈值选取原则,分析GPD模型计算短期资料设计风速的适用性.结果表明,在使用GPD模型计算短期资料的设计风速时,采用合理的阈值,可...     

考虑需求价格弹性的销售电价帕累托优化折扣

针对中国目前用电市场的电力供应形式以及定价机制，研究考虑电力需求价格弹性的条件下，多买方和单一卖方组成的电力供应链中制定电价折扣的问题。由于用电需求具有一定的价格弹性，所以合理的价格折扣可以协调买卖双方的利益。提出采用帕累托（Pareto）优化理论，综合考虑买卖双方的帕累托改进的实现，建立电价折扣模型。由于用电市场中卖方是供应链上的领导者，卖方能够掌握电力用户的需求变化信息，因此电价折扣模型中，帕累托意义下的最优价格折扣问题可转化为求解卖方利润最大化问题，同时综合考虑价格折扣对买方效用（即满足程度）的影响。最后，采用实际算例分析了电价折扣模型中的帕累托优化改进的实现，验证了模型的应用效果。     

采用多目标改进差分进化算法的环境经济发电调度

针对差分进化算法在迭代过程中可能出现的早熟收敛问题,在算法中加入早熟判定系数和混沌优化,提出了改进差分进化算法;将改进差分进化算法扩展到多目标规划领域,形成了多目标改进差分进化算法,并应用于多目标环境经济发电调度.根据模糊集方法从帕累托前沿中选择最优折衷解.以6机系统为例进行仿真计算,结果验证了本文所提多目标改进差分进化算法在解决环境经济发电调度中的可行性和有效性.     

非齐次半马尔科夫充放电策略辅助用户随机出行的多目标动态电力调度

针对大规模电动汽车接入电网的不确定行为,考虑其对用户经济性和电网安全性的影响,构建非齐次半马尔科夫(nonhomogeneous semi-markov process,NHSMP)充放电策略辅助用户随机出行的多目标动态调度模型.基于电动汽车出行的时空耦合,并网充放电策略考虑了与地点相关的电价引导、充放电方式以及充放电...     

基于攻击预测的电力CPS安全风险评估

为准确评估当前电力信息物理系统（cyber physical system，CPS）的风险状态，针对信息、电力紧密耦合的特点，提出一种基于攻击预测的电力CPS风险评估方法。利用已检测到的攻击告警信息，基于隐马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）识别出可能的攻击场景，推测攻击者的攻击意图，分析其未来的攻击目标和概率。攻击预测结果表征着系统当前的攻击威胁状况，将其作为输入，结合传统的单域（信息域或物理域）风险评估方法计算单域风险，再基于电力CPS复杂网络模型评估跨域风险，融合二者的结果得到最终的风险值。基于智能配电网IEEE 33节点的仿真平台，对攻击预测方法以及安全风险评估方法进行了验证，证明了基于攻击预测的风险评估方法的可行性和合理性。     

基于改进型凸优化算法的有轨电车混合储能系统容量配置帕累托解集

容量配置影响混合储能有轨电车的运行可行性与经济效益,是设计混合储能系统的基础环节。能量管理策略(EMS)与容量配置互相耦合,互为影响,基于这一特点,该文提出一种协同优化容量配置与能量管理策略的改进型凸优化(CVX)算法,求解容量配置的可行域,在可行域内构建一族等质量线,在每一条等质量线下寻找能耗最小的容量配置与EMS的最优组合解,获得混合储能系统质量与能耗的双目标帕累托前沿。与单储能系统相比较,混合储能系统质量轻、体积小,适合在对质量、体积要求严苛的情况下使用,在严苛的质量限制下,混合储能系统仍然是一种不可替代的解决方案。仿真结果对比表明,协同优化的EMS效率高,功率分配合理。     

电力CPS多阶段低代价虚假数据注入攻击方法

随着信息和通信技术的快速发展,电力系统已发展为信息系统和物理系统深度耦合的CPS（信息物理系统）,信息流与电力流的不断交互使电网面临着潜在的网络攻击风险。以PMU（相量测量单元）作为攻防目标,提出一种多阶段低代价FDIA（虚假数据注入攻击）方法。首先,构建虚假数据,确定PMU最优配置,优化攻击范围并量化攻击后果;其次,基于双人零和博弈理论求解纳什均衡点,得到博弈模型的最优攻防策略;最后,在IEEE 30节点系统上仿真,基于单阶段博弈结果,在不同攻击场景下实施多阶段低代价攻击。研究结果表明：低代价线路花费的攻击代价明显偏低,并且对电力系统的稳定运行造成了影响,验证了所提多阶段攻击模型的有效性与适用性。     

电力信息物理系统低代价多阶段高危攻击策略研究

信息物理层间的深度融合是智能电网的重要特征.利用跨域关系实施的攻击会给电网稳定运行带来新的风险,考虑攻击代价因素研究高危攻击策略对于提升电网抵御攻击的能力具有重要意义.首先,基于电力信息物理层间耦合关系,综合结构特性与运行特性定义了一种线路攻击代价指标,以辨识电网中防护措施薄弱而容易遭受攻击的低攻击代价线路.然后,对低攻击代价线路进行多阶段攻击以诱发大停电事故,分析信息物理交互作用下多阶段攻击的危害放大机理.最后,以IEEE 118节点系统和某省电网系统为例进行仿真分析.仿真结果表明:针对低攻击代价线路实施多阶段攻击可造成大停电事故,且攻击代价明显较低;信息节点故障概率的增加使得攻击策略有效性提高,信息网在预防大停电事故中发挥着重要作用.     

多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流算法

在开放电力市场的环境下,各区域电网合作与利益博弈共存,区域电网之间的信息保密问题显得愈发重要。现有的帕累托最优潮流求解方法均属于集中式算法,在优化时需要获知全网的信息,无法满足高私密性以及高可靠性的要求。在该背景下,寻求一种去中心化的分布式优化方法以保障系统内各区域电网的信息安全显得尤为重要。基于此,文中提出了一种多区域并行协同的多目标分布式帕累托最优潮流求解算法。该算法以法线边界交叉法为基础,将整个系统的多目标潮流优化问题分解为与多个子区域对应的子优化问题。每个子区域采用独立的优化器完成子问题的优化,区域之间仅交换联络线上的边界变量以及虚拟目标因子进行全局调整,不断逼近原问题的帕累托最优解集。IEEE 118节点算例仿真结果表明:所提算法可在有效实现多目标帕累托最优潮流分布式并行求解的同时,还可提高求解精度和减小计算内存,从而适用于在开放电力市场背景下各区域电网合作与利益博弈共存的运营模式。     

可中断负荷参与的备用市场帕累托优化模型

目前,已有可中断负荷参与备用服务市场竞争的实践,但是现有的备用市场优化模型仅考虑购买备用服务成本的差异,不能反映出可中断负荷和发电商提供的2种备用服务的效用差异.为此,文中分析了可中断负荷和发电商同时参与的备用市场采用现有优化模型的局限性,同时基于帕累托优化理论提出了一种可中断负荷与发电商同时参与的备用市场的帕累托优化模型.算例验证了利用该模型可在相同的备用购买成本下获取最大的系统效用,实现可中断负荷与发电商提供的2种备用资源的优化配置.     

考虑负荷虚假数据注入攻击的电力信息物理系统防御策略

为了更好地保障电网安全稳定运行,以电力信息物理高度融合为背景,结合博弈论思想,研究了电力信息物理系统攻防的具体过程,分析了一定防御资源下的最优防御方案及最小负荷期望损失。首先,以上层防御者制定最优防御方案降低电网脆弱性,中层攻击者制定最优防御策略最大化攻击效果,下层运行人员采取最优调度措施降低攻击损失为思路建立了一种三层优化模型。其次,基于遍历思想结合遗传算法和混合整数规划模型制定三层模型求解方案。最后基于算例分析,验证了该模型的有效性。     

电力信息物理系统网络攻击与防御研究综述(一)建模与评估

在电网转变为电力信息物理系统(电力CPS)的过程中,信息侧和物理侧体现出明显的相互依赖性,信息侧作为通信、计算、控制的支撑性组成部分,在电力CPS安全可靠运行中具有重要的地位。而针对电力CPS的恶意网络攻击行为在近年来不断发生,引发关注,大量针对电力CPS的网络攻击研究取得了一些成果。针对当前的电力CPS网络攻击研究,从攻击建模和电力CPS安全性评估方面进行了归纳和整理,对已有方法进行分析,明确了研究课题的问题本质。随后结合电力CPS的特点和发展趋势,指出当前研究的不足,提出需要关注的问题和可能的解决方法,以完善电力CPS恶意网络攻击研究。     

考虑新能源类型的电力系统多目标并网优化方法

提出通过优化供应侧的新能源设备选型来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路。针对不同类型新能源设备的成本、收益以及容量不同,给配电网带来过度投资、电压降落和网损增加等问题,建立了多目标优化数学模型。基于精英保留策略的多参数遗传算法,考虑配电系统总投资收益率、系统网损以及系统节点电压偏移量,得到新能源并网决策的帕累托最优解空间。通过规格化处理转变为单目标函数,得到整体最优并网策略。以IEEE-30节点系统为例进行模拟分析,验证了所提方法的合理有效性,为供应侧新能源设备选型提供了一定的参考。