考虑风电消纳的电力系统源荷协调多目标优化方法

风电场的多目标调度优化随着环境保护意识的增强和清洁能源的发展，风电作为一种可再生的清洁能源得到了越来越广泛的应用。

但是，风电场在运行中存在着诸多的挑战，如风速难以预测、风机寿命短、运行成本高等。

因此，为了实现风电场的可持续性运行，必须优化风电场的多目标调度。

本文将探讨风电场的多目标调度问题及其优化方法。

一、风电场的多目标调度问题风电场一般由多个风机组成，每个风机都有多个控制变量，如叶片角度、转速、功率等。

因此，将风电场的多个目标融合在一起进行调度，需要考虑的变量非常多，如风机的功率输出、风电场的风电比、风机的寿命、风电场的经济效益等。

这些变量之间存在着相互制约和相互影响的关系，如果只优化其中一两个变量，可能会带来其他方面的损失。

二、风电场的多目标调度优化方法1. 基于遗传算法的优化方法遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法，通过对优良个体进行交叉、变异、选择等操作，逐步优化目标函数，从而找到全局最优解。

将遗传算法用于风电场的多目标调度优化中，可以通过优化风速与功率的匹配度、降低停机时间、提高机组可靠性、提高风机转速等手段，从而提高风电场的经济效益。

2. 基于模糊理论的优化方法模糊理论是一种处理不确定性问题的数学工具，它通过将现实世界中的真实情况转化为隶属度函数，从而解决不确定性、复杂性、模糊性等问题。

将模糊理论应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的模糊集合，从而根据各指标的权重值调整各因素对应的隶属度函数，进而确定最优的风电场调度方案。

3. 基于神经网络的优化方法神经网络是一种模拟人类大脑结构的人工智能技术，通过对风电数据进行学习和训练，可以识别风电场运行的规律和特征，为风电场的多目标调度提供支持。

将神经网络应用于风电场的多目标调度优化中，可以通过建立风速、风功率、机组可靠性、经济效益等指标的多层神经网络模型，从而预测未来的风速和风功率，并根据预测结果调整风电场的运行方案。

考虑新能源消纳的源-荷协调多目标优化调度贠韫韵; 董海鹰; 汪宁渤; 马明; 张奕贤【期刊名称】《《兰州交通大学学报》》【年(卷),期】2019(038)005【总页数】8页(P82-89)【关键词】新能源消纳; 源-荷协调; 多目标优化; 负荷聚合商【作者】贠韫韵; 董海鹰; 汪宁渤; 马明; 张奕贤【作者单位】兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州 730070; 兰州交通大学新能源与动力工程学院兰州 730070; 国网甘肃省电力公司电力科学研究院兰州730070; 东南大学机械工程学院南京 211189【正文语种】中文【中图分类】TM734大规模可再生能源接入电网具有多方面的经济效益，但其出力具有波动性等特性，为调度部门的工作带来难题[1-3].很多学者对新能源的优化调度进行研究，现有研究集中于调用常规机组[4]、储能系统或需求侧资源降低风光弃电率[5-6].然而，常规机组运行时需预留旋转备用容量满足调节需求，运行成本较高；储能系统的容量较小，调节能力不足.因此考虑改变负荷与新能源发电的时间匹配度，通过电网与用户侧之间的双向协调以提高新能源消纳能力成为研究热点.文献[7]将用户侧的可控负荷作为电力系统调度和新能源消纳的主要方式，并建立“源-荷-储”协调互动优化调度模型.文献[8]给出了一种高载能企业参与消纳风电的调峰方式，有效降低风力发电对电力系统造成的调峰压力.文献[9-10]在电网调度模型中引入价格型需求响应，挖掘用户侧资源参与消纳新能源.文献[11]建立了以系统误差最小为目标的优化模型，通过模型预测方法控制可控负荷的投切对风电进行消纳.上述方法基于用户侧分布式、容量较小的负荷资源实现新能源的消纳，或采用激励措施调度可控负荷资源；但忽略了其数量多、难以控制的特点，负荷需求具有不确定性，实现其与源端的协调配合难度很大.在电力市场中，负荷聚合商(load aggregator，LA)采用合同方式聚合负荷资源，并充当响应资源供应商的角色，引导用户主动参与电网调度[12-13].文献[14]详细叙述了LA的运营机制、调度和控制策略,并介绍了其与电力系统其他参与者的区别.文献[15-16]将具有热存储能力的空调设备进行聚合后参与电力系统调度，并建立了考虑电价因素的调度模型.文献[17]提出了聚合电动汽车参与电网调度的框架，并根据日前计划和实时计划建立了双层调度模型.文献[18]在负荷削减的基础上，对需求响应合同进行种类划分，并建立了计及价格影响的LA优化模型，为电力市场中制定LA发电计划提供了依据.上述研究中未考虑负荷多样性问题，使得LA调节功能单一.综上所述，本文整合多种柔性负荷与源端共同参与调度，建立了多源互补的源-荷协调优化调度模式；以新能源消纳量最大、系统运行成本最低以及火电出力波动最小为优化目标，构建多目标优化调度模型.仿真证明该调度方法可以提高新能源消纳能力，降低系统运行成本.1 源-荷协调优化调度模式1.1 负荷聚合商需求侧资源具有可调度性，但其数量多且分布分散的特点使得对其直接调度难度很大，因此产生了负荷聚合商.负荷聚合商定义为电力市场中向调度机构提供需求响应资源的发电商[19]，根据电网调度需求对不同类型负荷的需求响应潜力进行评估后选择单类或多类柔性负荷(主动参与电网运行控制，能够与电网进行能量互动，具有柔性特征的负荷，flexible load，FL)进行聚合，并通过与需求侧用户签下群体或单个用户合同得到其用电的控制权，从而实现控制负荷参与电网实时电量供需平衡.1.2 调度模式源-荷优化调度模式分为三层：电网调度控制层、LA协调层与本地负荷响应层；以调度控制层为核心，由LA对负荷响应层资源进行整合，调度层对双侧资源进行优化配置，达到源-荷双向协调以及充分挖掘需求侧潜在资源的目的，有效解决风光发电与负荷之间的时间匹配问题，达到源-荷联合调度增效的目标.图1为源-荷优化调度模式.图1 源-荷优化调度模式Fig.1 Source-load optimization scheduling mode控制层是该调度模式的核心，包含调度部门及电源侧(由于多个电源无自主发电权，只依照调度部门的出力分配参与调度过程，所以本文将电源侧作为控制层的一部分)，调度部门依据当日协调层及源端的上报信息，制订并下发次日调度计划，次日依据实时信息修改调度计划以保证实时供需平衡.协调层作为本地响应层与控制层的中间者，其包含多个LA，每个LA对于控制层表现为一个发、用电负荷，通过上传报价信息及调度容量参与系统调度，对于本地响应层表现为互动接口，分散的弹性用户在LA提供的经济补偿策略下主动参与电网调度；本地响应层包含多种柔性负荷，LA依据出力计划及参与成本安排多种FL的发电计划，负荷用户依据用电安排参与调度，实现调度荷侧FL资源.2 源-荷多目标优化调度模型2.1 目标函数多目标源-荷协调调度的思路为新能源优先上网，火电带基荷运行，常规水电以及FL进行功率调节，在此基础上本文建立了基于预测风光曲线的源-荷协调多目标优化调度模型.2.1.1 风光的消纳量新能源大规模参与电网供电可带来明显的环境与经济收益[20]，基于风光优先上网、适量弃风弃光的政策，最大化消纳新能源，如式(1)所示.(1)式中：t=1,2,3，…,T为调度时段数；NWP、NPP分别代表风电场及光伏电站的数量；表示t时段第q个风电场的输出功率；表示t时段第p个光伏电站的输出功率.2.1.2 火电出力波动为使整个系统适应火电机组调节性能差的特性，将火电功率输出的波动最小列入优化目标，如式(2)所示.(2)式中：NT为火电机组数；为t时段第j个火电机组的输出功率.2.1.3 系统运行成本新能源发电与梯级水站为可再生能源，工作时段不需要购买动力资源，则系统的运行成本只包括火力发电成本及需求侧FL调度费用[21]，如式(3)所示.(3)式中：为火力发电成本；aj、bj、cj均为火电机组j的发电成本系数；为LA参与调度的成本；NLA表示LA的个数；NFL表示FL的种类数，本文取值为3(z取值为1、2、3分别代表可平移负荷、可转移负荷及可删减负荷)；为第i个LA的第z种FL在t时段的调整功率，或表示用电量的上升(下降)；az、bz为第z种FL的调度成本系数；表示在进行第t时段优化前第i个LA的第z种FL的需求功率；表示进行第t时段优化后i个LA的第z种FL的需求功率.2.2 约束条件2.2.1 系统约束1) 功率平衡约束为(4)式中：NK为梯级水站数；Pkt,H为第t时段梯级水站k的输出功率，求解公式为Pkt,H=A·ηk·Qkt·hkt，A为水电转换系数，ηk为能源转换率，Qkt为梯级水站k在第t时段水库的泄水量，hkt为第t时段梯级水站k的水深；Pt,L为第t时段内用户需求功率.2) 节点电压约束为0≤Ult≤Ul max.(5)式中：Ul max为线路l可承受电压的最大值；Ult为线路l在第t时段的电压值. 3) 旋转备用约束当新能源发电接入电力系统时，需预留正旋转备用容量以应对新能源发电功率的突然减少和强迫停运，而预留负旋转备用以应对新能源发电功率的突然增加，其正、负旋转容量约束如式(6)所示.(6)式中：Pt为负荷需求功率与未调用柔性负荷功率之和；为未调用的柔性负荷功率；Skt,u、Sjt,u为第k个梯级水站以及第j个火电机组在时段t内向系统供应的正旋转备用容量；Lu%与Ld%分别为负荷的正、负旋转备用率，此处取10%、10%；wu,WP%、wd,WP%及wu,PP%、wd,PP%为风电与光伏发电的正、负旋转备用率，此处取15%、15%与10%、10%；Skt,d、Sjt,d为第k个梯级水站以及第j 个火电机组在时段t内向系统供应的负旋转备用容量.2.2.2 火电输出功率及爬坡速度约束火电输出功率及爬坡速度约束为(7)式中：Pj,min、Pj,max分别为火电机组j的最小及最大输出功率；Uj、Dj分别为火电机组j的上、下爬坡速度极限.2.2.3 水库约束水库约束为(8)式中：Vkt为梯级水站k在第t时段储存于水库中的水量；qkt为梯级水站k在第t时段水库的来水量；Vkt,max、Vkt,min分别为梯级水站k在第t时段水库中蓄水量的上下极限；Qkt,min、Qkt,max分别为梯级水站k在第t时段的最小、最大下泄流量(m3/s)；Vk0为梯级电站k在第t时段水位的设定值.2.2.4 风光出力约束风光出力约束为(9)式中：表示第q个风电场在第t时段内输出功率上限；表示第p个光伏电站在第t 时段内输出功率上限.2.2.5 FL约束FL约束为(10)式中：表示第i个LA中第z种FL用户在t时段的调节功率下限与上限.2.2.6 输电安全约束输电安全约束为Pd min≤Pdt≤Pd max.(11)式中：Pd min、Pd max表示输电断面d的最小、最大传输容量；Pdt表示t时段输电断面d的传输容量.2.3 目标权重计算调度模型有三个目标函数，可以通过求解权重系数将其转化为单目标函数.本文采用粗糙集理论求解权重系数，相关知识详见文献[22]，求解过程为：1) 构造关系数据模型假设任意目标函数fn的目标权重系数为1/n，即可获得适合于多个目标函数的最佳取值F；将该值作为决策属性，可获得表达形式为D={F}的决策属性集，则集合中有一条信息um为多目标的综合最佳取值，且um=(f1m,f2m,…,fim;Fm)，那么样本集合可以表达为U={u1,u2,…,um}，此时可用fn(um)=anm,Fn(um)=Fnm来表示um的属性.2) 求解RA对RD的依赖度RA对RD的依赖度为(12)式中：RA、RD均为知识库；d()为粗糙集合基数；[F]RD表示以F为决策向量的知识库RD；RA()表示剔除指标an前的样本集U.3) 求解RA对RA-|an|的依赖度RA对RA-|an|的依赖度为(13)4) 求解权重系数权重系数为σD=δRA(D)-δRA-|an|(D);(14)(15)式中：σD表示目标的重要程度；θn表示目标函数的权重系数.3 算例分析3.1 算例描述为了验证本模型的有效性，算例设定了三个调度场景进行仿真：场景1中包含风光火，场景2中包含风光火水，场景3中包含风光火水及柔性负荷.算例采用IEEE-30标准测试系统，标准测试系统的结构图如图2所示，由30个母线节点组成该系统，其中发电机节点总共有6个，且无交换能量，发电侧的功率为440 MW，同时用户侧的有功功率为287.4 MW，该系统为一个单独且完整的电力系统网络.电网调度的时间跨度通常为15 min，根据某电网用户侧负荷96个时段的真实数据，同时将节点5和13充当风电场和光伏电站接入位置.风光出力曲线及负荷功率曲线分别如图3～4所示.在IEEE-30系统下，按照一定的比例可以把负荷与新能源预测出力进行换算，系统负荷需求功率的最大值为286.36 MW，负荷需求功率的最小值为149.79 MW.数据见文献[23].在分析某地区新能源场群的输出功率特性后，选择不同并网比例下的新能源输出功率，根据它们的装机容量的改变按一定比例进行缩小，风电场群按容量的65%进行出力预测[24]，光伏电站群按容量的85%进行出力预测[25]. 图2 IEEE-30节点测试系统Fig.2 IEEE-30 node test system图3 风光出力曲线Fig.3 Output curve of the wind power and photovoltaicpower图4 负荷功率曲线Fig.4 Curve of load power在场景2与场景3中，将梯级水电A、B在节点1、2接入系统中，在全部的装机容量中，梯级水电所占比例大约为20%，其参数见表1.将火电厂1、2在节点8与节点11接入系统，决策变量是单个火电厂的输出功率，即火电机组完全替代火电厂；在场景1中在节点1、2将火电厂3、4接入系统中，参数见表2.表1 水电站参数Tab.1 Parameters of hydropower station电站A电站B装机容量/MW6834机组数/台52额定功率/MW29.59.2最高水深/m13137.5最低水深/m95.022.0计划水深/m11025日常水库容量/(106 m3)54210.7表2 火电机组参数Tab.2 Parameters of thermal power units参数火电机组1火电机组2火电机组3火电机组4Pmin/MW25354555Pmax/MW90130170210aj/(＄/(MWh)2)0.0220.0330.03 60.114bj/(＄/MWh)39.2241.4537.4947.28cj/(＄/h)1 435.321 021.221 248.53946.73在场景3中，LA1，LA2，LA3分别用节点14、节点21和节点30进行代替，三种柔性负荷的成本系数相同；柔性负荷的容量调节范围为峰荷的12%，所有LA 反馈的调整容量按其所在节点峰荷的27%设计，所有参数见表3.表3 LA参数Tab.3 Parameters of LA负荷聚合商系数ai/(＄/h)系数bi/(＄/MWh)1106.445.78227.6761.32318.8268.12依据2.3节方法计算可知，新能源消纳量最大目标函数、火电出力波动最小及系统运行成本最小目标函数的权重系数分别为0.41、0.23与0.36；本文将采用Matlab调用CPLEX11.0对该模型进行求解.求解步骤如下：第1步：问题的预处理.设置求解精度和可行解检验方法等.第2步：将代表机组状态的0-1离散变量松弛化，然后求解此松弛问题.若无可行解则继续搜索新的节点；若可行时，判断是否满足切割方程，若不满足，则要重新求解.将求得满足方程的最优解作为新的下界值.第3步：求解整数变量问题.将已求松弛最优解作为整数分割寻优的初始点，若整数条件不可行，则返回第2步继续求解;若条件满足，则根据目标函数修改问题上界值.第4步：判断收敛条件.若松弛最优解和整数最优可行解满足收敛条件，计算结束；若不满足则返回第2步继续搜索，直到找到满足要求的解.3.2 仿真结果分析场景1、场景2与场景3在IEEE-30节点测试系统中调度结果如图5～7所示.图5 场景1调度结果Fig.5 Scheduling result in case 1图6 场景2调度结果Fig.6 Scheduling result in case 2由图5可知，由于跟踪风光发电的输出功率，场景1中火电的出力增减变化非常频繁，最大功率变化达161.54 MW，约占出力最大值的57.7%.由图6可知，场景2在场景1的基础上引入水电，水电可以跟踪并一定程度上降低风光发电的功率波动，但其并网功率变化不大，同时火电功率变化达99.41 MW，占最大输出功率的49.97%.由图7可知，通过调度水电和柔性负荷，风光出力波动减小，新能源发电使用效率达99.07%，平滑了火电出力，火电出力变化仅为60.44 MW，占最大输出功率的35.11%.多场景风电与光伏发电的总出力、火力发电的出力以及水力发电出力如图8～10所示.图7 场景3调度结果Fig.7 Scheduling result in case 3图8 多场景下的风光出力Fig.8 Wind-photovoltaic output in multiple scenarios图9 多场景下的火电出力Fig.9 Thermal power output in multiple scenarios 由图8～10可知，当新能源发电处于出力峰值而负荷处于用电低谷时段，场景1中存在严重的弃风弃光现象；当场景2引入梯级水电时，同一时段弃风弃光现象有所减缓；当场景3引入梯级水电以及FL参与调度时，弃风弃光量降至最小，系统的风光消纳量达到最大值，降低了火电的供电压力.以上分析表明：本文所提调度方法引入FL与梯级水电后，柔性负荷充当水电的辅助调度措施，可以充分发挥水电调节作用，保证系统的安全稳定运行.场景3中各LA用电量以及源-荷协调调度结果分别如图11～12所示.图10 多场景下的梯级水电出力Fig.10 Cascade hydropower output in multiple scenarios图11 各LA的用电量Fig.11 Electricity consumption of each LA图12 源-荷协调调度结果Fig.12 Source-load coordination scheduling result 由图11～12可知：在用户用电低谷时段，风电处于早间发电高峰时段，可减少水电出力，柔性负荷增加用电，提供给系统负的电力支持；在用电高峰时段，风电处于下午发电的高峰时段，柔性负荷减少其用电量，通过相互协调实现调峰以及提高风光利用率的目的.对比多场景下新能源的发电效率、火电出力波动程度与系统的运行成本，汇总如表4所列(新能源发电效率通过实际出力与预测值相比得到，火电出力波动程度由最近两个时段的火电输出功率差的绝对值来衡量).表4 多场景仿真结果Tab.4 Multi-scenario simulation results场景新能源利用率/%火电波动/MW火电成本/万元FL调度费用/万元总费用/万元184.31490.1139.35-39.35291.72315.9527.34-27.34399.07166.2919.192.04921.24由表4可知：采用源-荷协调优化调度方法，新能源利用率提高接近15%；火电波动量由490.11 MW变为166.25 MW，降低了64.88%；火电发电成本由39.351万元下降为19.197万元，降低了约51.22%；总费用从39.351万元下降到21.246万元，下降了约46%.源-荷优化调度方法能够降低系统运行成本与火电出力波动，并提高新能源消纳水平.4 结论针对新能源发电利用率较低的问题，本文挖掘了柔性负荷与梯级水电的调节潜力，建立了源-荷协调多目标优化调度模型，对柔性负荷以及常规能源进行优化分配，并通过IEEE-30标准测试系统验证了模型的有效性，通过分析得到如下结论：1) 将负荷聚合商作为连接系统运营商与用户的桥梁，其可以整合需求侧柔性负荷资源与源端共同参与电网调度，实现源荷协调调度.2) 协调梯级水电与FL参与电量平衡以及旋转备用，可以提高新能源消纳水平，减小火电的输出波动，保证系统可以安全稳定运行.3) 当采用源荷协调优化调度方法时，新能源利用率为99.07%，火电出力波动量为166.25 MW，系统运行成本为21.246万元.由此可知，本文所提方法能够降低系统运行成本与火电出力波动，并提高新能源消纳水平.【相关文献】[1] 姚建国,杨胜春,王珂,等.智能电网“源-网-荷”协调运行控制概念及研究框架[J].电力系统自动化,2012,36(21):1-6.[2] 韩思远,董海鹰.基于copula函数的风力发电机组可靠性分析模型[J].兰州交通大学学报,2016,35(6):90-94.[3] NGUYEN C,LEE H,CHUN T.Cost optimized battery capacity and short-term power dispatch control for wind farm[J].IEEE Transactions on IndustryApplications,2015,51(1):595-606.[4] 叶希,鲁宗相,乔颖,等.风火联运源端系统有功优化运行分层协调思路[J].电力系统自动化,2014,38(20):1-8.[5] SIOSHANSI R,SHORT W.Evaluating the impacts of real-time pricing on the usage of wind generation[J].IEEE Transactions on Power Systems,2014,24(2):516-524.[6] 白一秀,董海鹰,李晓青.基于实测风功率曲线的风电场等值建模[J].兰州交通大学学报,2018,37(2):58-64,83.[7] ZHONG H,XIE L,XIA Q.Coupon incentive-based demand 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风电场并网性能测试中的多目标优化技术风电场的并网性能测试是确保其安全、高效地接入电网运行的关键环节之一。

在这一过程中，多目标优化技术发挥着重要作用，旨在最大程度地提高风电场的运行效率、降低成本，并兼顾电网安全稳定运行等多重目标。

本文将探讨风电场并网性能测试中的多目标优化技术及其应用。

1. 概述风电场并网性能测试旨在验证其满足电网接入要求，包括功率响应、无功支撑等方面。

多目标优化技术在此过程中通过综合考虑多个指标，如风机输出功率、电网频率响应等，寻求最佳的运行策略，以提高风电场的整体性能。

2. 多目标优化方法(1) 基于遗传算法的优化方法：遗传算法作为一种仿生算法，模拟了自然界中的进化过程，通过不断迭代进化产生出适应环境的解。

在风电场并网性能测试中，可利用遗传算法优化风机的控制参数，如桨距角、转速等，以最大化风机输出功率的同时保证电网安全运行。

(2) 多目标粒子群优化方法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化方法，模拟了鸟群觅食的行为。

在风电场并网性能测试中，可以利用多目标粒子群优化算法综合考虑风机的多个性能指标，如功率曲线平滑度、无功支撑能力等，实现多目标优化控制。

(3) 混合优化方法：将不同优化算法进行混合，充分利用各自优点，以提高优化效果。

例如，将遗传算法与粒子群优化算法相结合，在全局搜索和局部搜索之间实现平衡，进一步提高风电场并网性能的优化效果。

3. 应用案例某风电场采用多目标优化技术进行并网性能测试，取得了显著的成效。

通过优化风机控制参数，实现了风机输出功率的最大化，并在电网频率波动时能够及时调整输出功率，为电网提供稳定的支撑。

同时，风电场在无功支撑方面也取得了良好效果，有效提高了电网的无功电力质量。

4. 结论多目标优化技术在风电场并网性能测试中具有重要意义，能够有效提高风电场的运行效率、降低成本，同时兼顾电网安全稳定运行等多重目标。

随着优化算法的不断发展和完善，相信多目标优化技术将在风电场并网领域发挥越来越重要的作用。

风电场布局优化的多目标协同决策研究近年来，随着可再生能源的快速发展，风电场成为了重要的电力供应方式。

然而，风电场的布局问题是一个复杂的多目标协同决策问题，涉及到诸多因素的考虑。

本文将从多目标协同决策的角度出发，探讨风电场布局优化的研究。

首先，风电场布局的优化目标包括但不限于以下几个方面：最大化发电量、最小化成本、最小化对环境的影响等。

针对这些目标，我们需要制定合理的决策模型和算法。

基于此，我们可以将风电场布局问题看作一个多目标优化问题，通过优化算法对多个目标进行求解，以获得一组Pareto最优解。

Pareto最优解代表了在不损害其他目标的情况下，某一目标达到最优的解。

其次，为了求解风电场布局优化问题，我们需要考虑多个因素的影响。

首先，地形和气象条件对风能资源的分布有着重要的影响。

高海拔地区通常风能资源较为丰富，但地形起伏对风能发电的影响也较大。

其次，与用电负荷的匹配性也是布局优化的一个重要因素。

在电网容量有限的情况下，合理布局风电场可以减少输电线损和电能损耗，提高输电效率。

此外，对于布局的组织和规划，也需要考虑到土地利用、环境保护和社会影响等因素。

基于这些因素，我们可以采用多目标决策方法对风电场布局问题进行优化。

多目标决策方法是一种将多个评价指标综合考虑的方法，通过权衡各个指标之间的权重关系，找到一组最优解。

常用的多目标决策方法包括层次分析法（AHP）、TOPSIS法、灰色关联分析法等。

这些方法可以帮助决策者快速、准确地进行决策，优化风电场的布局。

此外，为了进一步提高风电场布局的优化效果，我们可以引入智能优化算法进行求解。

智能优化算法是一类模拟自然界生物进化和行为的优化方法，包括粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等。

这些算法具有全局搜索、快速收敛等特点，在求解多目标优化问题时具有较好的性能。

通过结合智能优化算法和多目标决策方法，可以进一步提高风电场布局的优化效果。

最后，为了验证风电场布局优化的效果，我们可以利用模拟和实验的方法进行评估。

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度摘要：为应对全球能源危机和环境恶化，风电技术发展迅速，并网风电场规模不断扩大，风电间歇性和随机性波动较大。

当风电渗透率达到一定比例时，不仅提高了经济效益和环境效益，而且增加了电力系统的运行风险，降低了风电并网的风险。

在建立风电优化调度模型时，必须考虑风电的随机性。

目前主要的处理方法有风速预测、风速预测、风电场预测等。

采用模糊建模和概率分析的方法，通过对大量风速样本的统计分析，得到风速的概率分布模型。

然后，通过风速与风电功率的关系，将其转化为更为客观可行的风力发电概率分布模型。

关键词：风电；电力系统；环境经济调度；多目标优化为了解决风力随机引起的电力系统分布问题，引入负荷预测误差概率分布函数和风速，建立了随机负荷和风力模型。

根据对随机载荷和风力模型的深入分析，将考虑到获得风力发电的成本增加的风险。

在压力条件下引入风力发电负荷和废物损失风险指标，构建考虑到风力发电风险的电力系统多目标最优分配模型，以实现尽量减少总污染排放和最低运营成本的总体优化目标。

一、概述随着环境的恶化和人们对环境保护的认识，减少火力发电厂的污染物排放已成为电力系统分配的一个重要目标。

该研究考虑到了热电偶的环境效益，但采用加权法将两个目标转化为一个目标，客观权重的确定是主观的，而不是在一次操作中确定的最佳解决方案，只能得出一个解决方案。

在研究结果的基础上，针对其不足之处，建立了具有风险系数的风电场多目标动态优化运行模型。

该模型包括三个目标:系统运行风险、燃料成本和大规模风电接入电网时的污染排放。

风力发电的生产和负荷的不确定性包括在模型中，最后的规划纲要采用帕累托解决方案的形式，以综合直观的方式显示了每个规划纲要的三个目标的分布情况，以便分配者能够根据不同的工作条件对这些目标进行加权。

该模型的特点是不确定性、高尺寸、无可读性和强约束性，从而大大增加了解决问题的难度。

二、考虑风险系数的风电场多目标动态调度模型1.目标函数。

电力系统中的多目标优化算法研究电力系统是一个复杂的系统，由发电、输电、配电等多个环节组成。

在电力系统中，存在着多个冲突的目标，例如经济性、可靠性和环保性等。

为了有效地解决这些多目标问题，研究人员提出了多目标优化算法，用于求解电力系统中的多目标优化问题。

一、多目标优化算法在电力系统中的应用多目标优化算法在电力系统中有着广泛的应用。

首先，它可以用于发电调度问题。

发电调度问题是指在保证电力系统需求满足的条件下，确定各个发电机组的出力，使得发电成本最小、排放最少。

多目标优化算法可以通过不同的权重设置，得到多个可行解，从而给出了取舍的权衡。

另外，多目标优化算法可以用于电力系统的网架优化问题。

网架优化是指在保证电网供电可靠性和经济性的前提下，优化输电网的结构和参数。

通过多目标优化算法，可以得到不同的网架结构和参数组合，实现对电网的优化设计。

此外，多目标优化算法还可以应用于配电网和电力市场等领域。

为了提高配电网的供电可靠性和经济性，多目标优化算法可以用于确定最佳的配电网拓扑结构，以及优化配电变压器的容量和位置等。

在电力市场中，多目标优化算法可以用于优化电力市场的供需平衡，以实现最大的社会福利。

二、常用的多目标优化算法在电力系统中，常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。

1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过模拟生物进化的过程，采用选择、交叉和变异等操作，从而在多个目标之间寻找最优解。

在电力系统中，遗传算法可以用于发电调度问题、网架优化问题等。

通过设置适应度函数，遗传算法可以找到符合系统需求的最优解。

2. 粒子群算法粒子群算法是一种基于社会行为的优化算法。

它模拟了鸟群或鱼群等社会群体中的群体行为规律，通过不断地更新粒子的位置和速度，找到最优解。

在电力系统中，粒子群算法可以用于发电调度问题、配电网优化等。

通过设置适应度函数和粒子群更新规则，粒子群算法可以寻找到满足多个目标的最优解。

基于源荷互动的含风电场电力系统多目标模糊优化调度方法刘文颖;文晶;谢昶;王维洲;刘福潮【摘要】在深入研究负荷互动特性的基础上,发挥互动负荷对系统消纳风电正负波动的效用,将互动负荷视为可调度资源融入传统日前调度模型中.综合考虑互动负荷对系统运行成本和潮流分布的影响,建立了以运行成本和网损最小为目标的含风电场电力系统多目标优化调度模型,并引入模糊理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,从而使发电侧和用电侧均能参与电网运行的资源优化配置.IEEE 30节点系统的仿真结果,验证了所提调度方法能够有效降低系统运行成本和网损,提高风电消纳水平.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2014(034)010【总页数】9页(P56-63,68)【关键词】风电;电力系统;互动负荷;优化;调度;多目标;模型;模糊理论【作者】刘文颖;文晶;谢昶;王维洲;刘福潮【作者单位】华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京102206;中国电力科学研究院,北京100192;国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730050;国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TM614;TM7110 引言随着国际能源供应持续紧张，全球生态环境日益恶化，可再生清洁能源受到越来越多的关注。

风力发电作为一种重要的可再生能源形式，是目前可再生能源中技术最成熟、最具规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一［1-3］。

近年来，我国风电装机容量快速增长，呈现大规模发展态势［3］。

由于风电出力具有间歇性、波动性和随机性等特点，且呈现出明显的反调峰特性［4-5］，当大规模风电场接入电网后，在向电网提供清洁能源的同时，也给电网的调度运行带来一些负面影响［6］：一方面增加了风电就地消纳的难度，使风能资源得不到充分的利用，有些地方甚至出现严重“弃风”现象；另一面提高了电力系统各环节的运行成本，使经济性下降。

含风电的多种形式储能协调调度多目标优化模型发表时间：2020-08-10T09:30:08.190Z 来源：《福光技术》2020年7期作者：杨航[导读] 并且立足于实践相应的建立了优化调度系统，使得含风电电力系统运行的可靠性获得了极大的提升。

国家电投集团贵州金元股份有限公司广东金元新能源有限公司广东广州 511400摘要：在社会经济不断发展的同时，人们对电力系统运行具有越来越高的可靠性需求，再加上现代人普遍重视社会经济的可持续发展，因此开始广泛地将新的能源引进到电力系统中，从而控制化石资源的消耗。

在这种情况下诞生了含风电电力系统，而且该系统具有越来越高的普及程度。

含风电电力系统的运行可靠性是最为关键的一个因素，只有确保含风电电力系统具有较高的运行可靠性，才能够实现正常的供电。

关键词：含风电电力系统；优化调度；储能引言目前在全球范围内都在大力的开展经济建设，出现了非常严重的能源消耗，并且加剧了对环境和生态的污染，因此人们开始越来越多的关注如何应用清洁能源。

在这种情况下含风电电力系统受到了人们的重视，并且得到了有效应用。

目前电力调度部门在含风电电力系统的运行中为了强化其系统功能，开始不断地分析配网在风电加入过程中受到的影响，并且立足于实践相应的建立了优化调度系统，使得含风电电力系统运行的可靠性获得了极大的提升。

1风电并网中的储能技术研究的重要意义近些年来，资源浪费，经济粗放，不珍惜自然资源造成空气污染，水质变差，恶劣天气增多，生态平衡遭到严重破坏，人们深刻的意识到利用绿色能源迫在眉睫。

我国是风资源大国，随着经济发展和社会进步，我国正在从工业大国向着旅游大国、科技大国推进，利用好风力资源，走可持续发展之路，风电项目发展对于我国发展的重要性不言而喻。

虽然在风电并网过程中中存在很多的问题，但是，通过不断学习国际先进知识理论，改进发展过程中的问题和不足，做好储能技术的研发工作，加大风电并网项目的投资力度，提出相关扶持性措施，提高政府部门对于风电并网项目的关注力度，完善风电并网的运行体系，可以有效的缓解资源匮乏现状，改变经济发展结构，保护生态平衡，改善生活环境，对我国经济发展和社会进步都有着长远的深刻意义。