实验六 遗传算法与优化设计 一、实验目的 1. 了解遗传算法的基本原理和基本操作（选择、交叉、变异）； 2. 学习使用Matlab 中的遗传算法工具箱(gatool)来解决优化设计问题； 二、实验原理及遗传算法工具箱介绍 1. 一个优化设计例子 图1所示是用于传输微波信号的微带线(电极)的横截面结构示意图，上下两根黑条分别代表上电极和下电极，一般下电极接地，上电极接输入信号，电极之间是介质(如空气，陶瓷等)。微带电极的结构参数如图所示，W 、t 分别是上电极的宽度和厚度，D 是上下电极间距。当微波信号在微带线中传输时，由于趋肤效应，微带线中的电流集中在电极的表面，会产生较大的欧姆损耗。根据微带传输线理论，高频工作状态下（假定信号频率1GHz ），电极的欧姆损耗可以写成（简单起见，不考虑电极厚度造成电极宽度的增加）： 图1 微带线横截面结构以及场分布示意图 {} 28.6821ln 5020.942ln 20.942S W R W D D D t D W D D W W t D W W D e D D παπππ=+++-+++?????? ? ??? ??????????? ??????? (1) 其中πρμ0=S R 为金属的表面电阻率， ρ为电阻率。可见电极的结构参数影响着电极损耗，通过合理设计这些参数可以使电极的欧姆损耗做到最小，这就是所谓的最优化问题或者称为规划设计问题。此处设计变量有3个：W 、D 、t ，它们组成决策向量[W, D ,t ] T ，待优化函数(,,)W D t α称为目标函数。 上述优化设计问题可以抽象为数学描述： ()()min .. 0,1,2,...,j f X s t g X j p ????≤=? (2)
微电网能量管理运行优化研究 发表时间：2017-07-03T11:17:13.947Z 来源：《电力设备》2017年第7期作者：侯方域陈灿灿 [导读] 摘要：主要研究微电网能量管理优化问题，提出了电网分级分布式衰减能量管理系统的建设方案，设计了电力预测，经济调度，需求响应和联络线功率控制等功能电网能源管理系统软件。 （国网晋城供电公司山西省晋城市 048000） 摘要：主要研究微电网能量管理优化问题，提出了电网分级分布式衰减能量管理系统的建设方案，设计了电力预测，经济调度，需求响应和联络线功率控制等功能电网能源管理系统软件。在此基础上，本文提出了一种基于改进遗传算法的最小化总运营成本目标的微电网，通过仿真验证了一种用于优化能量管理和算法有效性的新方法。 关键词：微电网；能源管理；分层优化；多代理系统 为了充分发挥低碳微电网的优势，经济，需要优化微电网功率调度，以最大限度地利用微型电源。根据微网系统的特点，提出了一套相对完整的微网能量管理系统，每个功能模块和主要任务的特点完善细节，系统可以实现综合监测，预测，时间和历史信息的微网系统的状态同步监测，预报警和预防控制以及微网电力多目标优化运行综合协调控制功能。微电网能量管理系统进一步完善微电网控制功能，提高微电网的控制精度和有效性，为开发和工程应用原型系统提供重要支撑。 微电网具有分布式发电（微）电源小型化和数量少的特点，微发电特性不同，发电和环境条件，如温度，风速，日照辐射密切相关，输出具有很大的随机性和挥发性。微电网中的负载将随时间，天气和经济因素而变化。这使得分布式发电设备的故障率也随环境条件和时间而变化，电源和负载程序之间的能量交换也变得更加复杂。 对于更多能源的微电网，能源管理系统需要从微电网系统的安全性，电源质量，经济和环境等方面全面控制。目前，微网系统网络结构框架，调度控制策略和控制单元级功率/能量存储的微网系统级能量管理系统研究的主要研究仍然在婴儿理论中。主要对微电网能量管理系统的人机界面设计进行了优化。提出了基于中央控制器的微电网能量管理策略的层次控制，微电网运行分析的两种市场政策。微电网经济运行调度政策的能量研究和人机界面的设计。通过对基于PQ控制仿真模型的逆变器的研究和基于下垂控制逆变器数学建模，微网控制策略的分析。微网格系统的微网格研究领域目前很少有研究文献层面的能源管理系统。综上所述，根据传统能源管理系统的电网本身的特点，本文提出了一种相对完善的微电网能源管理系统， 实现同步监测，预报预警和预防控制以及多目标优化运行综合协调控制功能的综合监测，预报，实时和历史信息系统。下面从系统功能和系统结构两个方面介绍，并重点介绍信息采集和数据预处理，网络分析，能量优化功能模块的主要任务及其完善的特点。 微电网能量管理系统功能系统结构如图所示 分为信息采集和数据预处理，网络分析和能量优化三个方面。 1 信息采集和数据预处理主要任务是收集微网单元的模拟量和开关量数据，天气信息，相量数据，并连接到电网能源管理系统数据；结合CIM模型，微电网管理历史部分信息，数据预处理，为下一步应用提供集成模型，图形和参数。通过使用SCADA测量实现，与 - PMU-2混合，用于微网系统状态的同步监测，克服了SCADA监测过程，对不同监测点之间的统一监测结果缺乏精确的定时和总体动态分析进行了在整个系统上，仿真模型只能通过离线校准问题。利用SCADA和-PMU-2与微电网和模块之间的能量管理系统进行数据传输，传输控制模块之间，一套基于CIM模型的PI（工厂信息）实时数据库系统进行数据交换存储基地，通过CIM模型，可以在微网能量管理系统内部和不同能源管理系统之间进行数据共享和交换，实时监测微电网等电气参数的并网节点信息，保证微电网电网和连接到电网之间的能量交换的安全稳定性。使用历史段管理模块，关联，合并，数据修改模型，如数据挖掘预处理，数据BuZhao功能实现收集信息的集成并形成历史段，下一步系统使用先进应用功能模块分析。 2 网络分析结合综合模型，图形和参数在一个单元中，用于微电网状态估计，基于微电网状态变量的混合测量；根据微网状态变量和控制变量，结合微电网，设备的健康状况，评估风险分析和敏感性分析，并预测潜在故障，定量消除趋势故障的调整因素限制；通过预警和报警模块，可以通过声光报警，故障情况，快速采取相应的预防措施或应急控制。基于混合测量的状态估计，在网络拓扑分析的基础上，基于模拟数据采集，SCADA模块和相量数据 - PMU-2模块采集，计算电网的状态变量。系统进入风险分析和敏感性分析。使用风险分析模块，在微网系统中定量随机故障因素，建立定量指标计算的风险表征系统，进行分析。经过灵敏度计算与控制变量的微小变化和状态变量之间的关系的变化，计算分支微电源的限制趋势，负载灵敏度，计算在此分析的基础上迅速消除限制量的微功率有功功率的调整，可以调整为更小，更快，更好的结果用于提供快速指导预防和控制危险情况。综合分析和灵敏度分析结果进行风险评估，安全分析，通过声光报警，预防措施和应急控制模块预测可能的风险状况和故障状况，同时处理微网系统是自动或手动干预或危险情况的故障，其优先级高于微电网优化调度模块。 3 能量优化的主要任务是确保系统安全的微网系统网络分析，在基于微电网信息的状态估计的基础上，结合微型发电机，负荷预测，储能单元能量状态预报和分析系统运行，实现微电网多目标优化运行和综合协调控制。根据微网控制目标的不同操作模式和系统，在预测信息和基于系统分析的运行中，分析微电网互联/隔离网运行模式的系统状态，微功率控制策略和储能系统，运行系统分析指标，具体单位
2017年 4 月第32卷第7期电工技术学报TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Vol.32 No.7Apr.2017 收稿日期2016?03?15 改稿日期2016?05?10含微电网的配电网优化调度 张晓雪 牛焕娜 赵静翔 （中国农业大学信息与电气工程学院 北京 100083） 摘要 提出一种含微电网的配电网优化调度方法。首先根据多时间尺度微电网不平衡能量预测评估出未来调度周期微电网对外的最大输出功率和最大输入功率两个评估指标；然后以最大输出功率和最大输入功率为微电网与配电网交互功率约束条件的上、下限值，建立以运行成本最小为目标的配电网经济优化有功调度模型，并提出了求解该模型的最小费用最大流计算方法；最后在经济优化有功调度的基础上进行配电网无功优化。仿真算例表明，与基于微电网单一日前调度计划曲线的主动配电网优化调度方法相比，该模型与方法能够充分考虑微电网对外呈现的功率允许调节裕度，从而更有效地减少系统运行成本，降低网损，提高电压合格率。 关键词：配电网 微电网对外调节裕度评估 优化调度 无功优化 最小费用最大流 中图分类号：TM926 Optimal Dispatch Method of Distribution Network with Microgrid Zhang Xiaoxue Niu Huanna Zhao Jingxiang （College of Information and Electrical Engineering China Agricultural University Beijing 100083 China ） Abstract This paper proposed a novel optimal dispatch method of distribution network with microgrid.The goal of the method is to minimize the operation cost of distribution system by considering the power regulation adequacy of microgrid.To evaluate the regulation adequacy ，the maximum ′charging′and ′discharging′power of microgrid in next dispatch horizon were calculated based on unbalanced power prediction under multi?time scale.A minimum cost maximum flow algorithm was proposed to solve the optimization problem.Furthermore ，the reactive power optimization of distribution network was calculated based on optimal dispatch.Simulation studies demonstrate that ，compared with the normal distribution network dispatch method by considering microgrid day?head scheduling curve ，the proposed dispatch method can reduce system operation cost and network loss effectively and improve the voltage qualification rate. Keywords ：Distribution network ，external regulation margin evaluation of microgrid ，optimal dispatch ，reactive power optimization ，minimum cost maximum flow 0 引言 随着微电网（Microgrid ，MG ）技术的发展，分布式 电源（Distributed Generation ，DG ）以微电网的形式作为 一个双向可调度单元从配电网接入，MG 成为配电网 和DG 间的纽带，使得配电网不必直接面对种类不同、 归属不同、数量庞大、分散接入（尤其是间歇性）的 DG 。因此，配电网将逐渐演变为由大量隶属者不同的MG 和分散可控型DG 组成的主动配电网。如何对主动配电网内的MG 与DG 进行优化调度与控制，以达到最大限度的消纳可再生能源、减少系统运行成本、 降低网损、提高电压合格率的目标，从而实现主动配电网最优潮流分布，成为亟待解决的问题［1?9］。目前，国内外对主动配电网的研究主要集中在含DG 的配电网经济调度问题［10?17］以及DG 接入后对配电网电压分布、网损影响等方面［18?22］。针对含DG 的配 电网经济调度的研究通常以运行成本最小化或发电能万方数据
实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变
智能电网中微电网优化调度综述 智能电网是一种智能技术系统，它包括优先使用清洁能源、动态定价以及通过调整发电、用电设备功率优化负载平衡等特点。终端用户不仅能从电力公司直接购买用电，同时还可以从储能设备中获取新能源和清洁能源，例如太阳能、风能，燃料电池、电动汽车等。另一方面智能电网具备高速、双向的通信系统，供电端与用电端实现实时通信、并且系统能够保证电网安全、稳定和优化运行。具有坚强、自愈、兼容、优化等特征。 微电网是一种新型的网络结构，是实现主动式配电网的一种有效的方式。由一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元，可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置，它们接在用户侧，具有成本低、电压低及污染低等特点。开发和延伸微电网能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，使传统电网向智能网络的过渡[1]。 1、微电网的组成及结构 微电网是由多种分布式电源（既包含有非可再生能源发电的燃料电池、微型燃气轮机；又包含可再生能源发电的风力和光伏发电单元等），再加上控制装置、储能装置和用电负荷共同组成。微电网的组成结构十分灵活，可以满足某片区域的特殊供电需求。微电网不仅可以通过公共连接点（PCC）与大电网连接，采用并网运行模式；还可以在大电网电能质量下降或者电网故障而影响到微电网内负荷正常用电时，在公共连接节点（PCC）处与大电网断开，采用孤岛运行模式。 典型的微电网结构如图1-1 所示。它是由热电联产源（CHP）如微型燃气轮机、燃料电池，非CHP源如风力发电机组、光伏电池组及储能装置等组成。微电源和储能设备通过微电源控制器（MC）连接到馈线A和C。微电网通过公共连接点（PCC）连接到配网中进行能量交换，双方互为备用，提高了供电的可靠性[2]。
考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型 发表时间：2019-03-04T16:35:03.953Z 来源：《河南电力》2018年17期作者：刘春阳 [导读] 微电网是接纳风电等新能源的有效手段之一。本文考虑风电的预测误差，提出了一种考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型。（广东电网有限责任公司佛山供电局广东省佛山市 528000） 摘要：微电网是接纳风电等新能源的有效手段之一。本文考虑风电的预测误差，提出了一种考虑可转移负荷的微电网两阶段调度模型。在一阶段，根据风电的日前预测信息，可转移负荷参与日前调度以最小化微电网的日运行成本；在二阶段，根据风电的扩展短期预测信息，可转移负荷参与日内调度以平抑微电网联络线上的功率波动。仿真结果表明，通过两阶段的协调调度，可转移负荷既能提高微电网运行的经济性，又能平抑微电网联络线上的功率波动，提高了微电网的可调度性。 关键词：微电网；经济调度；两阶段优化；风电预测误差 引言 随着全球能源短缺问题、环境问题的日益凸显，风电等新能源发电技术受到了全世界的重视，其发电装机容量和渗透率不断提高[1]。但与此同时，风电等新能源发电的不确定性给电网的运行带来了挑战[2.3]。微电网可有效聚合辖区内的分布式电源、可控负荷等，对内部的电源和负荷进行统一的运行和管理，实现分布式电源和可控负荷的协调运行，有效消纳新能源发电。微电网是解决新能源接入问题的有效手段，可缓解新能源发电的不确定性对系统的不利影响。 微电网的经济运行是目前微电网研究的主要方向之一，现有视角主要集中在能源如何优化调度，使得微电网的运行更加经济环保、能源利用效率更高。考虑不同用电特性的可平移负荷，建立了计及可平移负荷的微电网优化调度模型。按照不同用户互动负荷的特点，建立了含多种用户互动负荷的微电网日前经济调度模型。在分时电价的条件下，建立了微电网中分布式电源与需求侧负荷优化管理的协调运行模型。针对用户侧微电网，提出了基于价格激励与可控负荷的日前优化调度模型。 以上文献皆从日前经济调度的角度来优化微电网的运行成本，但是由于风电等新能源发电有较大的预测误差[12]，完全按照日前调度计划来执行可能会导致微电网内部能量的供需不平衡，此不平衡如果通过联络线完全由外部电网来补偿，实际运行中联络线的交换功率将偏离日前计划较多，会对外部电网造成一定的冲击，如发生电压越限、线路过负荷等。因此，减少微电网联络线上的功率波动，提高微电网的可控性，将有助于外部主网的安全稳定运行。 本文计及可转移负荷，根据风电预测误差随预测时长的减小而减小的特点，采用了两阶段调度模型。一阶段日前调度以最小化微电网的日运行成本为目标，二阶段日内调度以平抑微电网联络线的功率波动为目标。通过两阶段的协调调度，提高微电网运行的经济性和微电网对于主网的可控性。 1 可转移负荷建模 在微电网中，通过实施可转移负荷项目，可将微电网中的部分负荷从高电价时段转移到低电价时段。图1表示微电网在部分负荷转移后某一时段t内的负荷量，灰色部分表示从其他时段转移到t时段的负荷量，黑色部分表示不参与需求侧响应的负荷量。
第四章 遗传算法与组合优化 4.1 背包问题（knapsack problem ） 4.1.1 问题描述 0/1背包问题：给出几个尺寸为S 1，S 2，…，S n 的物体和容量为C 的背包，此处S 1，S 2，…，S n 和C 都是正整数；要求找出n 个物件的一个子集使其尽可能多地填满容量为C 的背包。 数学形式： 最大化 ∑=n i i i X S 1 满足 ,1C X S n i i i ≤∑= n i X i ≤≤∈1},1,0{ 广义背包问题：输入由C 和两个向量C ＝(S 1，S 2，…，S n )和P ＝(P 1，P 2，…，P n )组成。设X 为一整数集合，即X ＝1，2，3，…，n ，T 为X 的子集，则问题就是找出满足约束条件∑∈≤T i i C X ，而使∑∈T i i P 获得最大的子集T ，即求S i 和P i 的下标子集。 在应用问题中，设S 的元素是n 项经营活动各自所需的资源消耗，C 是所能提供的资源总量，P 的元素是人们从每项经营活动中得到的利润或收益，则背包问题就是在资源有限的条件下，追求总的最大收益的资源有效分配问题。 广义背包问题可以数学形式更精确地描述如下： 最大化 ∑=n i i i X P 1 满足 ,1C X S n i i i ≤∑= n i X i ≤≤∈1},1,0{ 背包问题在计算理论中属于NP —完全问题，其计算复杂度为O (2n )，若允许物件可以部分地装入背包，即允许X ，可取从0.00到1.00闭区间上的实数，则背包问题就简化为极简单的P 类问题，此时计算复杂度为O (n )。
4.1.2 遗传编码 采用下标子集T 的二进制编码方案是常用的遗传编码方法。串T 的长度等于n(问题规模)，T i (1≤i ≤n )＝1表示该物件装入背包，T i ＝0表示不装入背包。基于背包问题有近似求解知识，以及考虑到遗传算法的特点（适合短定义距的、低阶的、高适应度的模式构成的积木块结构类问题），通常将P i ，S i 按P i /S i 值的大小依次排列，即P 1/S 1≥P 2/S 2≥…≥P n /S n 。 4.1.3 适应度函数 在上述编码情况下，背包问题的目标函数和约束条件可表示如下。 目标函数：∑==n i i i P T T J 1 )( 约束条件：C S T n i i i ≤∑=1 按照利用惩罚函数处理约束条件的方法，我们可构造背包问题的适应度函数f (T )如下式： f (T ) = J (T ) + g (T ) 式中g (T )为对T 超越约束条件的惩罚函数，惩罚函数可构造如下: 式中E m 为P i /S (1≤i ≤n )i 的最大值，β为合适的惩罚系数。 4.2 货郎担问题（Traveling Salesman Problem ——TSP ） 在遗传其法研究中，TSP 问题已被广泛地用于评价不同的遗传操作及选择机制的性能。之所以如此，主要有以下几个方面的原因： (1) TSP 问题是一个典型的、易于描述却难以处理的NP 完全（NP-complete ）问题。有效地 解决TSP 问题在可计算理论上有着重要的理论价值。 (2) TSP 问题是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。因此，快速、有效 地解决TSP 问题有着极高的实际应用价值。 (3) TSP 问题因其典型性已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准，而遗传算法 就其本质来说，主要是处理复杂问题的一种鲁棒性强的启发式随机搜索算法。因此遗传算法在TSP 问题求解方面的应用研究，对于构造合适的遗传算法框架、建立有效的遗传操作以及有效地解决TSP 问题等有着多方面的重要意义。
Logistics Sci-Tech 2010.5 收稿日期：2010－02－07 作者简介：周兴建（1979-），男，湖北黄冈人，武汉科技学院经济管理学院，讲师，武汉理工大学交通学院博士研究生，研究方向：物流价值链、物流系统规划；刘元奇（1988-），男，甘肃天水人，武汉科技学院经济管理学院；李泉（1989-），男，湖北 武汉人，武汉科技学院经济管理学院。 文章编号：1002-3100(2010)05-0038-03 物流科技2010年第5期Logistics Sci-Tech No.5,2010 摘 要：应用遗传算法对邯运集团仓库库位进行优化。在充分考虑邯运集团仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频 率等因素的基础上进行库位预分区规划，建立了二次指派问题的数学模型。利用遗传算法对其求解，结合MATLAB 进行编程计算并得出最优划分方案。 关键词：遗传算法；预分区规划；库位优化中图分类号：F253.4 文献标识码：A Abstract:The paper optimize the storage position in warehouse of Hanyun Group based on genetic algorithm.With thinking of the factors such as goods categories,quantities and frequencies of I/O,etc,firstly,the storage district is planned.Then the model of quadratic assignment problems is build,and genetic algorithm is utilized to resolve the problem.The software MATLAB is used to program and figure out the best alternatives. Key words:genetic algorithm;district planning;storage position optimization 1 库位优化的提出 邯郸交通运输集团有限公司（简称“邯运集团”）是一家集多种业务为一体的大型综合性物流企业。邯运集团的主要业务板块有原料采购（天信运业及天昊、天诚、天恒等）、快递服务（飞马快运）、汽贸业务（天诚汽贸）及仓储配送（河北快运）等。其中，邯运集团的仓储配送业务由河北快运经营，现有仓库面积总共40000㎡，主要的业务范围为医药、日用百货、卷烟、陶瓷、化工产品的配送，其中以医药为主。邯运集团库存货物主要涉及两个方面：一个是大宗的供应商货物，如医药，化工产品等；另一方面主要是大规模的小件快递货物，如日用百货等[1]。经分析，邯运集团在仓储运作方面存在如下问题： （1）存储货物繁多而分拣速度低下。仓库每天到货近400箱，有近200多种规格，缺乏一套行之有效的仓储管理系统。（2）货架高度不当而货位分配混乱。现在采用的货架高度在2米以上，而且将整箱货物直接码垛在货架上，不严格按货位摆放。当需要往货架最上层码放货物需要借助梯子，增加操作难度且操作效率较低。货物在拣货区货架摆放是以件为单位的，分拣和搬运速度较慢。 （3）拣货货架设计不当而仓储效率低下。发货前装箱工作主要由人工协同完成，出库效率低，出错率难以控制。 （4）存储能力和分拣能力不能满足需求。根据邯运集团的业务发展现状及趋势，现有的仓库储存和分拣能力远远达不到集团公司对配送业务量的需求。 当前邯运集团的货位分配主要采用物理地址编码的方式，很少考虑货位分配对仓储管理员工作效率的影响。对其进行库位优化设计不仅直接影响到其库存量的大小、出入库的效率，还间接影响到邯运集团的整体经营效益。本文对邯运集团的仓库货位进行优化时，结合考虑仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频率等因素，对仓库货位进行规划，以提高仓储效率。 2库位预分区规划 在进行仓库货位规划时，作如下假设： （1）货物的存放种类已知； （2）货物每种类的单位时间内存放的数量己知； （3） 每一种货物的存取频率已知。 在仓库货位优化中一个重要的环节即预分区。所谓预分区，是指没有存放货物时的分区，分区时只考虑仓储作业人员的速基于遗传算法的库位优化问题 Optimization of Storage Position in Warehouse Based on Genetic Algorithm 周兴建1,2，刘元奇1，李泉1 ZHOU Xing-jian 1,2,LIU Yuan-qi 1,LI Quan 1 （1.武汉科技学院经济管理学院，湖北武汉430073；2.武汉理工大学交通学院，湖北武汉430063） (1.College of Economics &Management,Wuhan University of Science &Engineering,Wuhan 430073,China; 2.School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China) !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 38
毕业设计说明书中文摘要
刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究毕业设计说明书外文摘要
刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究 目录 1 引言 (4) 1.1课题研究的目的与意义 (4) 1.2电力系统的现状 (5) 2 电力系统油画调度算法 (5) 2.1优化算法 (5) 2.2优化调度遗传算法 (7) 2.3优化调度动态规划法 (11) 3 电力系统优化调度 (12) 3.1水电厂优化调度思路 (12) 3.2水电厂优化调度建模 (12) 3.3水电厂优化调度运行 (15) 3.3.1优化调度检修优化 (17) 3.3.2最小风险度模型 (18) 4优化结果比较 (19) 4.1计算结果分析比较 (19) 4.2两种算法比较 (21) 5结论与展望。 (23) 5.1结论 (23) 5.2展望 (23) 参考文献 (23) 致谢 (23)
刘杰：电力系统优化调度研究 电力系统优化调度研究 1 引言 1.1课题研究的目的与意义 电力工业的根本任务是以安全为中心，在充分合理地利用能源和运行设备能力的条件下，保证安全经济发、供电，以满足国民经济各部门的电能需求。电力系统供应着现代化社会生产和生活的大部分能量，相应地，也消耗着大量的一次能源——煤、石油等。对于电力这样重要的能源转换系统，提高其运行效率、实现其运行优化的必要性是显而易见的。对于一个大的电力系统而言，在保证供电的前提下减少燃料消耗，提高运行的效率，就意味着每年能够节约数以万吨计的燃料。因此，电力系统的优化问题长期以来一直是电力系统工程技术人员和学者研究的重点。尤其是近几年来，随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平快速提高，全社会用电量急速增长，全国都面临着电力严重短缺的局面。在如此严峻的形势下，深入研究电力系统的优化及经济运行问题更具有十分现实的社会意义。 电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何优化地配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。现代电力系统优化是电力系统潮流分析、数学优化理论、运筹学以及系统工程等多学科交叉的一个研究领域，它所包含的内容是十分广泛的。本文从能耗及环境方面等角度研究现代电网优化问题，根据现代电力系统的特点建立合适的数学模型，结合数学优化理论、运筹学知识以及优化算法，对研究水电厂实用化可提供一定的解决方案。 总之，对电力系统优化调度的研究有助于发展和丰富电力系统分析和优化运行理论，有益于提高电力系统经济效益，促进电力市场的健康发展，同时也是提高电力系统自动化水平的迫切要求，因此本课题研究电力系统的优化调度具有深远的理论意义，也具有重大的实际价值。 1.2电力系统的现状
微电网并网运行优化调度策略及应用谷松 发表时间：2018-03-12T14:49:31.223Z 来源：《电力设备》2017年第30期作者：谷松郭文亮 [导读] 摘要：微电网优化调度的主要任务是在满足网内负荷需求及电能质量的前提下，对微网内部各微源、储能及不同类型负荷进行合理的出力分配，保证微网低成本、高电能质量、高稳定性运行。 (国网天津市电力公司城东供电分公司天津市 300000) 摘要：微电网优化调度的主要任务是在满足网内负荷需求及电能质量的前提下，对微网内部各微源、储能及不同类型负荷进行合理的出力分配，保证微网低成本、高电能质量、高稳定性运行。因此，在把握各个分布式单元工作原理和特性的基础上，对系统进行有效地运行控制与能量优化管理是研究微电网的关键。本文对微电网并网运行优化调度策略进行了分析。 关键词：微电网;并网；调度 引言 近年来，新能源发电发展迅速，人们通过建立微电网优化调度方法来实现微网经济运行和微网内各可控单元的功率优化分配。然而，风、光等新能源出力具有波动性，基于历史数据的负荷预测也存在偏差，对单一时间尺度下的微电网优化调度策略而言，这些不确定性因素易造成微网调度计划备用不足或运行经济性变差等后果。所以，亟需建立考虑更为全面的微电网优化调度策略。 1微电网结构 微电网的构成可以很简单，但也可能比较复杂。例如：光伏发电系统和储能系统可以组成简单的用户级光/储微电网，风力发电系统、光伏发电系统、储能系统、冷/热/电联供微型燃气轮机发电系统可组成满足用户冷/热/电综合能源需求的复杂微电网。一个微电网内还可以含有若干个规模相对小的微电网，微电网内分布式电源的接入电压等级也可能不同，如图1所示，也可以有多种结构形式。 图1微电网结构示意图 按照接入配电系统的方式不同，微电网可分为用户级、馈线级和变电站级微电网。用户级微电网与外部配电系统通过一个公共连接点连接，一般由用户负责其运行及管理；馈线级微电网是指将接入中压配电系统某一馈线的分布式电源和负荷等加以有效管理所形成的微电网；变电站级微电网是指将接入某一变电站及其出线上的分布式电源及负荷实施有效管理后形成的规模较大的微电网。后两者一般属于配电公司所有，是智能配电系统的重要组成部分。 按照微电网内主网络供电方式不同，还可分为直流型微电网、交流型微电网和混合型微电网。在直流型微电网中，大量分布式电源和储能系统通过直流主网架，直接为直流负荷供电；对于交流负荷，则利用电力电子换流装置，将直流电转换为交流电供电。在交流型微电网中，将所有分布式电源和储能系统的输出首先转换为交流电，形成交流主干网络为交流负荷直接供电；对于直流负荷，需通过电力电子换流装置将交流电转换为直流电后为负荷供电。在混合型微电网中，无论是直流负荷还是交流负荷，都可以不通过交直流间的功率变换直接由微电网供电。 2并网运行状态分布式电源控制方法 在并网运行的微电网中，主网作为平衡节点来稳定交流母线的电压和频率稳定，每个分布式电源均使用PQ控制方法，按照指定的有功、无功功率输出。PQ控制方法主要在并网状态下锂电池、超级电容、燃料电池等可控分布式电源上应用。PQ控制即对有功和无功功率解耦之后进行相应控制。在并网运行状态下，主网维持交流母线电压和频率在很小误差内，则分布式电源的有功出力和无功出力值可以保持于给定参考值输出。如图2所示为PQ控制原理。 图2PQ控制原理 由图2可看出，当频率在允许范围内发生波动时，频率下垂特性曲线在有功功率控制器的调整下，使得分布式电源的输出有功稳定于给定有功参考值；当电压在允许范围内发生波动时，电压下垂特性曲线在无功功率控制器的调整下，使得分布式电源的输出无功稳定于给定无功参考值。 3微电网优化调度策略 微电网实验室包含分布式电源、储能和负载部分。分布式电源部分包括：额定功率为4.23kW的光伏发电系统，每相由6块光伏板分别经微型逆变器并联后接入配电柜中，工作于MPPT状态；额定功率为2kW的水平轴和垂直轴风力发电机各一个，分别经整流和逆变环节接入配电柜中；额定功率为22kW的模拟双馈风机平台，可根据设定的风速曲线灵活模拟风机启停和运行；额定功率为3kW的氢氧燃料质子交换膜燃料电池，由48V外置直流电源作控制电，可输出直流和交流电。储能部分包括：容量为50Ah的锂电池，其额定电压为480V，最大充放电功率限值为25kW；容量为16.7F的超级电容器，工作区间为260V~450V，最大充放电功率限值为25kW，储能系统工作区间及充放电功率限值可在最大限制基础上进行修改。负载部分包括：最大6.6kW电阻负载箱2台；最大6.6kVar电感负载箱2台；最大33kW程控电阻负载箱1台，可实现单位间隔1kW从0-33kW范围的调节。 微电网实验室的基本设备接线汇集于由一个主柜、三个配电柜和三个测控柜组成的配电系统。其中，主柜的断路器与静态开关组合可以控制微电网工作于并网状态或离网状态，静态开关处可将远程操控信息和监测到的开、关信息、电压电流频率信息、交换功率信息与上位机实现数据交换，其输出与配电柜一的交流母线Ⅰ相连；每个配电柜各含10个静态开关，开关1~5实现主柜及配电柜之间的互联及结构变化，开关7~10分别接入分布式电源、储能和负载；每个测控柜在各节点处配有AP2008电能质量监测仪表，均可进行对应通信地址分配和修改、可设置电压电流保护值、可以监测所在节点处的电能质量信息，并且可以将远程操控信息和监测到的电能质量信息通过路由器与
作者姓名：翟桥柱 论文题目：电力系统优化调度模型与算法研究 作者简介：翟桥柱，男，1972年6月出生，1999年9月师从于西安交通大学系统工程研究所管晓宏教授，于2005年12月获博士学位。 中文摘要 电力系统优化调度是有巨大潜在经济效益的一类优化问题。它的主要目标是在确保电力正常供应的前提下合理利用发电资源，减少能源消耗和环境污染，降低发电总成本，提高发电厂在电力市场中的竞争力。随着主要发电用燃料——煤、石油和天然气等资源的日渐消耗和世界范围内电力市场化改革的推进，如何进一步提高电力系统优化调度水平成为迫切需要研究的一个课题。 Lagrange松弛法是目前公认的求解电力系统优化调度问题最有效的方法之一。本文主要研究了Lagrange松弛法框架下一些多年遗留问题以及电力市场环境下与调度有关的一些新问题。具体包括以下几个方面： 对电力系统优化调度问题进行了概述，特别分析了电力市场环境下对调度问题的新要求，介绍了我国电力系统优化调度现状。 Lagrange松弛框架下的同构振荡是一个多年未获解决的难题，同构振荡是指在松弛法框架下，乘子每次修正后，相同机组对应的子问题的解始终保持同步变化。虽然从对偶问题角度看，同构振荡是自然的，但由于受系统负载需求的制约，在可行解和最优解中相同机组的开关状态及生产情况一般不同，所以同构振荡会使构造可行解变得异常困难。本文通过分析同构振荡产生的根源，指出只有通过合理的途径将对偶优化中的相同子问题化为不同才能从根本上消除同构振荡。由于正是系统负载需求约束导致相同机组的解可能不同，所以本文提出采用增广Lagrange函数引入对负载需求约束的惩罚项，且在解子问题时提出了序贯求解算法以克服可分性被破坏后给求解带来的困难，理论分析和实例测试均表明这是一种能彻底克服同构振荡的有效算法，同时这种方法还可以解决相同机组市场竞标中的公平性问题。(参见：Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Jian Cui. Unit Commitment with Identical Units: Successive Subproblems Solving Method Based on Lagrangian Relaxation [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.17, No. 4, pp.1250-1257. 2002. X.H. Guan, Q.Z. Zhai, F. Lai. New Lagrangian Relaxation Based Algorithm for Resource Scheduling with Homogeneous Subproblems[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 113, No.1, pp.65-82, 2002.) 电力系统优化调度中机组的爬升约束会给求解带来极大困难，引起困难的根本原因在于离散量与连续量的密切耦合，本文通过深入分析提出了一种新的状态定义及阶段划分方法，基于新的状态定义实现了离散量与连续量的解耦，以此为基础设计了一种双动态规划算法，在低层用连续动态规划求解最优的连续决策，在高层用离散动态规划求解最优的离散决策，其中离散决策费用与低层的最优连续决策有关。双动态规划法可以迅速获得具有爬升约束机组子问题的最优解，理论分析及数值计算均表明了算法的有效性，从而彻底改变了长期以来
电力系统日前优化调度方法 摘要：随着电力市场的发展与完善，电力系统的利益主体趋于多元化，电力系统日前优化调度的方法也在不断地完善。从传统的机组组合问题以及需求响应两个主要的方面介绍电力系统日前调度方法的研究进展和问题。对传统的电力系统日前优化调度问题进行了数学描述，建立传统的UC模型，包括目标函数、约束条件和求解方法。然后详细阐述了需求响应相关概念，给出了需求响应用户的两种参与形式和需求响应项目的分类，包括价格型DR项目和激励型DR项目。最后结合中国的电网发展建设趋势，对电力系统日前优化调度发展前景进行展望。 关键词：日前优化调度、机组组合、价格型需求响应、激励型需求响应 1 引言 电力系统日前优化调度是确保电力系统优化运行的重要环节，对于节能减排、降低污染物排放和确保系统安全稳定运行具有重要作用[1]。日前优化调度问题对第二天的机组启停状态和出力方案进行优化，以最小化全天的全网发电费用为目标，同时需要满足功率平衡约束、爬坡约束、线路安全约束等各类运行约束，具体包括日前机组组合和日前经济调度两部分。经过多年来的实践和研究，日前优化调度技术取得了长足的发展，在模型和算法上均不断完善。 随着我国电力工业的不断发展，仅仅依靠传统的日前调度方法调度发电侧资源己 经不能满足能源紧缺和电力紧张的局面。由于电力负荷峰谷差的逐渐拉大，电力调峰难度进一步増加。同时随着社会公众生态环保意识的増强，电力公司正积极寻求不同于传统方式的调度和运行模式来满足供需平衡。 风电是目前发展前景最好的可再生能 源发电方式之一，但由于其出力随机性和不确定性的特点，大规模风电并网将会给电网调度带来巨大挑战。随着未来智能电网中柔性负荷比例的不断提高，通过需求响应（demand response，DR）来适应风电大规 模接入系统，将是未来智能电网的发展趋势。需求侧资源的开发利用日益引起人们的关注。相较于传统的电力调度方法，用户需求响应（DR）具有响应速度快、成本小、环 境友好等优势。DR通过増加用户需求侧在 市场中的作用，提高需求侧负荷弹性，基于价格和激励措施引导用户合理用电并积极参与电力负荷调节，进而优化系统运行。DR 资源会极大地提高电能利用率和缓解用电 紧张，推进节能减排，实现资源的优化配置，进而推迟对电网升级的投资。从实际效果来看，DR项目的实施不仅能给供电公司带来 利益，还能给用户和政府带来实际效益。 本文针对近年来国内外的电力系统日前优化调度新方法和新进展，对传统的日前调度，以及考虑需求响应的日前优化调度两个大的方向进行介绍。并结合未来智能配网的发展趋势对电力系统日前优化调度方法发展进行展望。 2 传统电力系统日前优化调度 传统的电力系统日前优化调度，即机组组合（Unit Commitment, UC）问题。UC问题研究的主要内容是：根据有关技术要求制定合适的目标函数、约束条件，建立优化调度模型，然后研究高效的求解方法，并用相关算例检验模型和求解方法的有效性和实用性。基于以上认识，学者们从优化调度问题的建模和求解出发开展了大量的研究工作。 2.1 研究现状 在建模过程中，根据所考虑因素的不同，可以将UC问题划分为计及不同约束、计及不同优化目标的的单目标或多目标优化问题。按照优化目标，电力系统优化调度可分为经济调度、市场调度、低碳调度等。此外，还有综合考虑多种指标的多目标优化模型。文献[2]构建了统筹资源消巧、环境效益和系