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计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型王冠;李鹏;焦扬;何楠;张玮;谭忠富【摘要】为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型.首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型.再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型.最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象.分析结果显示:所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性.储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网.将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳.%In order to mitigate wind and photovoltaic power generation uncertainty on stable operation of virtual power plant,a multiobjective stochastic scheduling optimization model with consideration of uncertainty and demand response is proposed with robust stochastic optimization theory.Firstly,wind power,photovoltaic power generation,gas turbine (GT) power generation,energy storage systems (ESS) and demand response are integrated into a virtual power plant.Secondly,maximize operational benefits of virtual power plant and minimize system operating cost and abandoned energy costs are selected as objective functions.Then by application of robust stochasticoptimization theory,a virtual power plant (VPP) scheduling optimization model is established.The proposed method is applied to distributed power demonstration project in Yunnan,China as an example.The results show that the proposed model can reduce system power shortage penalty cost.The introduction of dual Robust coefficients can provide flexible VPP scheduling decision tools for different risk attitudes of decision makers and respond to wind power and photovoltaic power generation stochastic characteristics effectively.ESS can replace GT unit to provide backup services for wind power and photovoltaic power generation because of its charge and discharge characteristics.It can also smooth VPP output power curve and promote grid connection between wind power and photovoltaic power generation.Demand response is incorporate into VPP to realize power generation side and power side linkage optimization,smooth electric load curve and improve overall operational effectiveness.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2017(050)005【总页数】7页(P107-113)【关键词】鲁棒随机优化理论;虚拟电厂;随机调度优化模型;风电;光伏发电【作者】王冠;李鹏;焦扬;何楠;张玮;谭忠富【作者单位】华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206;国网河南省电力公司经济技术研究院,河南郑州450052;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京102206;国网节能服务有限公司北京 100191;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206;华北电力大学能源经济与环境研究所,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TM732能源危机和环境污染日渐严峻，以风能、太阳能为代表的分布式可再生能源在能源格局中的角色日益重要。
电力系统经济调度电力系统经济调度是指通过合理组织和调度电力供应、输送和需求，实现电力系统运行的经济性最大化。
在电力系统中，经济调度起着至关重要的作用，能够有效优化电力资源配置，提高能源利用效率和供电质量，降低成本，促进电力产业的可持续发展。
一、电力系统经济调度的背景和意义电力系统经济调度的背景是由于能源资源的有限性和电力需求的增长，电力系统运营者需要做出科学的决策，使得系统的能源利用效率最大化。
经济调度能够根据电力市场需求和供应情况，合理调度发电企业的机组运行方式和输出功率，以及输电线路的运行方式和负荷分配，最大程度地满足用户需求，确保电力系统的稳定运行。
二、电力系统经济调度的原则1.供需平衡原则：经济调度应保证供给与需求之间的平衡，尽量减少缺电或超负荷等供电问题的发生。
2.最小总成本原则：经济调度应根据电力市场情况，选择成本最低的发电方式，尽量降低发电成本。
这一原则通常需要考虑燃料成本、设备启停成本、环境成本等因素。
3.运行的安全与可靠性原则：经济调度必须确保电力系统的运行安全和可靠性，防止事故的发生，保证电力的连续供应。
4.环境保护原则：经济调度需考虑环境保护要求，尽量减少排放和污染。
三、电力系统经济调度的主要内容及方法1.电力负荷预测与计划电力负荷预测是经济调度的基础，通过对电力负荷的准确预测，可以合理制定发电计划，确保供需平衡。
常用的负荷预测方法包括统计模型、时间序列模型和神经网络模型等。
2.机组组合调度机组组合调度是指确定不同类型的发电机组的运行方式和输出功率，以最小的成本满足电力负荷需求。
这一过程需要综合考虑机组的燃料成本、发电效率、启停成本等因素。
3.输电网调度输电网调度主要包括负荷分配、潮流计算和电压控制等内容。
负荷分配是指根据电力负荷的大小和分布，合理确定输电线路的负荷分担比例。
潮流计算是为了保证输电线路正常运行，通过计算电力系统各节点的功率分布和电压水平等参数，有效分配电力负荷。
电力系统调度优化设计随着社会经济的快速发展和人们生活水平的提高，对电力的需求量也越来越大。
为了保证电力系统的稳定运行和高效供电，电力系统调度优化设计成为了一个重要的课题。
本文将探讨电力系统调度优化设计的相关内容，从优化目标、调度策略、调度模型以及优化方法等方面进行详细介绍。
首先，电力系统调度优化设计的核心任务是最大程度地提高电力系统的经济性、可靠性和稳定性。
为了实现这一目标，电力系统调度需要考虑多个因素，如供需平衡、电网安全等。
而电力系统调度优化设计的关键是建立合适的数学模型，通过优化算法进行求解，得到最佳调度方案。
在电力系统的调度策略方面，一般分为短期调度和中长期调度两个阶段。
短期调度侧重于实时调度，要求对电力生产和消费进行快速响应，以保证电力系统的供需平衡。
中长期调度则侧重于从经济和可靠性的角度，制定长远的发电计划和电力调度策略，以满足未来的电量需求。
在电力系统调度优化设计中，调度模型的选择非常重要。
目前常用的调度模型主要包括经济调度模型、可靠性调度模型和市场调度模型。
经济调度模型以最小化发电成本为目标，考虑电力市场的供需状况和成本因素，以实现经济效益最大化。
可靠性调度模型则以最大化电力系统的可靠性和稳定性为目标，考虑电力系统的容量、负荷、故障等因素，以实现安全可靠供电。
市场调度模型则将电力系统视为一个市场，通过竞价机制进行调度，以实现供需之间的均衡。
除了调度模型，优化方法也是电力系统调度优化设计的关键。
常用的优化方法包括线性规划、整数规划、遗传算法、粒子群优化算法等。
线性规划方法适用于简单的调度问题，能够通过求解线性方程组得到最优解。
整数规划方法适用于有整数约束的调度问题，可以通过求解整数规划模型得到最优解。
遗传算法和粒子群优化算法则适用于非线性、多目标的调度问题，可以通过群体智能的方法搜索最优解。
在实际应用中，电力系统调度优化设计需要考虑多个方面的约束条件，如电力网的拓扑结构、输电线路的容量限制、发电机组的最大出力等。
电力系统负荷预测与调度算法设计一、引言电力系统是现代社会运行的重要基础设施，负荷预测与调度是电力系统运行中的关键问题之一。
准确预测电力负荷的变化趋势和合理调度电力资源可以提高电网的可靠性、经济性和安全性。
因此，电力系统负荷预测与调度算法设计成为研究的热点之一。
二、负荷预测算法设计1. 数据采集与处理在进行负荷预测之前，首先需要进行数据的采集和处理。
通过采集过去一段时间的负荷数据，可以获取历史负荷数据。
然后将这些数据进行处理，去除异常值和噪声，使得数据更加准确和可靠。
2. 基于统计的方法最常用的负荷预测方法之一是基于统计的方法。
这种方法通过对已知数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来负荷。
常用的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和趋势分析法。
移动平均法适用于负荷比较平稳的情况，指数平滑法适用于负荷具有指数增长或衰减的情况，趋势分析法适用于负荷具有明显趋势的情况。
3. 基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习应用于负荷预测中。
机器学习方法可以通过学习历史数据的特征来预测未来负荷。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络和决策树。
这些方法可以根据实际情况选择合适的特征和算法，提高负荷预测的准确性和精度。
三、负荷调度算法设计1. 负荷平衡算法负荷平衡是电力系统调度中的一个重要问题。
负荷平衡算法旨在使得供电能力与负荷需求保持平衡，避免供电不足或供电过剩的情况发生。
常见的负荷平衡算法包括基于遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法可以根据电力系统的具体情况，优化电力资源的分配和调度，实现负荷平衡。
2. 能耗优化算法能耗优化是电力系统调度中的另一个重要问题。
能耗优化算法旨在通过合理调度电力资源，降低能源消耗和成本。
常见的能耗优化算法包括基于动态规划、线性规划和模糊控制等。
这些算法可以根据电力系统的运行状态和负荷需求，优化电力调度方案，降低能源的浪费和排放。
四、算法评估与应用1. 算法评估在设计完负荷预测与调度算法后，需要对算法的性能进行评估。
风光互补电力系统中的优化调度与控制随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力和光伏发电逐渐成为可再生能源领域中的主要力量。
风光互补电力系统通过将风力发电和光伏发电相结合，可以更好地利用资源，提供稳定可靠的电力供应。
然而，在实际应用中，优化调度与控制风光互补电力系统仍然面临诸多挑战。
首先，风光互补电力系统的优化调度是保证系统运行的关键。
优化调度的目标是合理配置风力和光伏发电机组的出力，以最大程度地提高系统的可持续性和经济性。
为了实现这一目标，需要考虑多个因素，包括天气变化、负荷需求、电力市场价格等。
通过建立预测模型，可以预测未来的天气和负荷需求，从而根据这些信息进行合理的调度安排。
其次，风光互补电力系统的控制策略对系统的稳定运行至关重要。
控制策略需要保证风力和光伏发电机组的出力始终与系统负荷需求匹配，避免发生电力供应不足或过剩的情况。
传统的控制方法主要基于PID控制算法，但由于风力和光伏发电的不确定性和非线性特点，传统方法往往难以满足需求。
因此，研究人员提出了一系列新的控制策略，如模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等，用于提高风光互补电力系统的控制性能。
另外，风光互补电力系统中的储能技术也是优化调度和控制的关键。
由于风力和光伏发电的波动性，储能技术可以用来平衡电力的供需差异。
目前常见的储能技术包括电池储能、压缩空气储能和抽水蓄能等。
储能技术的选择和运行管理对系统的运行效果至关重要，需要考虑储能设备的容量、效率和充放电策略等因素。
通过合理的储能技术配置和运行管理，可以提高风光互补电力系统的可靠性和稳定性。
此外，风光互补电力系统的电网连接和运行管理也是一个重要的问题。
在风光互补电力系统中，风力和光伏发电机组通过逆变器将直流电转换为交流电并与电网连接。
然而，由于逆变器的不稳定性和控制策略的复杂性，风光互补电力系统往往容易受到电网扰动的影响，进而影响电力系统的稳定运行。
因此，需要研究电网连接和运行管理的优化方法，以提高风光互补电力系统的电网适应性和稳定性。
电力系统负荷经济分配的算法和程序设计电力系统负荷经济分配的算法和程序设计摘要负荷经济分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域，在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。
针对火电厂实际的运行情况, 考虑多个实际约束条件, 建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型; 提出运用智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题, 详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷经济分配问题上的实现过程, 并针对原算法的不足, 对算法进行了改进; 根据负荷分配和算法的特性, 对初始种群的生成方法进行了改进, 同时对约束条件进行了有效处理。
仿真实例表明, 该方法收敛性好, 收敛速度快, 能够有效地达到或接近全局最优, 从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。
关键词：电力系统；运行优化；经济负荷分配；粒子群算法；收敛性Power system economic load Dispatch and program designAbstractEconomic Dispatch is one of the important research fields in optimization operation of thermal power plant , and Economic Dispatch among the various units can enable the whole power plant to get the best benefit.A dynamic Economic Dispatch mathematical model was constructed considering the practical constraints and sequential optimal load dispatch among parallel thermal power units. Using particle swarm algorithm to solve the problem of dynamic optimal load dispatch was proposed. The basic theory and the implementation method of the algorithm in optimal load dispatch problem were studied in detail. Some measures were applied to imp rove the algorithm in order to avoid its weakness ; According to the special features of load dispatch and the algorithm , the way of generating the initial generation was imp roved; at the same time , constraints were processed effectively.The simulation showed that the method had good convergence high convergence speed , and could achieve the whole optimization more efficiently or could be more close to it. It was a new effective optimization algorithm f or solving optimal load dispatch among thermal power units.Key words：Power System；Optimization Operation；Economic Dispatch；Particle Swarm Algorithm；Convergence目录论文总页数：26页1 引言 (1)1.1 基于粒子群算法负荷优化分配 (1)1.2 其他优化算法介绍 (2)1.2.1 等微增率算法 (2)1.2.2 动态规划法 (3)1.2.3 网络流规划法 (3)1.2.4 遗传算法 (3)1.2.5 混沌优化方法 (3)1.2.6 蚁群算法 (3)2负荷优化分配的数学模型 (3)2.1 目标函数 (3)2.2 约束条件 (4)3 粒子群算法的基本原理 (4)3.1 算法原理 (4)3.2 算法的改进 (5)3.3 算法的实现步骤 (6)3.4 算法的流程图 (7)4 粒子群的算法在负荷经济分配中的应用 (8)4.1 对初始种群生成方法的改进 (8)4.2 对约束条件的处理 (8)4.3 粒子群算法的实现 (8)5 算例分析 (10)5.1 算例介绍 (10)5.2 算例仿真图形 (11)5.3 运行结果分析 (15)6 讨论 (15)结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)声明 (19)附录 (20)1 引言1.1 基于粒子群算法负荷优化分配优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和Kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Particle Swarm Optimization -PSO)[1]算法 . 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
电力负荷预测模型与优化方法研究电力负荷预测在能源规划和电力系统运营中起着重要的作用。
准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排发电设备的运行，提高电力系统的可靠性和效率。
本文将探讨电力负荷预测的模型与优化方法，并介绍其中的关键技术和应用。
一、电力负荷预测模型1. 统计模型：统计模型是最常用的电力负荷预测方法之一。
该模型利用历史电力负荷数据进行建模和预测，通常包括平滑法、回归分析、时间序列分析等。
平滑法通过对历史数据进行平滑处理，消除噪声和季节性变化，得到趋势。
回归分析方法则通过建立负荷与一系列相关因素的数学关系，如气温、日照时间、人口等，进行预测。
时间序列分析方法基于数据的自相关性，通过建立ARIMA模型进行预测。
2. 人工神经网络模型：人工神经网络模型模拟了人脑神经网络的工作原理，通过训练网络模型来实现负荷预测。
该模型可以适应非线性关系，并具有较强的泛化能力。
常见的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络。
这些模型的性能不仅取决于网络结构的选择，还与输入数据的特征提取和预处理密切相关。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种常用的机器学习方法，可用于电力负荷预测。
该模型通过构建最优超平面来实现二分类或多分类问题。
在负荷预测中，支持向量机模型可将历史负荷数据映射到高维特征空间，从而实现负荷的准确预测。
支持向量机模型通过引入核函数来处理非线性问题，如径向基函数和多项式核函数。
二、电力负荷优化方法1. 负荷调度优化：负荷调度优化是指在保证电力供应的前提下，合理调配各种发电资源，以提高电力系统的效率和经济性。
在电力负荷预测的基础上，利用优化算法可以对发电单元的出力进行优化，如利用遗传算法、粒子群优化等。
这些算法通过对发电调度方案进行迭代和优化，考虑运行成本、发电能力约束、环境影响等因素，以实现系统最优负荷分配。
2. 电力负荷调节优化：电力负荷调节优化是指在实时调度过程中，根据实际负荷需求对发电设备进行优化调节。
基于和声搜索算法的电力系统经济调度摘要:针对风电并网对电力系统经济调度的影响,以火电机组的燃料成本及火电厂环境成本为目标函数建立模型。
通过惩罚系数将污染气体排放量转化为环境成本。
提出了基于模拟退火的和声搜索算法。
通过与传统的遗传算法比较,验证了该算法的可行性与有效性。
关键词:电力系统经济调度和声搜索算法模拟退火电力系统经济调度是研究在满足系统功率平衡和运行约束条件的要求下,以实现经济利益最大化为目标的最优化问题。
风能作为一种新型的可再生能源,在电力系统的地位逐步上升。
世界利用风能的主要形式是并网发电,大型风电场的发电量直追火电机组[1,2]。
由于风力发电具有间歇性和波动性,预测存在较大误差,使含风电场动态经济调度问题更加复杂,调度决策必须考虑风电预测不确定性带来的影响。
动态经济调度能够更好地反应运行要求,保障电力系统安全稳定运行。
本文建立了以发电的煤耗成本和污染成本最低为目标函数的经济调度模型并基于模拟退火的和声搜索算法。
1 动态经济调度模型1.1 发电成本函数2 基于模拟退火的和声搜索算法2.1 和声搜索算法和声算法是对音乐演奏的原理的模仿。
模拟了音乐家们通过自己对音乐的评价在排练音乐合奏的过程中,不断对各乐器的音调进行调整,最终形成一个最好的合奏状态,模拟这一现象,将乐器比作优化问题中变量,各乐器的音调相当于各变量的值,优化问题的第j组解向量等价于各乐器音调的和声,目标函数等价于音乐效果评价,提出了HS 算法[3]。
和声搜索算法是基于随机搜索的一种算法,但是却有更少的参数,往往被用于优化系统运行成本。
2.2 算法改进和声搜索算法对初值具有依赖性。
模拟退火算法的最大特点是算法本身与初值无关,最优解与初始解的状态即算法迭代的起点无关,并且具有渐近收敛及并行计算的特性,已经在理论上被证明是一种以概率收敛于全局最优解的全局优化算法[1]。
基于和声搜索算法这一特点计算初值便可克服和声算法对初值依赖性这一缺陷。
