基于区块链的能源电力供需网调度优化模型

针对传统电力调度过程中难以调控能源、易产生网络损耗等缺陷，提出基于区块链的能源电力供需网调度优化模型。结合区块链的去中心化、可信任、交易透明化的特性，建立能源电力供需网模型；利用区块链激励机制，实现能源电力供需网协调控制分布式能源独立并网的行为；在此基础上，根据运营成本最低、有功损耗最小等目标函数建立调度优化模型，运用协作型协同进化算法（CCEA）对模型进行求解，并通过区块链的POW共识机制，安排能源电力供需网各节点进行分布式计算，实现调度方案的二次验证与优化。算例结果表明，与传统的电力能源调度模型相比，本文所提出的方法可使总运营成本降低9.9%，有功网络损耗降低3.5%，日负荷方差等因素也有所改善，提高了电力系统的稳定性，为优化能源电力调度问题提供决策支持和理论支撑。     

考虑动态功率调节裕度的高比例风电系统水-火-荷分布鲁棒优化调度

具有随机性、波动性的风电大规模接入给电网安全调度带来严峻挑战.针对风电反调峰性和不确定性,本文提出考虑动态功率调节裕度的水-火-荷分布鲁棒优化调度方法.首先,针对风电和负荷双重不确定的概率分布难以准确估计的特点,提出净负荷(风电与负荷功率之差)波动速率矩不确定集合刻画系统功率变化的随机性,并结合水、火、荷的功率调节特性,建立系统动态功率调节裕度模型.其次,借助分布鲁棒条件风险价值具有描述尾部概率的良好特性,刻画恶劣风况下系统由于功率调节裕度不足所造成的弃风风险.以系统运行成本和弃风风险成本最小、系统总动态功率调节裕度最大为目标,提出高比例风电消纳的分布鲁棒优化调度模型.通过对偶优化理论将模型转化为易求解的半定规划问题进行计算.所提出的模型可有效提高风电消纳量,保证经济运行的同时,提高了应对净负荷不确定波动的能力.     

计及阶梯式碳交易的综合能源系统优化调度

随着电力市场和碳市场的发展,将需求响应和碳交易机制引入综合能源系统运行调度中,有助于引导用户和系统运营商优化用电和调度计划。通过分时电价和需求响应激励补贴等综合型激励措施引导用户参与需求响应,并基于IGDT（information gap decision theory）理论构建了考虑阶梯式碳交易机制以及需求响应的综合能源系统双层随机优化调度模型,并通过KKT条件和大M法将双层模型转化为单层模型进行求解。结果表明,引入需求响应和阶梯式碳交易机制之后能够实现综合能源系统的低碳环保运行。     

考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度

总量管制的碳排放权交易体系下,发电商在机组优化调度过程当中应将碳交易成本在模型中一并加以考虑.电力市场环境下,发电商还面临着电价不确定性带来的风险.借鉴风险价值和条件风险价值方法刻画电价风险,并定义鲁棒利润和条件鲁棒利润描述发电商的利润,提出考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度模型.借助蒙特卡罗方法模拟电价场景,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.发电商可以利用该模型优化发电,平衡利润和风险,根据碳排放权价格的高低做出出售配额或购买配额策略.     

基于条件风险价值的智能区域代理商报价策略及EV充电管理

智能区域代理商整合区域内电动汽车(electric vehicle,EV)参与电力市场交易,然而在联营市场(包括日前和实时市场)交易机制下,联营市场电价的随机性增加了代理商的市场交易风险.基于此,提出了以联营市场条件期望购电成本最小为目标的报价决策模型,该模型考虑了联营市场电价的随机特性,并将模型转换成带条件风险价值约束的随机优化问题.由于含随机性变量概率密度函数的积分计算困难,因此利用蒙特卡罗模拟,预测电价分布特性,采用抽样平均近似法对模型进行离散化处理,并通过构造函数将原问题化为凸优化问题进行求解.数值实验表明代理商通过控制EVs参与联营市场竞价交易,对EVs进行充电管理,可有效降低峰谷差,有助于电网的稳定性.     

热电联产虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度

热电联产虚拟电厂(combined heat and power virtual power plant, CHP-VPP)聚合了各类电热出力单元，可兼顾风光出力不确定性、动态电价、用户热舒适度等影响，实现整体出力的优化调度。提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大；第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度HOMIE模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对CHP-VPP内部各单元实时出力的优化调整。针对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波动最小化。     

含多微网的主动配电网双层分布式优化调度

随着配网中可再生能源渗透比例的不断提高，传统集中式调度面临潮流计算压力大、可再生能源消纳困难等问题，难以保证系统的运行品质。提出一种含多微网的主动配网分布式双层优化调度方法。上层建立以区域配网网损最小为目标的优化模型，运用二阶锥松弛方法以及同步型ADMM(alternating direction method of multipliers)算法求解各微网联络线调度指令；下层考虑碳捕获(carbon capture and storage, CCS)、电转气(power-to-gas, P2G)等能源耦合设备与柔性负荷协调调度，建立以提高经济性、降低弃风弃光、保证环保性等为目标的下层优化模型。基于实时数据库建立仿真验证平台，以IEEE33节点系统为例，验证了所提方法的有效性。     

基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定

假定在多目标路径诱导下,用户基于旅行时间和旅行费用权衡的水平上做出路径抉择,这有别于传统的单目标路径诱导下,用户选择旅行时间最小的路径出行的决策.在先进的旅行者信息系统下,有诱导装置的出行者能更准确的选择旅行负效用最小的路径出行,而无诱导装置的出行者对出行路径的选择有更大的随机性,因此路径诱导能给出行者带来收益.假定路径诱导带来的收益决定了在路网达到平衡时有多大比例的出行者使用诱导装置,即平衡市场渗透率.本文利用混合网络随机用户均衡建模理论,研究了多目标路径诱导下平衡市场渗透率的确定方法,并设计了一个求解模型的算法.通过算例讨论了单目标和多目标路径诱导、旅行费用函数形式以及信息质量参数对平衡市场渗透率的影响.研究结果表明,与多目标路径诱导相比,单目标路径诱导可能低估或高估平衡市场渗透率;平衡市场渗透率随信息质量是递增的,但其边际影响是递减的.     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

基于CVaR的能源互补联合系统优化配置模型研究

由于风电、光电出力具有不确定性,因此会引起电网频率的较大波动,严重影响电能质量.为了保证含有新能源电力系统的稳定运行,特提出风光水储联合调度优化模型.首先,建立含新能源的电力系统优化调度数学模型,该模型追求系统机组耗量最小.在进行含新能源发电的电力系统优化调度中,可被用来调度的出力实际为满足负荷功率后,扣除新能源输出功率的那部分火电机组出力.算例结果表明,本文采取CVaR具有良好的性能;风电与光伏清洁能源机组并入系统中增加了日前调度的不确定性风险,但通过CVaR评估计算系统风险,采取有效的措施会使系统发电成本减少与碳排放量减少.     

基于Copula-GARCH方法的交叉汇率期权套期保值模型

针对进出口贸易中汇率风险管理问题,利用Copula-GARCH方法,基于改进的下偏矩风险测度(LPM)提出交叉汇率期权套期保值模型.首先,用Copula函数刻画相关结构,建立适用于任意边际分布的交叉汇率期权套期保值理论模型,并推导出模型的积分形式.然后,对交叉汇率收益序列进行GARCH模型拟合,给出基于边际收益率分布的最优模型算法步骤.最后,将模型应用于人民币外汇市场交叉汇率套期保值实证研究,并分析敲定价格,套期保值成本和风险厌恶程度等对LPM的影响.研究结果表明,将目标收益设置为收益的中位数而不是平均收益有利于投资者谨慎投资.为了降低LPM风险,建议预算较少的投资者选择平值看跌期权对冲,而预算较高的投资者可以选择实值看跌期权,但敲定价格不宜过大.     

二层对策模型在电力市场交易模式分析中的应用

针对一种二层决策系统提出了一种二层对策模型 ,并把它应用于电力市场交易模式的分析 ,提出了交易中心成功的诱导策略、市场成员的最优报价策略 ,并得出结论 ,当交易中心的诱导策略可以保证单个成员的报价策略改变不足以左右市场电价时 ,就可以诱使成员按真实边际成本报价 ,从而保证全局利益最优 ,因而是成功的诱导策略.     

低密度客流条件下柔性路径巴士实时调度的干扰管理模型

针对低密度客流条件下路径可变巴士行进过程中出现的乘客实时请求服务这一问题,引入干扰管理方法,从乘客扰动、路径偏移以及运营成本3方面综合度量系统扰动,构建了低密度客流条件下路径可变巴士响应需求的实时调度干扰管理模型,并设计嵌入等待策略的两阶段算法对模型求解,最后用数值实验验证了该模型和策略的有效性.实验结果表明:将干扰管理思想运用到这一客运系统的实时调度中,能够有效地针对低密度客流条件下乘客出行的特征,实现以扰动最小为目标的实时高效调度,从而达到既能满足乘客方便快捷的出行需求,又能满足运营者降低成本的目的,并提供一种能够解决低密度客流条件下巴士调度的有效手段.     

新配额制下电力-绿证-超额消纳量多尺度市场交易仿真

为了明确新配额制(renewable portfolio standards,RPS)下电力-绿证-超额消纳量多尺度市场耦合互动关系,引入系统动力学,构建互动交易模型并进行仿真。以市场交易标的物流转为线索,设计多市场耦合交易体系,基于系统动力学方法构建耦合交易复杂因果关系,并分析新RPS对市场主体收益或成本影响。仿真结果表明：新RPS下,电力价格逐渐下降趋势,消纳量证书交易压低绿证交易价格,二者交易价格最终会趋于相等。RPS会使可再生能源发电商电力市场收益、用户用电成本波动下降,RPS比例提高,二者下降速度减缓。     

基于新型BBO算法的微电网优化调度研究

针对含微型燃气轮机的微电网经济性与环保性协同优化问题，引入具有弃风弃光消纳和碳捕获能力的电转气(pow to gas, P2G)系统，提出了一种基于新型生物地理学优化算法(novel biogeography-based optimization, NBBO)的含P2G系统的微电网优化调度模型。构建含P2G系统的微电网模型，并分析主要设备的工作原理；引入风机备用容量以降低风力发电随机性的影响；建立微电网运行成本最小的目标函数，运用提出的NBBO算法求解该目标函数。通过分析可知，含P2G系统的微电网可减少9.02%的发电成本，降低25.9%的含碳氧化物排放，验证了所提含P2G系统的微电网模型的可行性及改进算法的适用性和优越性。     

考虑发电商风险偏好的电力市场均衡分析

大规模的风电并网会增加常规发电商的市场竞争风险, 在此环境下, 具有不同风险偏好的常规发电商会通过不同的策略性竞争行为, 来协调其市场竞争收益和风险. 针对具有风电并网发电的电力批发市场, 采用均值-方差效用理论, 建立了一个考虑发电商风险偏好的电力市场供应函数均衡模型, 并给出了其解析解. 理论分析着重研究了风电出力的不确定性和常规发电商风险偏好对发电商策略性行为和市场均衡结果的影响. 算例仿真验证了理论分析的合理性. 研究表明, 当存在风险厌恶的常规发电商时, 风电出力不确定性的增加会使得均衡市场价格上升; 常规发电商风险厌恶程度的增大也会导致均衡市场价格升高.     

计及需求响应及储能聚合商的分布式农村清洁能源系统运行优化模型

农村能源清洁低碳转型是乡村振兴战略推进和双碳目标实现的关键要素,农村电网作为连接农村能源供需两侧的枢纽,是构建低碳乡村、助力农村地区碳减排的排头兵,搭建分布式清洁能源系统势在必行.本文首先从建设、系统、用户、政策对农村分布式清洁能源系统进行了整体设计;其次,以面向不同用户的系统层为基础,分别构建了常规和鲁棒的分布式清洁能源系统运行优化模型;最后,选取河南某农村为仿真背景,设置多情景量化农村典型日供需低碳化水平;研究结果表明:清洁能源系统具有较好的经济与环境效益;需求响应通过转移用户负荷,促进低碳化水平提高;引入鲁棒随机优化,供能商以降低清洁能源供能量的方式,降低供能风险,但导致低碳化水平降低;储能聚合商通过灵活吸纳清洁能源弃能,能够提高低碳化水平,但受其成本等因素限制,收益较低,应注重从电价等角度给予一定的优惠.     

峰谷分时电价优化模型及其模糊求解方法

制定合理的峰谷分时电价,能有效的削峰填谷,优化社会资源.对实行峰谷分时电价和用电量的历史数据进行分析,构建用户反应曲线;并在此基础上,建立需求侧峰谷分时电价优化模型.由于模型存在最大最小值和多目标优化问题,因此先将目标函数中最大最小值问题转化为约束条件,构造新多目标非线性优化模型;然后采用模糊数学中的最满意方法求解多目标模型.最后,算例分析表明此方法对峰谷分时电价的定价机制具有一定参考作用,有利于此项措施的推行.     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.