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.     

考虑光伏不确定性的工业园区光-储鲁棒优化配置

研究利用工业园区屋顶资源开发光伏项目并合理配置储能,有助于提升园区的用能经济性。为得到最优光-储配置方案,选取存在冷、热、电三种类型负荷需求的工业园区,在考虑光伏不确定性引起园区购电成本增加的背景下,以运行收益最优作为目标函数建立园区光-储鲁棒优化配置模型。该模型利用鲁棒优化理论中的盒式不确定集对光照强度进行处理,采用对偶优化理论将模型线性化。算例分析表明,合理配置光伏发电装置与储能能够有效降低园区运行成本,鲁棒优化在降低由于光伏出力不确定性带来的园区购电成本增加风险的同时也会增加系统投资成本,以收益的保守性换取更高的确定性。     

基于DA-RKELM算法的光伏发电功率预测方法

针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。     

资源约束下绿色铝供应链网络设计多目标优化

本研究针对铝供应链中日益凸显的碳排放问题和水资源消耗问题,建立了一套决策模型框架,该框架由生命周期分析、绿色供应链网络优化模型和基于epsilon约束方法的多目标优化模型组成,同时考虑煤电、生物质发电、光伏+储能的组合等多种电力供应方式选择以及碳市场不确定性的影响,对铝供应链在多种资源约束下的多目标优化问题进行了深入分析.模型计算结果表明:经济成本和水资源消耗是一对彼此矛盾的目标;决策偏好以及碳市场不确定性会影响供应商的选择;资源约束更加严格的情况下倾向于选择低碳技术,同时产生减少水资源消耗的协同效应.高碳价下所有的帕累托解都不会选择煤电,而更多地倾向于选择光伏加储能的电力供应模式.案例研究证明了该模型在资源产业链多目标决策方面的有效性.本文提出的模型方法为环境资源约束下的资源型制造业决策提供了理论支持.     

基于前景理论的混合发电权交易匹配模型

针对多种清洁能源参与的上网发电量置换交易(又称"混合发电权交易)如何匹配决策的问题,以风电、水电、火电组成的混合发电权交易市场为分析对象,首先建立了电能综合属性评价指标体系,并利用前景理论分别构建了混合发电权买卖双方决策的价值函数模型、权重函数模型。在此基础上,以买卖双方匹配决策的整体前景值最大为目标,建立了多种清洁能源参与的混合发电权交易匹配决策模型。最后,通过算例仿真验证了所建立模型的可行性与有效性。     

不确定环境下并网型光储微电网的容量规划EI北大核心CSCDCSSCI

如何规划光伏和储能的容量将直接影响并网型光储微电网的成本和收益.有效解决该问题能极大促进新能源微电网的推广.然而,基于有限历史数据进行容量规划研究面临两大难点:首先,光伏发电量具有不确定性,并且难以准确估计其对应的概率分布;其次,光伏发电量具有高维性,即需考虑较长调度周期内各天各时段的光伏发电情况.为此,本文提出先基于场景聚类分析进行降维,再利用分布鲁棒优化处理光伏发电不确定性的研究思路.特别地,本文针对并网型光储微电网容量规划问题,构建了全新的两阶段分布鲁棒优化模型,并基于线性决策准则提出高效求解的方法.最后,通过公开数据集构造算例,进而验证了模型及求解方法的有效性,并由数值实验论证了配置储能系统对提升微电网经济效益的重要性.     

基于多目标的含风电场动态环境经济调度

在倡导大力开发新能源的政策下,含风电场发展迅速。但其出力调度问题很复杂,需要综合经济和环境因素,针对风电功率预测误差大,在研究含风电场动态环境经济调度时,在发电成本中考虑了旋转备用成本,在约束条件中考虑风功率预测误差对旋转备用容量的需求,以发电总成本最小、污染物排放总量最小、购电总费用最小为目标,建立含风电场动态环境经济调度模型。采用非支配排序遗传算法III对模型求解,以获得多样的解集和良好的收敛性。在含有1个风电场的5机电力系统算例中的仿真研究验证了所提出的基于多目标含风电场动态环境经济调度方案的合理性。     

基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值

本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000-2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

考虑长期合同的发电市场竞价机制设计

发电市场中发电公司可能利用其成本信息优势抬高报价从而降低市场效率,应该设计合理的竞价机制鼓励发电公司揭示其真实成本信息.文章在发电成本函数为二次函数的情况下,考虑电力长期合同对现货市场的影响,设计一种激励相容的发电市场新竞价机制,该机制通过给予发电公司合理的信息补偿,使其揭示真实发电成本,从而实现发电市场的经济配置.最后以IEEE-RTS96的数据为基础,对所设计的新机制进行仿真分析,结果表明与现有的MCP机制和PAB机制相比,新机制可以通过揭示发电公司的真实发电成本而提高发电市场的经济效率.     

分布式电源中最佳蓄电池容量的机会约束规划

为解决分布式电源中最佳蓄电池容量的计算问题，提出了电池容量优化机会约束规划的教学模型。在分析决定电池容量的关键因素和分布式电源中风能、太阳能以及用户负载随机特性的概率模型基础上，将电池容量的最优化问题归结为机会约束规划问题，得到了优化计算的教学模型，并应用遗传算法，结合随机模拟技术求解，得到了最佳电池容量。实例计算表明该方法是有效的。     

On units combination and commitment optimization for electric power production

1 .OPTIMIZATIONFOR UNITSCOMBINATIONIntheproduction processofelectricpowerproduc tion ,oneunitmaybestandby ,ormaybeoperating ,andtheoperatingunitsmustkeepsomereservemar ginsuchthatLoLP (loss of load probability)indexcanbelessthanagivenvalue .Whichunitshoul…     

Real coded genetic algorithm for stochastic hydrothermal generation scheduling

The intent of this paper is to schedule short-term hydrothermal system probabilistically considering stochastic operating cost curves for thermal power generation units and uncertainties in load demand and reservoir water inflows. Therefore, the stochastic multi-objective hydrothermal generation scheduling problem is formulated with explicit recognition of uncertainties in the system production cost coefficients and system load, which are treated as random variable. Fuzzy methodology has been exploited for solving a decision making problem involving multiplicity of objectives and selection criterion for best compromised solution. A real-coded genetic algorithm with arithmetic-average-bound-blend crossover and wavelet mutation operator is applied to solve short-term variable-head hydrothermal scheduling problem. Initial feasible solution has been obtained by implementing the random heuristic search. The search is performed within the operating generation limits. Equality constraints that satisfy the demand during each time interval are considered by introducing a slack thermal generating unit for each time interval. Whereas the equality constraint which satisfies the consumption of available water to its full extent for the whole scheduling period is considered by introducing slack hydro generating unit for a particular time interval. Operating limit violation by slack hydro and slack thermal generating unit is taken care using exterior penalty method. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on two sample systems.     

计及可中断负荷的园区综合能源系统优化调度

热电机组"以热定电"运行时在调峰能力上有一定的局限性,可中断负荷(interruptible load,IL)作为一种待挖掘的电力资源,可以应用在园区综合能源管理和微网系统中,引导用户减少高峰用电.在含有热电联产机组的园区综合能源系统中引入IL功能改善系统调峰能力,以经济性作为集成优化目标,建立相应模型.以北方某生态园...     

用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位

水库分期汛限水位利用洪水的季节性规律,可在不降低水库防洪标准的前提下,显著提高水库兴利效益.论述了优化设计分期汛限水位的必要性、基于模拟调度优化设计分期汛限水位的可行性.以防洪、发电、航运等多目标来评价分期汛限水位方案,以不降低水库防洪能力为约束条件,建立了优化设计模型.对简单遗传算法进行了多目标评价、引入共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略、重新洗牌等改进,建立了一种改进的多目标遗传算法,用以优化设计分期汛限水位方案.以三峡水库为研究背景,采用混合编码方法描述分期汛限水位方案,利用1882~2003年宜昌站汛期的实测日流量资料进行模拟优化,得出了较优的分期汛限水位方案.计算结果表明,分期汛限水位优化设计能权衡防洪与兴利之间的关系,在满足防洪要求的前提下,显著提高水库兴利效益.     

带风险度的经济效果评价函数及其优化模型

在建立风险型资金运动过程的平衡方程的基础上,定义了带风险度的经济效果评价函数,并对其经济含意与数学性质进行了讨论．给出了风险型动态投资效果优化模型以及求解该模型近似值的辅助模型．