主动配电网的自适应鲁棒有功-无功联合优化

为应对分布式电源出力的随机性对主动配电网运行的影响,提出了一种自适应鲁棒优化方法来对系统进行有功-无功联合优化,以提高系统性能.首先,综合考虑各种离散和连续可调装置,建立基于Distflow潮流模型的主动配电网运行优化模型.然后,计及光伏出力随机性,采用自适应鲁棒优化方法处理该模型,并通过列与限制生成算法对此模型进行求解;为解决对偶问题中双线性项的非凸性,提出了一种改进的外近似算法.此外,将电池能量存储系统作为实时可控装置,应用于自适应鲁棒优化方法的第2阶段.最后,采用扩展的IEEE33节点和PGE69节点系统进行仿真计算,并与确定性及储能只作为第1阶段可控装置的方法进行对比分析,验证了文中方法在提高系统运行能力方面的有效性和可靠性.     

基于鲁棒优化的配电网中分布式光伏准入容量研究

为解决配电网中分布式光伏最大准入容量的问题,以系统安全运行为约束建立分布式光伏准入容量的鲁棒模型。为了适应新型配电网,协调系统安全性与分布式光伏准入容量之间的矛盾,在评估分布式电源准入容量时考虑包含有有载调压变压器和静止无功补偿装置等主动管理手段的网络拓扑,并建立鲁棒性指标实现不确定区间可调节鲁棒优化。通过鲁棒线性优化方法将不确定模型转化为确定的混合整数线性规划进行求解。以改进的IEEE33节点为例,通过比较本文提出的算法及随机规划算法,验证了本文所建模型的可行性和有效性。     

含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

鲁棒可信性优化的新进展

鲁棒可信性优化方法是处理模糊可信性分布中包含不确定性的一类有效建模工具.本文综述了近年来鲁棒可信性优化的一些新发展.关于鲁棒可信性优化理论,从垂直和水平波动方向的区分到单参数和双参数选择的设置,回顾了不同波动模式下参数选择变量的定义方法及其与非精确分布集构建的联系.关于鲁棒可信性优化的实践研究,介绍了一些应用问题,如库存、投资、供应链管理以及可持续发展问题,力争提供该方法最新进展的说明并探求未来研究的发展方向.     

基于数量弹性契约的供应链鲁棒运作模型

供应链中的各种不确定性因素造成供应链运作风险,进而影响供应链各成员及其整体绩效水平.利用鲁棒优化方法处理不确定性优化问题的优势及数量弹性契约机制的风险分担功能,研究包含一个制造商和一个销售商的二级供应链系统绩效优化问题,根据Stackelberg博弈理论,在考虑需求不确定条件下,建立了基于数量弹性契约的鲁棒优化模型,提出了区间性需求分布下的鲁棒运作策略,并给出了相关的算例,算例结果表明:具有数量弹性契约的供应链鲁棒运作策略能保证供应链中各成员及整体收益在一定程度上优于没有数量弹性契约时的收益,从而可以提高供应链各成员及其整体的收益.     

电容补偿配电网的优化运行

就电容补偿对配电网的损耗的影响入手,分析各种补偿方案的降损情况,阐述电容补偿的优化运行方案.     

电容补偿配电网的优化运行

就电容补偿对配电网的损耗的影响入手，分析各种补偿方案的降损情况，阐述电容补偿的优化运行方案。     

基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络

提出了一种基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络。使用聚类方法选择RBF网络隐结点的中心,以鲁棒代价函数为目标函数,采用梯度下降法调整隐层结点的宽度和网络权值,从而使RBF网络的学习过程不受离群点的影响,并且能够快速收敛。仿真实验结果表明了RBF神经网络的鲁棒优越性。     

高阶对象的鲁棒状态优化控制

提出一种新型高阶Butterworth最优传递函数,并以它的系数矩阵为参考模型,使得高阶对象的状态反馈系统的闭环传递函数总是等于所选定的新型Butterworth最优传递函数.仿真结果表明该方法设计的系统具有很高的鲁棒性.     

基于鲁棒优化的自发电计划

考虑边际电价(LMPs)的不确定性,在处理优化问题时,利用鲁棒优化理论,采用"盒式"不确定集合表示LMPs的不确定性,将预测LMPs的波动量控制在某一范围,建立价格不确定性下的自发电计划模型.运用优化对偶理论化简此模型,使得该模型将目标函数中的不确定量转变为确定量,便于求解可行解.此方法较其他方法,具有易操作、易求解,较保守,可保证所求解的可行性的优点.进一步,调用MATLAB中提供的Quadprog二次规划方法,在IEEE-30节点的系统中进行计算,其结果表明了该模型和计算方法的可行性和有效性.     

各向异性线弹性问题的鲁棒V-循环多重网格法

本文对各向异性线弹性方程的双线性有限元法离散系统构造一种鲁棒的V-循环多重网格法. 通过Xu-Zikatanov (XZ)等式,本文得到了所构造多重网格算法的不依赖于各向异性参数ε,而弱依赖h的拟最优收敛性. 由于分析中未用到线弹性方程的"正则性"假设, 该收敛性结果可以推广到一般的可剖分成正方形网格的区域上. 数值实验验证了理论结果.     

探析配电网运行方式优化方法

通过运行方式的最优化分析技术为配电网的优化运行提供良好的方式基础,为电网管理、运行和建设部门提供详实、有力的决策支持手段。本文提出了基于配电网络拓扑的改进方法,提高了算法的收敛速度和收敛性。通过拓扑收缩等遗传算法的改进,优化算法的收敛性和收敛速度也有所提高。     

装备维修器材仓库选址鲁棒优化模型

为避免参数扰动导致决策失效,提出了一种维修器材仓库选址模型的鲁棒优化方法.首先采用情景分析法对维修器材需求量的不确定性进行描述,确定情景集合;其次引入可调节风险系数,建立维修器材效益最大化与费用最小化的双目标鲁棒优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法对所建的多目标模型进行求解;最后将所得鲁棒解代入各情景,求得目标值以供决策....     

一种考虑概率分布的鲁棒优化模型

文章以随机规划中的机会约束思想为指导,根据随机参数的概率分布情况,提出了两种鲁棒性条件约束,并在此基础上建立了一种新的鲁棒优化模型,使模型的可行解控制在一定的鲁棒性指标的范围内。该模型不但可处理约束两端同时含有随机参数的情况,还可以方便地推广到非线性模型中。仿真实例说明了模型的有效性。     

带矩约束的二阶段分布式鲁棒优化

针对带有矩约束的两阶段分布式鲁棒优化问题,当随机变量的支撑集是多面体时,利用线性规划对偶、无穷维规划对偶、二次规划的Wolfe对偶等理论研究两阶段分布式鲁棒优化问题的等价可求解模型.在分布式鲁棒优化的决策变量服从线性决策和第二阶段中的右端项为随机变量两种不同的情形下,给出对应的两阶段分布式鲁棒优化均能等价转化为可用已有算法求解的二阶锥优化问题.     

不确定离散时滞系统的鲁棒H_∞弹性滤波

针对一类具有参数不确定性的离散时滞系统,研究了鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题.系统中的参数不确定项满足范数有界条件,待设计的弹性滤波器含有乘型滤波增益变化.首先,按照滤波器设计形式构造出滤波误差动态系统.然后,运用Lyapunov稳定性理论,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器存在的可解性条件,即代入滤波误差动态系统的参数.最后,利用矩阵变换方法,将鲁棒H∞弹性滤波器的设计问题归结为一个线性矩阵不等式(LMI)求解问题;通过求解LMI,获得满足设计要求的鲁棒H∞弹性滤波器参数,使滤波误差动态系统渐近稳定,且满足H∞范数界γ干扰衰减.基于数值实例的仿真结果验证了该弹性滤波器设计方法的有效性.     

应急物资多式联运鲁棒路径优化

为解决灾后应急物资多式联运路径优化问题,考虑到应急物资运输网络的不确定性,针对各种运输方式的发班时刻限制,建立了不确定环境下带班期限制的应急物资多式联运鲁棒路径优化模型。同时考虑到计算机求解的NP难问题,设计了大变异遗传算法以及自适应遗传算法进行求解,并通过数值案例,对两种算法的求解结果进行了对比分析。研究结果表明：本文所设计的模型及算法可在不确定环境下快速选择出一条时效性好、鲁棒性强的应急物资调拨路径。     

含风电并网系统鲁棒区间优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电功率的不确定性对电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。为应对风电功率的不确定性,增强电力系统的大规模风电消纳能力,建立了含风电并网系统鲁棒区间优化调度模型。求解该模型得到风电场的最大允许输出功率区间及常规机组的最优经济调度计划。通过引入风电场最大允许输出功率区间作为控制目标,可有效降低弃风量、减少常规机组输出功率调节频次。在IEEE-RTS系统中进行仿真,仿真结果表明该模型所得系统调度策略的鲁棒性及安全性最优。最后以省级电网实际数据进行实例分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.