基于改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析

在海量异质灵活资源参与含高比例新能源电网的运行调节背景下,针对用户用电特性分析的准确性、鲁棒性、计算效率的高要求问题,提出了一种基于特征指标完善和改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析方法。首先,通过提取9个完备的特征指标进行指标降维和完善以代替日负荷曲线组成的功率向量作为聚类输入;其次,采用熵权法对各项特征指标赋予权重保证负荷曲线的形态特征;最后,采用一种改进型密度峰值聚类算法对日负荷进行聚类分析。基于某地区实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法在鲁棒性、聚类质量等方面相比于传统电力负荷聚类算法均具有优越性,聚类结果能真实有效地反映用户的实际用电特性,为制定精准的电力用户画像、需求侧响应策略提供了态势感知基础。     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

灵活性负荷参与电网调度的经济优化运行

在“碳达峰、碳中和”的背景下,大规模新能源并网使系统出现了调峰压力大、新能源消纳难等问题。随着灵活性负荷占比的不断增大,根据灵活性负荷的不同特性,针对系统面临的问题提出了“源-网-荷-储”相协调的双层优化运行模型。首先,基于分时电价策略引导用户用电行为,建立提升源荷双方综合满意度以及净负荷波动最小的上层多目标模型,利用粒子群算法对上层模型进行求解得到优化后的负荷需求响应并带入下层模型中。其次,根据源荷双方的供需关系,确定参与调度灵活负荷的运行方式,构建以系统调度运行成本最小为目标的下层模型,并采用Cplex求解器求解。最后,以某地区实际系统为例,结果表明了灵活性负荷参与电网调度可缓解电网调峰压力,提高了可再生能源消纳能力,并验证了本文所提模型的有效性。     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

求解一类不可微优化问题极大熵微粒群混合算法

针对一类不可微优化问题,本文提出了一个新的算法—极大熵微粒群混合算法.首先利用极大熵方法把带约束的不可微优化问题转换成无约束的单目标最优化问题,然后利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并于其它算法进行比较,计算结果表明,本文提出算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入升序排列(ranked order value, ROV)转换机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行基于位置的交叉(position-based crossover, PBX)操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少提高14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有...     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法

当粒子群算法(PSO)解决多目标优化问题时,由于PSO有较快的收敛效果,使得种群在寻优过程中多样性不足,易使算法早熟收敛.为有效设计多目标粒子群算法,提出基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法(ammmMOPSO).该算法采用自适应网格和混合机制的一种双重维护策略,以保证外部存档中的非劣解分布均匀,避免种群快速退化,...     

基于改进灰狼算法的综合能源系统优化调度

为解决综合能源系统中参与者利益与设备可靠运行冲突的问题,提出一种基于非合作博弈的综合能源系统优化策略.针对风、光和负荷的不确定性利用拉丁超立方抽样法与K-means聚类法生成预测出力典型模型.模型综合考虑源、网、荷、储的利益及可靠性问题,并在用户侧引入电动汽车柔性负荷,增强能源的利用率,分析各方在追求利益与运行可靠性时的均衡交互策略.对于传统灰狼算法狼群分布不均匀、搜寻猎物能力弱等问题,基于Hammersley序列产生更均匀的初始狼群,改进收敛因子的递减方式,并调整对越限个体的处理,产生高质量狼群的同时丰富了样本种类,减少寻优的时间和次数.通过算例分析,验证了本文模型及改进算法有效性.     

基于负荷曲线分段的配电网无功优化策略

针对电网负荷的波动性,采取分时段无功补偿策略对改善电压质量和保证运行经济性具有重要实用价值。首先,基于典型日负荷曲线建立了负荷曲线的优化分段模型。在此基础上基于平均节点电压偏移灵敏度指标和网损灵敏度指标建立了无功补偿点的筛选确定方法,并以平均电压偏移和网损最小为优化目标建立无功补偿优化模型。其次,通过基于分解的多目标优化算法对所建立优化模型分别进行求解,可得出负荷曲线的分段点及每个负荷分段下对应的最优补偿方案。最后,以IEEE 33节点配网系统和实际电网仿真分析,验证了所建立优化策略的可行性和有效性。     

多变量相空间重构的多核最小二乘支持向量机电力负荷预测优化策略

针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(least squares support vector machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法。首先利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;然后将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题。进一步将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数以及核函数权值作为整体参数向量,利用混沌自适应人工鱼群算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数。最后通过滑动时窗策略将得到的预测模型对短期电力负荷进行在线预测,结果证明了提出方法的有效性。     

考虑源荷不确定性及配电网接纳裕度的弹性调度策略

为解决渐进式加剧的小扰动事件对配电网调度的影响,提出一种考虑源荷不确定性及配电网接纳裕度的弹性调度策略,并建立两阶段优化模型求解。首先通过拉丁超立方抽样和后向场景削减技术生成以风光为源、以电动汽车为荷的功率预测典型场景,将不确定性问题转化为典型场景分析问题;在此基础上,第一阶段引入接纳裕度,以配电网对电动汽车接纳能力最大为目标构建电价型需求侧响应模型,对用户负荷削峰填谷;第二阶段引入需求侧响应结果,建立以系统运行成本最低为目标的经济调度模型,提出改进人工蜂群算法进行求解。测试结果表明本文所提策略能增强配电网在渐进式加剧不确定性事件下的适应力,实现配电网弹性高效运行。     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

含热电联合系统的微电网运行优化

为了提高微电网的经济运行水平,提出考虑分时电价并计及制热收益的微电网多目标能量调度模型,该模型以微网发电成本最低与环境效益最优为目标。首先,利用权重系数将多目标经济调度问题化成单目标优化问题。其次,针对遗传算法局部搜索能力差的问题,提出了天牛须搜索算法改善遗传算法的变异操作,利用自身对空间的判断,加强局部搜索能力,在此基础上将Metropolis接受准则加入天牛须搜索算法中,增加变异的概率。最后,以一个微电网为例,将改进的算法与标准遗传算法进行对比,验证了所改进的算法的全局最优解的搜索能力,使得微网获得更佳的综合效益,降低了系统经济运行成本。     

多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化

为了解决传统方法大多将注意力放在建筑群体局部优化方面,缺少对整个含多障碍建筑群体空间布局优化研究的问题。通过改进粒子群法研究多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化问题。建立寻优问题模型,将最小化最大风速比、最大化采光满足率、最优化容积率作为多障碍建筑群图像空间布局智能寻优目标,依据寻优问题模型建立总目标函数。针对粒子群算法的弊端,对其进行改进;将粒子和种群最优粒子差异程度当成依据对权重进行确定。通过密集距离对粒子和相邻粒子间的密集程度进行描述,依据密集程度,选用逐一去除法对最优解进行更新。针对提出的多障碍建筑群图像空间布局多目标寻优问题,采用改进粒子群算法进行求解。结果表明:采用所提方法优化后,日照满足率虽然略低于优化前;但最大加速比和容积率均更优;所提方法 WBGT指标(湿球黑球温度)高于其他方法。可见所提方法可令各指标均衡最优化,能够保证新陈代谢率低,热适应差的人舒适性。     

基于改进多目标粒子群优化算法的配电网削峰填谷优化

电力系统削峰填谷优化作为负荷管理的重要手段,而储能系统在削峰填谷的功能显得尤为突出,以负荷峰谷差为目标的单目标优化已经无法全面评价储能系统在削峰填谷上的优势,为更好地体现储能系统在负荷管理上的优势,考虑以经济效益为调度目标的多目标优化问题(multi-objective optimization problem,MOP)显得尤为重要。基于此以负荷峰谷标准差和分时电价构建了配电网削峰填谷的多目标优化模型进行研究。提出基于拥挤距离排序的改进多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,为改善算法陷入局部最优提出了变异机制的二次寻优,通过设置一定容量的外部档案存储非支配的帕累托(Pareto)最优解,最终获得Pareto最优前沿面。最后通过采用模糊隶属度法求解折中最优解,算例分析验证了本文所提模型的实用性和改进算法的有效性。     

基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。