一种基于可行性条件的具有爬升限制的安全约束机组组合系统方法

提出了在Lagrangian松弛框架下的、基于可行解条件的求解具有爬升限制的安全约束机组组合问题的一种系统方法。对每个调度时段,将不可行机组组合的调整为可行的机组组合的问题建立为一个0-1整数线性规划问题。然后,使用分支定界方法求解之,试图在机会成本最小化下,将不可行机组组合调整为可行的机组组合。最后,求解经济分配问题。使用IEEE标准测试数据验证了算法的有效性。     

具有爬升速率限制的安全约束机组组合可行的条件

摘要：一般地,在Lagrangian 松弛框架内求解安全约束机组优化调度问题可以分解为两个阶段：获得可行的机组组合和求解机组发电功率的经济分配。两个阶段的核心是对偶机组组合可行性的判定。本文给出了判定具有爬升速率限制的安全约束机组组合可行的两个充分必要条件和一个必要条件。这些条件对于判定安全约束机组组合的可行性,特别是构造可行机组组合和发电功率的经济分配具有非常重要的作用。本文利用IEEE标准测试数据测试了这些条件的有效性。     

应用全场景可行安全约束机组组合的风电最优消纳模型及解法

针对含风电电力系统的安全约束机组组合(SCUC)问题,目前广泛采用的鲁棒优化方法在求解时不能满足调度解的非预期约束并存在严重缺陷,且各种模型和算法中均未考虑最大消纳和最优经济消纳的区别。为克服以上困难,提出了满足非预期约束条件的风电最大消纳和最优消纳模型,并给出对应求解方法。该模型及对应求解方法为容纳可能的弃风决策以扩大调度解空间,引入了风电可变不确定集来替代广泛采用的固定不确定集;为满足调度解的非预期性,引入了一组规模极小的强非预期约束,避免了传统建模方式导致的大量非预期约束难题;为克服鲁棒优化中复杂极小极大结构带来的求解困难,引入了基于可变不确定集顶点场景的全场景可行调度模型,该模型具有单层混合整数线性规划(MILP)问题结构,求解可得调度问题的最优解。实验及测试结果表明:该算法在IEEE118节点系统中取得了良好效果,显示了最大消纳和最优消纳的区别,可以实现含风电SCUC问题的快速求解,并使风电消纳的经济性得到提高。     

用Petri网模型处理机组组合问题的时间约束

把一种受控记时Petri网系统模型应用于具有时间约束的机组启停状态转换过程,在机组组合的动态规划法中,既处理了冷、热启动费用和最小启停机时间约束,又减少了计算费用的状态数,算法的效率将会大大提高.     

解约束优化问题的QP-free非可行域方法

提出了一种新的QP-free非可行域方法，用来解不等式约束的最优化问题．通过乘子函数和F-B非线性互补函数，构造一个等价于原约束问题一阶KKT条件的非光滑方程组．在此基础上给出解这方程组的迭代算法．与QP-free可行域方法相比较，在不要求迭代点严格可行性的情况下，此方法是可执行的．在不要求严格互补松弛成立、聚点是孤立的，以及积极约束函数梯度是线性独立等条件下，证明该方法具有全局收敛性．另外在较弱的条件下，证明该方法具有超线性收敛性．     

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率，对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型，并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法，最后给出了一个具体的例子。     

求解机组组合问题的变邻域-粒子群混合算法

文章提出了一种变邻域-粒子群搜索算法,用以解决多种约束条件下的机组组合问题;定义了3种邻域结构来处理机组启停状态,采用变邻域策略扩大搜索空间,避免了搜索停滞现象,并根据邻域结构确定合适的候选解集,确保了解的质量。在确定机组启停状态后,再采用粒子群算法进行机组的功率分配,针对PSO易陷入局部极值的缺点,采用极值扰动的策略进行了改进,从而帮助粒子摆脱局部极值,获得更优解,结果表明该了方法的可行性和有效性。     

考虑电网安全约束条件的机组组合新方法

为在电力市场中综合考虑电力系统运行的经济性与安全性,建立了包含电网约束条件的机组组合数学模型,并将其分解为具有整数和连续变量的两个优化子问题。在分析 Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ 分解与协调算法振荡机理的基础上,选择机组运行状态改变后的系统边际费用为协调因子,提出了单调收敛的新方法。该协调因子取决于机组的物理参数和系统负荷不平衡的程度,是各机组运行状态改变后对系统运行费用影响的精确度量,因而方法的快速性和收敛性明显优于 Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ 乘子法。通过对 Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ２４ 节点系统的计算,验证了新方法的优越性     

具有相同机组的电力系统经济调度参数扰动新方法

以一个具有3个相同机组的小型电力系统为例介绍了在Lagrangian松弛框架内,求解具有相同机组的电力系统会产生对偶解严重偏离系统最优可行解的震荡现象,这为由对偶解构造可行解制造了障碍.为了克服这种震荡,本文提出了一种参数扰动新方法.     

差分进化算法在机组组合问题中的应用

基于差分进化算法求解机组组合问题,差分进化算法具有全局寻优能力,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。给出了10台机组算例系统优化结果,验证了该算法用于求解机组组合问题时不易陷入局部最优解,有较好的收敛性和效率。     

一种机组优化启停的新型启发式方法

提出了一种机组优化启停的新型启发式方法。首先利用动态规划法求出计算负荷下各个待开机组的最优启停状态及组应的启停费用,将效率最高的机组投入运行,然后用拉格朗日松驰法进行了最优经济分配。     

一种获得电力系统发电调度可行解的系统方法

用拉格朗日松弛法解电力系统发电调度问题时,针对对偶解的不可行问题,提供了一种重新寻径的系统方法,利用解一般火电机组子问题时产生的中间结果,重新选择动态规划的路径,以调整机组的启停序列,然后对发电功率进行经济分配,并得到了可行解。对１０个机组组成的系统进行测试,表明这种方法的效率高,可以得到高质量的可行解,而且简单易行,避免了原启发式方法需考虑的多种复杂情况３。     

电力系统中机组组合问题算法的研究

机组优化组合问题是电力系统经济调度的一个重要环节,合理的开停机方案可带来很大的经济效益．实践表明机组优化组合比优化分配负荷更加经济,但由于问题十分复杂,很难找出理论上的最优解．介绍了解决机组组合问题的拉格朗日松弛法及遗传算法,并将两者结合起来对实际算例进行了分析．结果表明,两种算法结合求解能有效克服遗传算法的早熟现象,使生成解的对偶间隙减小,振荡现象得到抑制,能很快收敛到最优解,运行效率高,比传统的算法具有更高的鲁棒性．     

计及CO2排放机组组合问题的加速广义Benders分解法

提出求解计及CO2排放机组组合(unit commitment,UC)问题的一个加速广义Benders分解法:首先建立相关问题的一个近似混合整数二次规划模型;然后根据UC问题特点提出一类简单却非常有效的整数割平面,并基于该割平面以及其他一些加速技术构造求解UC问题相应模型的加速广义Benders分解法;最后将所提方法在10~100台机组24时段等6个系统上进行数值测试。与其他方法相比较,本文所提方法测试结果较优,说明所提方法是有效的,从而为有效求解相关UC问题提供了一条新的途径。     

求取连续一级反应速率常数的新方法

提出了一种新的求取连续一级反应速率常数的简便方法,该原理和计算简单,无需编程,并能得到满意的结果。利用羰基氰化氯苯腙与巯基乙醇的连续一级反应体系的文献实验数据来验证文中公式,计算结果优于文献值。