求解计及失负荷概率约束机组组合问题的快速启发式算法_李文启

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求解计及失负荷概率约束机组组合问题的快速启发式算法_李文启

求解计及失负荷概率约束机组组合问题的快速启发式算法_李文启
基于问题描述部分所给出的机组组合模型, 利 用 拉 格 朗 日 乘 子 对 约 束 式 (3)与 约 束 式 (5)进 行 松 弛 ,松 弛 后 优 化 模 型 的 目 标 函 数 为 :
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李 文 启 ,等 :求 解 计 及 失 负 荷 概 率 约 束 机 组 组 合 问 题 的 快 速 启 发 式 算 法
Abstract:To solve reserve dispatch problem in unit commitment,a fast heuristic approach for unit commitment considering loss-of-load probability constraints is proposed in this paper.The loss-of-load probability con- straints are fulfilled by the iteration between the traditional spinning reserve constrained unit commitment and operating reliability estimation.The necessary spinning reserve is estimated directly to reduce the times of itera- tion,and then accelerate the calculation.The features of the approach are the fastness of the algorithm and the robustness of the results.Case studies on one area and multi-area RTS-96systems illustrate the efficiency of the proposed approach. Key words:Power systems;Unit commitment;Spinning reserve;Loss-of-load probability constraints

基于可满足性和启发式算法的电网恢复方法

基于可满足性和启发式算法的电网恢复方法

基于可满足性和启发式算法的电网恢复方法电网恢复是指在发生意外停电或自然灾害等异常情况下,及时修复电力系统并将其接回电网中,使用户能够得到正常的用电服务。

电网故障和停电不仅会给人们带来不便,还可能会造成严重的经济损失和生命财产损失。

因此,电网恢复非常重要,而电网恢复的方法也需要进行不断的改进和创新。

本文介绍了一种基于可满足性和启发式算法的电网恢复方法,该方法可以提高电网恢复的效率和准确性。

一、可满足性算法可满足性算法(SAT)是一种求解命题公式是否可满足的算法。

在电网恢复中,可满足性算法可以用于判断是否存在恢复方案。

也就是说,只要将电网恢复问题抽象成一个命题公式,就可以使用SAT算法求解。

例如,在一个故障电网中,存在多个组件,每个组件有不同的状态,如开或关。

可以将电网的恢复问题抽象成一个命题公式,假设故障电网的状态为P1,P2,…Pn,以及对应的状态值为0或1,用0表示该组件不工作,用1表示该组件工作。

那么,恢复电网的问题就可以转化为求解这个命题公式是否成立的问题。

如果命题公式成立,就说明存在一种组件的状态,可以让电网恢复正常工作。

SAT算法可以用于求解这个命题公式是否成立,从而得出电网恢复的方案。

二、启发式算法除了SAT算法,启发式算法也是一种求解电网恢复问题的重要算法。

启发式算法是一种基于规则和经验的算法,可以通过对问题的特殊结构或信息进行剪枝和搜索,提高算法的效率和准确性。

在电网恢复中,启发式算法可以用于设计评价指标和生成恢复方案。

例如,在电网恢复中常用的评价指标包括时间和资源消耗,不同的指标会对恢复方案产生不同的影响。

因此,在运用启发式算法进行电网恢复时,需要设计恰当的评价指标,以便能够全面地衡量电网恢复的质量,并找到最优的恢复方案。

同时,启发式算法也可以用于生成电网恢复方案。

在电网恢复过程中,恢复方案往往与电网的拓扑结构和组件间的关系有关。

启发式算法可以根据电网的特殊结构和组件间的耦合关系,有针对性地生成恢复方案,进而提高电网恢复的效率和准确性。

14537668_K-S函数在电网短期负荷预测中的应用

14537668_K-S函数在电网短期负荷预测中的应用

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2017年第15期·149·文章编号:2095-6835(2017)15-0149-02K-S 函数在电网短期负荷预测中的应用侯沁波(国网晋城供电公司,山西晋城048000)摘要:电力系统的负荷预测是一个复杂问题,通过什么方法对它进行求解,快速、有效地求解电力系统负荷问题,提出了一种将约束优化问题转化成无约束优化问题的新技术,并在此基础上提出了一种新的多目标优化算法K-S 法。

该算法通过Kreisselmerier-Steinhauser 函数构造标准化目标函数求解出多目标优化问题的解来进行无功补尝,该算法无需取加权因子,也无需对目标函数进行分离优化,且设计初始点不受限制。

通过某地区的负荷进行预测计算表明,该算法正确、有效,有一定的实用价值。

关键词:K-S 函数;多目标优化;电力系统;负荷预测中图分类号:TM714文献标识码:ADOI :10.15913/ki.kjycx.2017.15.149电力系统的负荷预测是电网中的重要组成部分,因为其关系到电网中的电压稳定。

在电力系统负荷预测的理论与实践相结合的方面,国内外许多的电力系统专家做了大量而有意义的工作。

随着计算机技术的发展,负荷预测更加科学化、合理化,负荷预测的方法很多,一类是常规方法,它从某个初始点出发,按照一定的轨迹不断改进当前解,最终收敛于最优解;另一类是所谓的“智能优化算法”,它们从一个初始解群体开始,按照“概率转移”原则,采用某种方式自适应地搜索最优解。

虽然都能预测符合,但对离散变量的处理缺乏指导性,通常只能求得局部最优解。

本文通过多目标优化求解,无需要加权因子的K-S 算法,以较大的概率求得全局最优解。

将其应用于电力系统的负荷预测,取得了令人满意的结果。

1Kreisselmerier-Steinhauser 函数Kreisselmerier-Steinhauser 函数(K-S 函数)首先应用于控制系统的设计,随后它作为将许多约束转换成单个累积约束函数的方法,应用于结构优化设计。

计及主动需求响应的配电网有功无功鲁棒优化调度

计及主动需求响应的配电网有功无功鲁棒优化调度

计及主动需求响应的配电网有功无功鲁棒优化调度
李阳;张启亮;李开灿;孔维娜;刘学祺
【期刊名称】《山东电力技术》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】为降低负荷出力与新能源发电的不确定性对配电网安全稳定运行造成的不利影响,建立了计及主动需求响应负荷(active demand response load,ADR)的配电网有功无功鲁棒优化模型。

首先,构建了基于logistic函数的ADR模型,并且建立了以日前成本最低、系统运行维护成本最低和系统电压波动最小的多目标函数,利用层次分析法对目标函数分配权重系数。

采用可调鲁棒区间模型对源荷不确定性进行描述,并引入不确定调节系数和波动系数对不确定性进行调节。

基于鲁棒优化理论,建立源荷不确定性的两阶段鲁棒优化模型,并利用列与约束生成(column and constraintgeneration,C&CG)算法进行求解。

经仿真验证,结果表明该模型在降低网损、减小电压波动、降低系统运行成本等方面具有很好的效果。

【总页数】10页(P35-44)
【作者】李阳;张启亮;李开灿;孔维娜;刘学祺
【作者单位】国网山东省电力公司济宁供电公司;山东科技大学
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.主动配电网的自适应鲁棒有功-无功联合优化
2.一种计及储能无功调整能力的配电网有功无功联合优化调度的方法
3.计及分时电价的电缆配电网多时段二阶段有功与无功协调快速鲁棒优化调度方法
4.考虑V2G储能特性与负荷需求响应的主动配电网低碳鲁棒调度
5.计及风电相关性的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度策略
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基于图论和启发式算法的配网故障自愈方法

基于图论和启发式算法的配网故障自愈方法

基于图论和启发式算法的配网故障自愈方法摘要:随着我国科学技术的不断完善创新,我国电力行业的发展水平也有了极大的提高,配网自愈是指利用自动化装置或系统监视配电线路的运行状况,及时发现线路故障,诊断出故障区间并将故障区间隔离,自动恢复对非故障区间的供电。

配电网自愈控制目标是:避免故障的发生;如故障发生故障后不失去负荷;以故障后失去部分负荷为基本控制底线;如发生电网瘫痪事故则意味着电网自愈控制失败。

要实现配电网的自愈,对配电网的设备、网架结构、通信等多个方面提出更高的要求,简单的讲,实现自愈需智能化的一套设备、灵活可靠的网架结构、先进的通信网络、智能决策与先进控制技术、自动化实时软件处理系统等,而馈线自动化是配电网自愈的支撑技术。

基于此,本文主要对基于图论和启发式算法的配网故障自愈方法做论述,详情如下。

关键词:图论;启发式算法;配网故障;自愈方法引言随着大量的分布式电源和电动汽车接入到电网中,分布式电源和电动汽车的不确定性和随机性会引起配电网潮流发生改变,从而导致配电网电压大幅波动和电压越限等问题。

配电网重构作为解决智能电网诸多问题的有效措施之一,越来越受关注。

配电网重构可以高效利用可再生能源,实现双向潮流的灵活控制。

因此,对于含随机潮流的配电网重构方案的研究是智能电网首要解决的问题。

配电网重构是通过改变开关的状态获得最优拓扑,从而提高系统性能。

现有的重构方法包括数学优化算法、进化算法和启发式算法。

1配网自动化的组成系统目前常见的技术有计算机控制,智能化控制以及网络通信方面的控制技术等等。

自动化技术可以为国家电网的正常运行提供更加完善的保障,供电能力和服务质量也都有了相应的提升。

这种现代化办公技术的应用,可以准确便捷地完成故障处理,降低了影响范围,为社会经济提供更加高效的服务。

给供电系统带来了切实的经济效益,将成本控制在最低,为企业创造更大的利润。

目前来看主要内容如下:首先是配网调度自动化系统。

要实现配电网的调度功能,需要具备完善的管控体系:需按要求完成数据的监控与收集,运营异常排查和分析管理模块共同实现。

现代人工智能方法在电力系统无功优化中的应用

现代人工智能方法在电力系统无功优化中的应用
参考 文献
[ 1 】王凌 . 智能优 化算 法及其 应用 【 . 大 学出版社 ,20 :1 18 M】 清华 0 1 ~ 4
作 者简 介 许建科 ( 99 16一),工程 师。从 事 电力 系统 运行与 管理 。
( 收稿 日期 :2 1 — 3 1 ) 00 0 — 5
本文 利 用 图像 分 割 技 术 将 目标 和 背 景 分 离 出来 ,同 时利 用 F e a链码来 记录孔洞边界 ,并可定量计算孔洞 的参数 ,这样大 大 r mn e ( 9 ) 接2 页 裂缝性 储层不同于均质地层 ,测井学科还不能解决所有问 题 。 目前 的A c i 式或 其改 进形式 ,对 一般均质 地层 有 良好适 应 r e h公 性 ,使用效 果好 , 但对 于裂缝性 储层 , 所建立 的数学模型与实际地质 模式问差异很 大 ,这些方 程的能力和精 度大受 限制 。要从根本上解决 问题 ,需要发展以成像测井 和核 磁共振 测井 为代表的新技术新方法 , 它们能更加直接地确定储层 的孔 隙度、渗透率和饱和度 , 高储层评 提 价的精度。与常规方法相 比,这些新技术和方法还不成熟 ,需要在 应 用中不断的发展和完善 ,达到最大限度地提高勘探效率的 目的 。
( )人工 神经 网络 。该方 法基 于人工 神经 网络所 具有 的高 维 4 性 、并行分布式 信息处理性 、非线性 以及 自组织 自学习等优点。可以 将 网损最小作为优化 目 ,用该模型模型对多抽头的配电网电容 器进 标
综上所述 , 代人工智能方法在 电力系统无功优化 领域 已经取得 现 了丰硕成果 , 但远远还没有走到尽头。随着优化技术 与大规模方程组 解 算技术 的发展 ,应用更强大的计算机工具 ,人们将在 电力系统无功 优化领域取得更大的进步 。

一种求解约束minimax问题的罚函数法的补充定理

一种求解约束minimax问题的罚函数法的补充定理


2 ( ( ) )
一‘ 。
-g l y ) <0 .f _ 一 ,
一…

定理 1 设对任意取定 的 ∈R , 约束最优化问题
y )
的一个全局极 大点 。 由 的定义 , 上面问题的每个全 局极 大点都必 属于 y , 故存在一个子序列 ( ∽) 收敛到 Y ’ ∈ Y ‘ 。
补 充 定理 。
关键 词 : 连续型 m i n i ma x 问题 ; 两层 规 划 问题 ; 罚 函数 法 ; 孤 立集
Hale Waihona Puke 在一个子序列 { y ’ } 收敛到一点 Y ∈ Y ,使对 每个 k ∈ K,Y 是 1 预 备 知识 M i n i ma x问题是一类重要 的数学规划问题 , 求解无约束 m i n i m a x ( , y , )的一个局部极大点。 又若 Y 包含 唯一 的点 Y , 则存在 一个 问题 已取得了一些成果 , 但是对带约束 的连续 型 m i n i ma x问题 的算 序列 { y }与一个 正整数 , 使 Y 一Y , 且当k k -时 Y 为啊 ( , ) 的一个局部极大点。 法研究的成果还很少。 文[ 1 】 建立了针对带约束连续型m i n i m a x 问题 的罚 函数 法, 将其 转化为无 约束 两层规划 问题 , 证 明了算 法的收敛 证明 考虑集合
( l I 2 , J , 1 )
( 1)
其中 0 < < s, 而 E由定 义( 8 ) 所确定 , 由Y 的列 紧性 可得 也 是列 紧 的 , 因 此 问题 m a x h ( x , y , ) ,

其 中 = ( 却 一 - ) , Y : ( y Y , …, ) , n 一 + h a , 目标 函 数

基于启发式遗传算法的多目标配电网故障恢复

基于启发式遗传算法的多目标配电网故障恢复

基于启发式遗传算法的多目标配电网故障恢复
刘兆林; 张彬; 张振刚
【期刊名称】《《管理观察》》
【年(卷),期】2009(000)022
【摘要】配电系统的网络重构是恢复系统故障,提高配电网供电能力的重要途径之一。

在满足各种运行约束条件下,快速地恢复因故障受损的负荷供电是一典型的非线性整数规划问题。

该文建立了重构的数学模型,并提出了一种启发式遗传算法的对其进行求解,以启发式算法结果为初始种群,有效的提高了收敛速度。

根据配电网的特点,对遗传算法的编码采用了新的针对负荷的0,1,2编码。

提出了扩展矩阵法对重构时支路的连通性及容量约束进行检验,极大地减小了计算复杂度。

算例结果表明上述方法是可行,有效的。

【总页数】2页(P328-329)
【作者】刘兆林; 张彬; 张振刚
【作者单位】邯郸电力实业总公司河北邯郸056002; 邯郸供电公司河北邯郸056035; 华北电力大学经管系河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】O223
【相关文献】
1.基于遗传算法和启发式算法的多目标配电网重构 [J], 何宏杰;黄民翔
2.基于自适应多种群遗传算法的多目标配电网故障恢复 [J], 吕福琴
3.基于多目标优化的配电网故障恢复重构研究 [J], 王鹏;孙志远
4.基于二次插值粒子群算法的配电网多目标双阶段故障恢复策略 [J], 黄焯麒; 叶蓓; 潘景志; 何其淼; 陆凯烨; 黄骏; 马恒瑞
5.基于启发式规则与AHP-CRITIC算法的配电网故障恢复策略 [J], 汤旻安;张凯越;许希元
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图 1 快 速 启 发 式 算 法 总 体 流 程 图
TN
∑∑ minL =
本文提出一种有效的以失负荷概率上限为约 束的快速启发式机组组合算法。该算法的特点在 于其快速性与 鲁 棒 性,即 使 是 含 有 上 百 台 机 组 的 系统并且考虑 高 阶 故 障,该 算 法 可 在 较 短 时 间 内 给出最优或次 优 的 但 必 定 为 可 行 的 解 算 结 果,从 而使以失负荷概率为约束的机组组合方法在计算 耗时上具有了与传统确定性机组组合方法相近的 优 势 ,利 于 该 类 方 法 在 生 产 实 际 中 的 推 广 应 用 。
摘 要:为了解决电力系统机组组合中的备 用 配 置 问 题,提 出 了 一 种 求 解 计 及 失 负 荷 概 率 约 束 机 组 组 合 问 题 的快速启发式算法。该算法通过对计及备用约束机组组合问题与 运 行 可 靠 性 评 估 问 题 的 迭 代 求 解 ,将 机 组 组 合计划对应的失负荷概率指标控制在给定 水 平;通 过 对 迭 代 中 备 用 更 新 步 长 的 直 接 估 计 ,提 高 了 备 用 更 新 效 率,达到了减少迭代次数、提高整体计算速度的目的。相较于已有 算 法,该 算 法 提 高 了 计 算 的 快 速 性 及 计 算 结 果的鲁棒性。通过对单区域及多区域 RTS-96系统的测试计算,验证了算法的有效性。 关 键 词 :电 力 系 统 ;机 组 组 合 ;旋 转 备 用 ;失 负 荷 概 率 约 束 基 金 项 目 :国 家 自 然 科 学 (51007047);国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 规 划 项 目 (973 计 划 项 目 )(2013CB228205) 中 图 分 类 号 :TM76 文 献 标 志 码 :A 文 章 编 号 :2095-1256(2014)03-0254-07
Abstract:To solve reserve dispatch problem in unit commitment,a fast heuristic approach for unit commitment considering loss-of-load probability constraints is proposed in this paper.The loss-of-load probability con- straints are fulfilled by the iteration between the traditional spinning reserve constrained unit commitment and operating reliability estimation.The necessary spinning reserve is estimated directly to reduce the times of itera- tion,and then accelerate the calculation.The features of the approach are the fastness of the algorithm and the robustness of the results.Case studies on one area and multi-area RTS-96systems illustrate the efficiency of the proposed approach. Key words:Power systems;Unit commitment;Spinning reserve;Loss-of-load probability constraints
2 一 种 快 速 启 发 式 算 法
2.1 总 体 流 程 由于无法预 知 机 组 组 合 方 式,从 而 确 定 备 用
与系统失负荷 概 率 之 间 的 对 应 关 系,这 里 采 用 计 及备用约束的常规机组组合与系统运行可靠性评 估迭代求解的启发式算法。算法初始化时将系统 在各个时段的 备 用 需 求 置 为 零,利 用 拉 格 朗 日 松 弛法进行无备用约束的机组组合预决策。在此基 础上,根据机 组 组 合 预 决 策 结 果 以 及 给 定 的 最 大 允许失负荷概率对系统在各个时段的备用需求进 行估计,进而 进 入 下 一 次 计 及 备 用 约 束 的 机 组 组 合计算,开始 机 组 组 合 与 运 行 可 靠 性 评 估 的 迭 代 过程。在该过程中,当一次机组组合计算完成 后, 若在线机组所能提供的备用容量无法满足当前机 组组合方式下维持给定系统运行可靠性水平所需 的 备 用 容 量 ,则 更 新 备 用 需 求 ,重 新 进 行 计 及 备 用 约束机 组 组 合 的 计 算,反 之,则 算 法 收 敛,计 算 结 束。算法总体流程如图1所示。 2.2 计 及 备 用 约 束 机 组 组 合 问 题 的 求 解
t=1 i=1
式 中:F 为 N 台机组在T 个时段内的运行总成本;pti 为机
组i在时段t的输出功率;uti 为机组i 在时段t的开停机状
态 函数,当机组停运取0,机组运行取1;Fi(pti)为机组i的
发电成本;τti 为机组i 截止到时段t 的连续停机时间。
式(1)中右边第 2 项为发电机组的启动成本,
因而把它作为机组组合问题的约束条件将比采用
备用约 束 更 加 直 观 与 合 理 。 [11] 计 及 失 负 荷 概 率
约束的机组组合模型可以如下描述。
决策目标为机组包括发电及启动成本在内的
运行成本最小的表达式为:
TN
∑∑ minF =
[Fi(pit)uit +Sti(τit-1,uit,uti-1)] (1)
寻求目标函数最小化的过程中必须满足如下
约束条件。
功率平衡约束为:

∑uitpit = Dt (t=1,2,…,T)
i=1
式Байду номын сангаас:Dt 为时段t 的负荷需求。
(3)
发 电 机 输 出 功 率 上 、下 限 约 束 为 :
uitpi ≤ pti ≤uitp珚i (i = 1,2…N ;t= 1,2,… ,T)
(1.State Grid Henan Electric Power Company,Zhengzhou 450052,China; 2.State Grid Henan Electric Power Research Institute,Zhengzhou 450052,China;
3.School of Electrical Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China)
与 停 机 时 长 有 关 ,此 处 采 用 非 线 性 函 数 表 示 为 :
Sti(τit-1,uit,uti-1)
= (uit -uit-1)[φi +βi(1-e-τti-1/Γi )]
(2)
式 中:φi 为启动成本中的固定成本部分;βi 为冷启动成本,
Γi 为机组的热时间常数,反映机组的冷却速度。
式中:p珚i、pi 分别为机组i 的输出功率上、下限。
(4)
采用确定性备用配置策略的机组组合方法还
规 定 了 系 统 的 最 小 备 用 需 求 约 束 (即 容 量 约 束 ):

∑uitp珚i ≥ Dt +Rt (t=1,2,…,T) (5)
i=1
而对于以失负荷概率上限为约束的机组组合
方 法 ,系 统 最 小 备 用 需 求 约 束 式 (5)将 被 失 负 荷 概
One Fast Heuristic Approach for Unit Commitment Considering Loss-of-load Probability Constraints
LiWenqi1,Guo Weimin2,Yang Ming3,Wei Qiang2,Cheng Fenglu3
254
电力与能源
第 35 卷 第 3 期 2014 年 6 月
求解计及失负荷概率约束机组 组合问题的快速启发式算法
李 文 启1,郭 为 民2,杨 明3,魏 强2,程 凤 璐3
(1.国网河南省电力公司,郑州 450052;2.国网河南省电力公司 电力科学研究院,郑州 450052; 3.山东大学 电气工程学院,济南 250061)
求解计及备用约束机组组合问题是上述算法 的重要组成部 分,此 处 采 用 拉 格 朗 日 松 弛 法 进 行 求解。在机组 组 合 问 题 的 优 化 模 型 中,功 率 平 衡 约束与备 用 需 求 约 束 导 致 各 机 组 的 决 策 相 互 关 联 ,无 法 单 独 进 行 ,而 拉 格 朗 日 松 弛 法 的 求 解 思 路 便是将这两类 约 束 进 行 松 弛,使 松 弛 后 的 问 题 可 以对各台机组独立求解。
基于问题描述部分所给出的机组组合模型, 利 用 拉 格 朗 日 乘 子 对 约 束 式 (3)与 约 束 式 (5)进 行 松 弛 ,松 弛 后 优 化 模 型 的 目 标 函 数 为 :
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李 文 启 ,等 :求 解 计 及 失 负 荷 概 率 约 束 机 组 组 合 问 题 的 快 速 启 发 式 算 法
1 问 题 描 述
失负荷概率通常是指给定时间跨度内由于机
李 文 启 ,等 :求 解 计 及 失 负 荷 概 率 约 束 机 组 组 合 问 题 的 快 速 启 发 式 算 法
255
组故障等 各 类 扰 动 事 件 造 成 用 户 供 电 中 断 的 概
率 。 [10] 由于该指标直 接 反 应 系 统 运 行 的 可 靠 性 ,
率 约 束 所 替 代 ,即 要 求 :
L(uit)≤ L珚t (i= 1,2…N;t= 1,2,… ,T)(6)
式中:L(uit)为 系 统 失 负 荷 概 率,在 给 定 系 统 的 一 定 负 荷 水平下,其值由机组 组 合 方 式 决 定;L珚t 为 系 统 在 时 段t 允
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