多目标电网规划的分层最优化方法
新能源电力系统分级多目标优化调度方法
- 18 -高 新 技 术根据英国石油公司的数据，2020年，世界范围内的石油需求下降，而对可再生能源（例如风力、太阳能等）的需求快速增加[1]。
2020年，全球风力和太阳能装机量增加了约238 GW 。
其中，太阳能装机量、风力装机量分别增加了127 GW 、111 GW 。
可再生能源增加对降低碳排放起到了明显的作用，2020年，全球一次能源消耗减少了4.5%，碳排放减少了6.3%[2]。
随着可再生能源发电容量不断扩大，太阳能发电产量创下历史新高，而中国的增幅则达到了2.1%，是世界上能源需求增长最快的国家之一[3]。
2020年，全球可再生能源消费增速为9.7%，其中太阳能发电增速为1.3 EJ ，创下了历史新高。
中国的可再生能源消费比去年同期增加了1.0 EJ ，属于全球可再生能源增长贡献最大的国家之一[4]。
其次为美国，增加了0.4个能级，而欧洲则为0.7个能级。
为了扩大新能源的使用范围，该文将以某新能源电力系统为例，从分级多目标角度入手，设计一种全新的优化调度方法，以优化相关工作。
1 含太阳能热发电的新能源电力系统日前调度模型为了方便后续对新能源电力系统分级多目标进行优化调度，需要构建日前调度模型。
模型中包括电力系统运行目标函数、太阳能热发电模型、光伏发电模型、风电模型以及电池储能电站模型等[5]。
日前调度的目标函数如公式（1）所示。
min cos cos cos cos cos t t t t t t G t PV t CSP t WD i T¦1 （1）式中：cos t 为新能源电力系统运行时的总成本；cos t G t 为t 时刻火电机组类别下的发电成本；cos t t PV 为t 时刻光伏机组类别下的发电成本；cos t t GSP 为t 时刻热电站类别下的发电成本；cos t t WD 为t 时刻风电机组类别下的发电成本。
直接结合数学理论可以得到其他类型的模型，该文主要构建太阳能热发电站模型[6]。
探究多目标电网规划的分层最优化方法
探究多目标电网规划的分层最优化方法摘要：电网是电力系统运行必不可少的一部分，其输电能力对人们日常生活与经济发展都具有重要作用。
本文就多目标电网规划在智能电网的条件下存在的问题进行分析，并对基于智能电网条件下的多目标电网的规划提出参考要点，以此供各位借鉴交流。
关键词：多目标；电网规划；分层最优化；优化方法引言随着我国经济的快速发展，能源的消耗与负荷的增长在大幅上升，对电力的需求日益突出。
分布式电源DG因其清洁友好、发电方式灵活、供电可靠等特点越来越受到关注。
分布式电源接入配电网，会使得配电网的节点电压、支路潮流等发生改变，在给配电网带来许多效益的同时，也会有一些影响。
分布式电源不合理的接入位置和接入的容量会引起配电网运行成本、网损等指标出现不利的改变，所以对分布式电源的优化配置是十分必要的。
1多目标电网规划中存在的问题1.1数学模型复杂该问题可以划分为两个方面：①目标函数问题。
电网优化方面需要考虑到多个因素，如安全性、经济性，若要使两者能够起到互相促进的作用，往往会将安全性指标中能够换算为经济形式的因素，即缺点损失费，化为经济形式并直接代入到目标函数中。
从理论层面而言，该方式具有很好的可行性，然而在实际应用中却会存在一些问题，如方案研究阶段中，缺点损失费用要远远少于投资费用的占比，也导致了在进行方案优化时没能够将其置于首要位置，从而使得整个方案无法全面满足安全性和经济性的要求；②约束条件问题。
多目标电网规划中，保证安全性依然是最为重要的事情，只有在保证安全的前提下才可以考虑经济性问题，另外，需要将可靠性指标进行转变，使其成为经济形式，才可以被代入到相应的函数中进行计算，然而虽然指标众多，但真正能够在函数计算中起到作用的指标却屈指可数，这也导致了计算过程复杂、计算精度难以优化的问题出现。
1.2人员技术水平不足在输电规划工作中，除了专业人士外也有部分缺乏工作经验的人员参与。
非专业人士在面对一些问题时不能及时进行解决，对相关工作的理解程度也有限，这会使工作中的问题得不到全面有效解决，特别是在一些对技术水平要求较高的工作中，若工作人员计算结果不够准确，会导致工作无法顺利进行。
探究多目标电网规划的分层最优化方法
前 言
６ ６ ｋ Ｖ 输 电线 路 面发
规 划中， 保 证 安 全 性 依 然 是 最 为 重 要 的 事情 ， 只 有 在 保 证 安 全
的 前提 下 才 可 以考 虑 经 济 性 问题 ， 另外， 需要 将 可 靠性 指 标 进
使 其成为经济形式 ， 才 可 以被 代 入 到 相 应 的 函数 中进 展 情 况如 何 也 一 直 备 受 关 注 。 如 今 已经 进 入 了全 新 的 时代 ． 各 行 转 变 ， 行 计 算 ， 然 而 虽 然 指 标 众 多 ， 但 真 正 能 够 在 函数 计 算 中起 到 作 式新 技 术 的应 用使 得 电 网规 划 方 面 变得 更 加 规 范、 更 加 具 有 这 也 导 致 了计 算 过 程 复 杂 、 计 算 精 度 难 效率 ， 尤 其是 多 目标 电 网规 划 的 出现 ． 更加 速 了 电力 事 业 的 发 用 的指 标 却 屈 指 可数 ， 展。 网 盘锦 供 电公 司作 为 我 国重 点 电力 企 业 ． 其 在 多年 的发 展 以 优 化 的 问 题 出 现 中不 仅 逐 渐 扩 大 了规 模 ， 也 在持 续 优 化 电力 技 术 ． 并 将 多 目标 电 网规 划 建 设 引入 其 中 ．然 而鉴 于我 国在 此 方 面 的研 究 还 不 够深入 ， 导致 在 建 设 中依 然 有很 多待 完善 之 处 。
２ Ｏ １ ７年 ７月 上
电力 讯 息 １ ３ ７
探 究 多 目标 电 网规 划 的分 层 最 优 化 方 法
方丽丽 ， 桂 轩， 宋 畅（ 国网 盘锦 供电公司， 辽宁省 盘 锦市 １ ２ ４ ０ １ ０ ）
【 摘 要 】 如今我国各个领域均得到了很好的发展， 而社会 各界对 电能的需求也越来越高 ， 无论是质量方面， 还 是总量方面 均有所 提升。在 此种
论多目标电网规划的分层最优化方法
可 少的，它的优化将有 助于建立一 个更加 完备 的 国际一流 电网。
关键词 ：电 网建设 ；电网规划 ；分层 最优化
中图分类 号 ：Ｔ Ｍ７ １ ５
文献标识码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ０ ０ ９ — ２ ３ ７ ４（ ２ ０ １ ３ ）１ ４ — ０ １ １ ０ — ０ ２
传统确定 电网规划 电网 目标 网架 的方式是将采用 的电 源 接人 、负 荷供 给作 为 目标导 向 ，之后再 根据 实 际的情 况和一些 特殊的要求对 电网进行部分 的改动的 电网建设规 划方式 ，这种方式虽然减少 了规划 过程 中的许多难点 ，但
划无法达到预期 的 目标 ，而且规划方案也不满足综合 效益 最好条件。 １ ． ２ ． ４ 在制定规 划方ຫໍສະໝຸດ 时运用数学 函数 ：综合考 虑规
安全 ，而其 中包括 的内容有 ：电源接人及负荷供 给方 案最
优 、电网安全稳定水平最 大 、电网损耗最小 、供 电可靠 性 及 电能质量最优 、电网投 资最省等 ，而将其概括起来 就是
但是 ，在此方面 ，还存在一些急需改进的地方 ： （ １ ） 我 国
１ ． ２ ． ２ 满 足可靠性 的规划方法 ：这类 方法主要是 以电
网规 划 的可靠 性 为 目标 ，结 合一 定 的规划 技术 ，进行 设 计 。结合 电力传输过程 的能量大小 以及 电网的传输能力 、
在 技术 方面 已经具有较大 的进步 ，但是 却仍 需建立一个完
是 因为它 还存 在一些 不 足的地 方 ，无法 适用 于全 部 的电
网 ；而还有一些则是完全 以可靠性为 目的来进行规划 的优 化设计 的，最后才对需要 的设 备 、技术进行考虑 。这 种规
划的方法体现 了资金 和可靠性 的关系 ，但是它却不具 备实
电力系统中的多目标优化调度研究
电力系统中的多目标优化调度研究一、引言电力系统在现代社会中具有重要地位和作用，为满足各种用电需求，电力系统需要进行合理的调度，以提高发电效率和保障电力供应的可靠性。
多目标优化调度是电力系统调度中的重要问题之一，通过合理地配置电力资源，实现调度目标的最优化。
二、电力系统中的调度问题在电力系统中，调度问题主要涉及到发电机组的启停调度、负荷分配以及能源优化配置等方面。
这些问题包含着多个目标，如经济性、可靠性和环境友好型等。
因此，需要进行多目标优化调度，以实现各种目标之间的均衡。
三、多目标优化调度方法1. 传统的多目标优化方法传统的多目标优化方法包括权衡法、加权和法和综合法等。
权衡法通过设定不同目标的优先级和权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
加权和法则是在权衡法的基础上引入优化决策变量权重的方法。
综合法则则通过将多个目标函数综合成一个综合目标函数来进行优化。
2. 智能优化算法随着智能优化算法的发展，人工智能技术在电力系统调度中得到了广泛应用。
智能优化算法包括粒子群算法、遗传算法、蚁群算法等，它们可以通过模拟优化过程中的自然现象和智能行为来解决多目标优化调度问题。
这些算法具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性，能够有效地解决电力系统中的多目标优化调度问题。
四、多目标优化调度的应用1. 能源优化配置多目标优化调度可以帮助电力系统实现能源优化配置，通过合理地配置发电机组的启停调度和负荷分配，实现电力系统的能源高效利用。
同时，优化调度还能够减少能源消耗，并降低对环境的影响，实现可持续发展。
2. 经济性优化多目标优化调度可以在保证供电可靠性的前提下，最大程度地降低供电成本。
通过合理地调度发电机组的启停和负荷分配，实现电力系统的经济性优化。
这不仅能够提高电力系统的效益，还能够提供更加经济实惠的电力供应。
3. 可靠性保障多目标优化调度可以通过合理地调度发电机组和负荷，实现电力系统的可靠性保障。
通过考虑到各种故障和负荷波动等因素，优化调度可以最大程度地降低电力系统中的潮流损耗和电压波动，提高电力系统的供电可靠性。
基于多目标优化算法的电网容量规划
基于多目标优化算法的电网容量规划一、前言电网作为国民经济的重要基础设施，其规划对于国家发展以及社会稳定都具有重大影响。
电网容量规划作为电力系统规划的一个重要分支，主要是为了满足电力需求的增长和电网运行保障而进行的一种规划。
在电网容量规划的过程中，涉及到多个目标，这就需要运用多目标优化算法进行求解，以达到最优的规划方案。
二、电网容量规划的目标电网容量规划的目标主要包括以下几个方面：1.最小化成本：成本是制约电网容量规划的主要因素之一。
高昂的成本会使得电网建设变得困难，因此需要通过改进电力系统结构、技术手段的方式降低成本，以提高电网容量规划的效果。
2.最大化供电可靠性：供电可靠性是电网容量规划的一个重要指标。
通过提高电力系统的灵活性和鲁棒性，可以有效地提高电网的供电可靠性，从而减少因电网容量不足而引发的电力故障。
3.最大化电网容量：电网容量是电网容量规划的核心指标之一，即为了满足日益增长的电力需求而将电网的输电容量扩充到最大。
4.最小化环境影响：电网容量规划过程中，需要降低对自然环境的影响，保持可持续发展。
三、多目标优化算法在电网容量规划中的应用多目标优化算法是指在求解多个目标时，将多个目标进行综合考虑后达到最优解的一种算法。
相对于传统的单目标优化算法，多目标优化算法综合了多个目标，考虑了不同目标之间的相互制约和权衡，从而能够更加全面地反映电网容量规划的要求。
1.遗传算法遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过对种群基因的交叉、变异等方式不断优化，使得种群中的个体逐步趋向于最优解。
在电网容量规划中，可以通过遗传算法来优化电网拓扑结构、电器设备选型以及输电线路等方面。
2.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理冷却和加温的优化算法，其基本原理是通过接受差解策略来跳出局部最优解，最终达到全局最优解。
在电网容量规划中，可以用模拟退火算法来优化电网线路的安装位置和输电方案等。
3.粒子群算法粒子群算法是一种模拟离子运动的群体智能算法，将一群粒子看做是一个个优化过程中的解，通过改变粒子的速度和位置等来寻找最优解。
电力系统中的多目标优化方法研究
电力系统中的多目标优化方法研究随着电力系统的发展和智能化程度的提高，各种新的需求和挑战也不断涌现。
与此同时，电力系统的规模和复杂性也不断增加。
为了满足电力系统的多个目标，如供电可靠性、经济性和环境友好性等，研究者们开始关注电力系统中的多目标优化方法。
本文将对电力系统中的多目标优化方法进行研究和探讨。
首先，多目标优化方法是指在一个优化问题中，存在多个相互矛盾且不可简单归约的目标。
在电力系统中，常见的多目标优化问题包括发电计划、输电网优化、电力市场设计等。
传统的单目标优化方法只能考虑其中某一个目标，而对其他目标的要求则被忽略了。
然而，现实中电力系统所面临的问题是多样的，需要综合考虑多个目标，才能更好地解决问题。
在电力系统中，多目标优化方法有很多种，其中常见的包括加权线性和加权指数方法、支配方法、进化算法和模糊优化方法等。
加权线性和加权指数方法是较为简单和直观的多目标优化方法。
该方法将各个目标通过赋予不同的权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
然后采用常规的单目标优化算法，如线性规划法和非线性规划法等进行求解。
这种方法容易理解和实现，但并不能充分考虑到目标之间的相互作用和权重的确定。
支配方法是一种基于排序和比较的多目标优化方法。
该方法通过将解空间中的解按照支配关系建立起一个非劣集，寻找出解空间中最优解的近似集合。
支配方法能够充分考虑目标之间的相互作用，但对于复杂的电力系统中的大规模问题，其计算复杂度较高。
进化算法是一类基于生物进化原理的优化方法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
这些方法通过模拟优胜劣汰的自然选择机制，不断生成和演化解的种群，最终找到一组近似最优解。
进化算法具有全局搜索能力和较强的鲁棒性，能够克服传统优化方法在局部最优解方面的不足，被广泛应用于电力系统的多目标优化问题中。
模糊优化方法是基于模糊理论的优化方法，能够处理电力系统中存在的不确定性和模糊性。
该方法将问题中的模糊变量用隶属度函数表示，并通过定义模糊关系和模糊约束来描述目标和约束条件。
电力系统中的多目标优化算法研究
电力系统中的多目标优化算法研究电力系统是一个复杂的系统，由发电、输电、配电等多个环节组成。
在电力系统中，存在着多个冲突的目标，例如经济性、可靠性和环保性等。
为了有效地解决这些多目标问题，研究人员提出了多目标优化算法，用于求解电力系统中的多目标优化问题。
一、多目标优化算法在电力系统中的应用多目标优化算法在电力系统中有着广泛的应用。
首先，它可以用于发电调度问题。
发电调度问题是指在保证电力系统需求满足的条件下，确定各个发电机组的出力，使得发电成本最小、排放最少。
多目标优化算法可以通过不同的权重设置，得到多个可行解，从而给出了取舍的权衡。
另外，多目标优化算法可以用于电力系统的网架优化问题。
网架优化是指在保证电网供电可靠性和经济性的前提下，优化输电网的结构和参数。
通过多目标优化算法，可以得到不同的网架结构和参数组合，实现对电网的优化设计。
此外，多目标优化算法还可以应用于配电网和电力市场等领域。
为了提高配电网的供电可靠性和经济性，多目标优化算法可以用于确定最佳的配电网拓扑结构，以及优化配电变压器的容量和位置等。
在电力市场中，多目标优化算法可以用于优化电力市场的供需平衡，以实现最大的社会福利。
二、常用的多目标优化算法在电力系统中，常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
它通过模拟生物进化的过程，采用选择、交叉和变异等操作，从而在多个目标之间寻找最优解。
在电力系统中，遗传算法可以用于发电调度问题、网架优化问题等。
通过设置适应度函数，遗传算法可以找到符合系统需求的最优解。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种基于社会行为的优化算法。
它模拟了鸟群或鱼群等社会群体中的群体行为规律，通过不断地更新粒子的位置和速度，找到最优解。
在电力系统中，粒子群算法可以用于发电调度问题、配电网优化等。
通过设置适应度函数和粒子群更新规则，粒子群算法可以寻找到满足多个目标的最优解。