多不確定信息的電網(wǎng)靈活規(guī)劃模型及算法研究.pdf

1、電網(wǎng)靈活規(guī)劃包括兩個方面的內(nèi)容：1)建立合理的規(guī)劃模型；2)針對規(guī)劃模型給出高效的求解算法。本文從算法和模型兩方面研究電網(wǎng)靈活規(guī)劃。針對大規(guī)模電網(wǎng)靈活規(guī)劃計算難以全局收斂的難點，提出采用蟻群算法及其改進算法進行求解；通過對規(guī)劃方案經(jīng)濟性、可靠性和靈活性的綜合考慮，提出計及電能資源充裕度的多目標電網(wǎng)規(guī)劃模型；通過對多階段電網(wǎng)規(guī)劃問題變量維數(shù)多、計算量大這一特點的分析，給出基于最小期望悔值的多階段電網(wǎng)規(guī)劃模型。本文主要內(nèi)容如下： 在

2、深入分析當前各種主要規(guī)劃求解算法優(yōu)缺點的基礎上，結(jié)合電網(wǎng)規(guī)劃特性，提出應用蟻群算法求解電網(wǎng)規(guī)劃問題。針對蟻群算法在求解大規(guī)模優(yōu)化問題時易產(chǎn)生未成熟收斂的缺點，提出多種群并行蟻群算法和基于模式記憶的并行蟻群算法加以改進。多種群并行蟻群算法通過多個蟻群之間的并行搜索，提高收斂速度，同時可減少參數(shù)設置和種群規(guī)模對算法收斂性的影響；而基于模式記憶的并行蟻群算法則進一步通過模式記憶進行解空間分解，從而將問題規(guī)?；麨榱?，并能有效地識別、記憶和跳出

3、局部最優(yōu)解，最大程度的減少重復搜索，提高計算效率。算例表明這兩種改進算法具有良好的計算效率和優(yōu)秀的全局收斂性。 通過對電網(wǎng)規(guī)劃中各種不確定信息的分析、歸類與合并，結(jié)合盲數(shù)特性，給出直接影響電網(wǎng)規(guī)劃的3類4種主要不確定信息(節(jié)點注入功率--包括負荷預測和發(fā)電出力、系統(tǒng)潮流、線路投資)的盲數(shù)建模方法，并通過判斷矩陣分析法確定各盲數(shù)模型的可信度分布。以確定性可用輸電能力(ATC)的直流靈敏度分析法為基礎，提出盲數(shù)ATC的直流靈敏度算法

4、，并給出盲數(shù)運算的簡化處理方法。在此基礎上，提出計及電能資源充裕度的多目標電網(wǎng)規(guī)劃模型，給出盲信息的模糊評價方法，通過模糊綜合評判法解決多個目標之間的不可公度性和矛盾性。該多目標規(guī)劃模型以盲數(shù)ATC、盲數(shù)投資以及柔性“N-1”過負荷概率的綜合最優(yōu)為目標，實際算例分析證明該模型能有效考慮電能資源的充裕度，其規(guī)劃方案具有良好的經(jīng)濟性、可靠性和適應性。 通過分析多階段電網(wǎng)規(guī)劃問題的特點和求解難點，指出采用多場景電網(wǎng)規(guī)劃方法處理多階段電