電網(wǎng)規(guī)劃不確定性模型及優(yōu)化算法研究.pdf

1、電網(wǎng)規(guī)劃中的不確定性增加了規(guī)劃工作的難度，對(duì)不確定性問題的研究也成為電網(wǎng)規(guī)劃領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的課題。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和電力體制的變革更使得電網(wǎng)規(guī)劃工作中的不確定性大大增加，同時(shí)也使得對(duì)該方面的研究更為令人關(guān)注。本文著力于電網(wǎng)規(guī)劃不確定性模型的研究，從電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)衡不確定性和信息不確定性兩個(gè)方面對(duì)該問題進(jìn)行了詳盡的探討，同時(shí)針對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃不確定性模型的求解，研究了相應(yīng)的解算技巧和新型現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法。綜合起來，本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作和

2、結(jié)論如下： 1.多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)衡的不確定性多目標(biāo)是電網(wǎng)規(guī)劃各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)衡問題的基礎(chǔ)，在給出了多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃各要素的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)不同的決策主體分別采用了分層最優(yōu)化方法和加權(quán)和法模型來處理多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)衡的不確定性。其中前者根據(jù)分層優(yōu)化理論對(duì)各個(gè)目標(biāo)函數(shù)在相應(yīng)的約束條件下按照不同的優(yōu)先層次進(jìn)行最優(yōu)化，可大幅度地降低計(jì)算量，該方法從電網(wǎng)公司的實(shí)際情況出發(fā)，充分考慮電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)性約束，在此基礎(chǔ)上考慮電網(wǎng)的可靠性

3、目標(biāo)要求，因此較為符合電網(wǎng)公司進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃工作的思路，為電網(wǎng)公司的決策提供較為實(shí)用的理論依據(jù)。后者以供應(yīng)方開發(fā)成本最小和需求方缺電成本最小為目標(biāo)函數(shù)，利用線性加權(quán)和法把多目標(biāo)極小化問題轉(zhuǎn)化為相關(guān)的單目標(biāo)極小化問題，使可靠性指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)具有同等地位，較為公平的兼顧用戶和電網(wǎng)公司的利益，適用于監(jiān)管者制定電網(wǎng)規(guī)劃方案或以其為依據(jù)協(xié)調(diào)修正電網(wǎng)公司的規(guī)劃方案。 2.電網(wǎng)規(guī)劃信息不確定性針對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃問題中的信息不確定性，本文提出了兩種電

4、網(wǎng)靈活規(guī)劃方法。其中基于盲數(shù)模糊評(píng)價(jià)的電網(wǎng)規(guī)劃模型應(yīng)用模糊集理論和盲數(shù)理論，能綜合處理多種不確定性信息；同時(shí)該模型給出了對(duì)盲信息的綜合模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)，解決了由于盲數(shù)無法直觀評(píng)判而難以被引入目標(biāo)函數(shù)的難題；另外該模型還突出了決策者對(duì)實(shí)際情況的把握，可將企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)狀況和決策者的決策思路納入電網(wǎng)規(guī)劃模糊評(píng)價(jià)模型，使之能較大限度地體現(xiàn)決策者在決策過程中的主動(dòng)性。該模型擴(kuò)充了盲數(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，為電網(wǎng)規(guī)劃理論和方法的完善提供了又一種有效的方法。而基

5、于場(chǎng)景發(fā)生概率的柔性電網(wǎng)規(guī)劃模型以場(chǎng)景技術(shù)為基礎(chǔ)，避免了描述各因素之間關(guān)聯(lián)的困難，可較為準(zhǔn)確地體現(xiàn)未來各因素的不確定性；而且該模型通過分析原有柔性規(guī)劃的不合理之處，建立了新的以最大單條線路過負(fù)荷率為基礎(chǔ)、以二次曲線來描繪過負(fù)荷量增長(zhǎng)所帶來的罰值增長(zhǎng)的柔性約束準(zhǔn)則，較之以往單純的過負(fù)荷率總量約束和罰值的線性增長(zhǎng)，能更合理地將過負(fù)荷約束計(jì)入規(guī)劃模型。 3.不確定性電網(wǎng)規(guī)劃模型的求解在不確定性信息處理方面，一方面針對(duì)盲數(shù)的巨大運(yùn)算量困

6、擾，提出了盲數(shù)運(yùn)算的技巧和簡(jiǎn)化方法，在很大程度上解決了盲數(shù)計(jì)算上的困難。另一方面也對(duì)多場(chǎng)景方法的求解問題作了說明并給出了相應(yīng)的求解簡(jiǎn)化技巧。 在優(yōu)化算法方面，提出了基于計(jì)算資源按效率分配的多種群中心解搜索電網(wǎng)規(guī)劃算法。該算法針對(duì)現(xiàn)代啟發(fā)式算法易陷入局部最優(yōu)及計(jì)算效率不高的問題，在吸收免疫算法、遺傳算法等傳統(tǒng)啟發(fā)式算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，充分利用了尋優(yōu)計(jì)算過程中的多種有用信息，依照尋優(yōu)效率動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，在信息熵描繪解間距離的基礎(chǔ)上結(jié)