基于互补理论的电力系统机组组合优化

针对同时具有离散和连续变量,非线性等特点的火电机组组合问题,在分析一般机组组合优化数学模型的基础上,尝试用连续化的方法建立连续变量和离散变量之间的关系,利用互补约束和最优化极值理论,构建了电力系统机组组合的互补约束优化模型。采用光滑NCP函数对建立的互补约束优化模型进行光滑处理,将其转化为一般的非线性规划问题,并用原对偶内点法进行求解。仿真结果表明:所提算法能有效处理含离散和连续变量的混合优化问题,具有很好的实际应用前景。     

大规模风电接入电网的机组组合问题研究

伴随着风力发电规模的日益增加,风电并网需求量增大,大电网环境下与之相适应的火电机组的启停组合经济调度问题显得特别突出。针对此问题,通过对离散二进制粒子群算法进行优化改进,采用等耗量微增率迭代法整合优化方案,用于解决火电机组启停组合经济调度问题。仿真结果表明:该方案接近最优,在满足电力系统约束条件下得出的机组组合方式能够使得总运行费用最低,能够根据风电具体预测信息,为电网接入的火电机组经济调度提供可靠依据。     

考虑机组启停下含负荷侧调用的电力系统调度研究

为了解决新能源波动性导致电力系统调峰能力严重不足的问题,针对极端情况下负荷和新能源功率严重不匹配的情况下提出了一种考虑机组启停含负荷侧调用的电力系统调度方法,首先根据负荷和新能源功率相减拟合得到等效负荷,其次根据等效负荷和火电机组最大最小技术出力的关系确定火电机组的功率分配、负荷侧调用和机组启停情况,然后对比了不含机组启停、仅考虑机组启停和含负荷侧调用考虑机组启停调度方法下的限电成本、限电率和启停成本,最后通过仿真验证了本文调度方法的可行性。     

基于凝聚函数的电力系统经济负荷分配

经济负荷分配(Economic Load Dispatch,ELD)是提高电力系统运行经济性的重要措施之一。基于ELD优化问题一般数学模型,针对传统数学方法难以处理不可微非线性问题,借助于最大熵理论,利用其推导出的凝聚函数来处理不可微的约束条件,构建了基于凝聚函数的负荷经济分配优化模型,并采用光滑化的方法将所建立的模型转化为一般非线性优化问题,采用原对偶内点法进行求解。仿真结果表明:该算法能有效地处理不可微的非线性规划问题,在算法的计算效率以及目标优化的结果中显示出了优越性,为解决电力系统经济负荷分配问题提供了有效手段。     

基于混沌策略文化差分进化算法的动态环境经济调度

针对风电并网影响建立一个含风电场的动态环境经济调度模型,该模型以运行成本及污染气体排放为目标,考虑实际中存在的各种等式约束和不等式约束,提出基于混沌策略的文化差分进化算法( chaotic cultural differential evolution,CCDE)以求解该模型。将混沌参数调整策略融入文化差分进化算法,与自适应柯西变异结合,有利于跳出局部最优。采用动态约束处理方法结合罚函数使得群体空间的个体满足约束。仿真结果表明CCDE算法能有效处理该模型并且得到较优的调度方案。     

多约束多目标的灾害避难所选址优化研究——以海南省文昌市为例

地震灾害避难所优化选址是灾害管理的一个重要内容,也是个难点。以最小化总疏散距离和最小化避难所总面积为目标,同时在满足距离约束和容量约束的条件下,建立地震灾害避难所选址多目标模型,采用改进的粒子群算法对模型进行解算,并以海南省文昌市为例进行实证分析。结果表明:距离约束在多目标模型的空间分配结果中起主导作用,容量约束则会显著影响多目标模型及其算法在高维复杂问题中的空间搜索能力和解的质量。优化结果可为灾害避难所区位的确定及疏散方案的制定提供科学依据,为震后应急疏散提供决策支持。     

获得固定输电权的风电公司日运行优化的研究

风电为平衡自身波动性需与储能装置联合运行,基于风蓄联合发电公司在电力市场环境下获得固定输电权的前提下进行分析,建立了以日运行收益最大化为目标的含风电场、抽水蓄能电站、常规火电厂和系统负荷的简单电力系统模型。考虑峰谷电价、功率平衡、风电场的运行约束和抽水蓄能电站的运行约束的情况下,应用在标准粒子群算法基础.上进行改进的粒子群算法迭代寻优,最后求得最优解。仿真结果表明所提出的模型及求解方法能够计算风蓄联合发电公司的最优日收益,实现收益的最大化。     

基于可靠度约束的高层建筑结构优化设计

本文以文献中提出的结构体系可靠度分析的最弱失效模式法为基础,充分考虑结构体系的造价和结构的损失期望与结构体系可靠度的关系,以及结构构件的可靠度约束,提出了结构体系目标可靠度的优化决策方法;基于优化决策的结果,提出了结构体系的最优设计准则;最后,依所提出的最优设计准则,实现了高层建筑基于构件和结构可靠度约束的结构优化设计。     

二三道防线中切机措施对失步振荡中心的影响

电网多重故障下,二三道防线切机措施可能对失步振荡中心产生影响,并严重影响电力系统安全稳定运行。本文先从理论上分析得到二三道防线切机措施影响失步振荡中心迁移的规律,再以实际电网为研究对象,基于BPA仿真计算,研究多重故障下不同切机措施机组类型、位置、数量等差异对失步振荡中心的影响,并提出安控切机建议措施和高频切机优化方案。分析结果表明:在失步振荡过程中,二三道防线切机措施会影响失步振荡中心朝切机侧迁移。因此,在安控切机措施中应尽量避免切除振荡中心附近大容量火电机组,在高频切机方案中应先切除稳定性能较差的机组。     

燃煤电站锅炉超低排放技术方案分析研究

为了满足国家标准对燃煤机组大气污染物排放浓度的最新要求,对某600 MW燃煤机组大气污染物排放现状及超低排放技术进行分析研究,提出了采用“低氮燃烧+SCR脱硝+电袋复合除尘器+烟气脱硫+湿式电除尘器”的超低排放技术改造方案。结果表明:改造方案将该机组排烟中NOX、SO2、烟尘的排放浓度分别控制在50 mg/Nm3、35 mg/Nm3及5 mg/Nm3以下,满足了国家对燃煤机组大气污染物超低排放限值的要求,同时明显改善了当地空气质量。     

基于改进布谷鸟算法的分布式电源优化配置

针对布谷鸟搜索算法在处理多目标优化问题上的不足,基于混沌映射、非支配排序等多目标优化策略,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索(improved muti-objective cuckoo search,IMOCS)算法,对分布式电源多目标优化配置问题进行求解。为增加初始种群的多样性,利用logistic混沌映射产生初始解;自适应改变搜索步长,以提高算法的寻优能力和收敛速度。仿真结果表明:IMOCS算法寻优能力强,收敛速度快,能够有效求解分布式电源的多目标优化配置问题。     

大型风电场内机组的有功功率优化方法研究

为充分利用风能、提高风能利用率,改善风电场的功率输出特性,基于风速和功率的超短期提前一步预测,建立多目标的风力发电机组功率优化模型,对风电场输出的有功功率优化,并采用粒子群优化算法对优化模型进行求解和仿真分析,仿真结果表明:该优化方法使风电场整体输出功率得以提高,同时也减小了风电场的运行成本。     

基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis-tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虛拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob-jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。     

基于改进纵横交叉算法的多目标无功优化

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题.提出了一种用于多目标的改进纵横交叉算法。该算法采用纵向和横向两个不同方向的搜索机制,摒弃基础纵横交叉算法的竞争算子。在纵向交叉后采用目标序列排序建立虚拟个体适应度,再对粒子虚拟适应度大小进行比较选择精英粒子,而横向交叉之后不进行粒子比较。与传统的NSGA-II相比,该算法能够使粒子在收敛的过程跳出局部最优,提高粒子多样性,同时提高效率。最后引进非支配选择和拥挤距离计算,产生Pareto前沿。通过和NSGA-II在IEEE 14节点系统、IEEE 57 节点系统多目标无功优化上仿真对比,结果验证了所提方法收敛精度更高,其Pareto前沿分布更加均匀,范围更加广泛,能够很好的解决电力系统多目标无功优化问题。     

基于熵权的防灾工程项目融资方式评价决策模型

对防灾工程项目融资方式的评价决策问题进行了讨论,分析了项目评价决策中的客观信息和评价决策者个人经验的主观信息,提出在量化打分的基础上整合为一个复合权重集,建立了基于熵权的防灾工程项目融资方式评价模型和方法。通过实例计算,结果表明该模型在融资方式的评价、优劣排序和选择方面具有较强的可行性和可操作性。     

含分布式电源的配电网络重构

配电网络重构是一个复杂、非线性的组合优化问题。在考虑分布式电源的情况下,以网络损耗最小和电压节点偏差最小为优化目标,建立了一个多目标的配电网络重构数学模型。针对二进制粒子群优化(Binary particle swarm optimization,BPSO)算法容易陷入局部极值点、发生早熟等缺点,提出混沌二进制粒子群混合优化算法(CBPSO),引入混沌理论(Choas theory)对二进制粒子群优化算法的惯性权重进行调整。IEEE33 节点测试系统的算例表明,该算法较BPSO 算法具有较强的全局收敛性能,能够有效地解决计及 DG 出力的配网络重构优化问题,提高了电能质量和系统运行的经济性。     

Steam Reforming of Bio-Oil Aqueous Fractions for Syngas Production and Energy

Abstract The biorefinery concept has been proposed as a route map to convert biomass into fuels and chemicals, maximizing economic and environmental benefits while minimizing pollution. A biorefinery strategy based on fast pyrolysis is proposed following a two-stage process, where biomass is first subjected to fast pyrolysis, optimized to collect up to 75% (per unit weight of biomass) of a liquid fraction called bio-oil. This bio-oil or its fractions can be upgraded in a second step to different chemicals, to a syngas and/or to energy. In particular, the catalytic steam reforming of the aqueous fraction of bio-oil obtained by fractionation with water is one of the most attractive possibilities for bio-oil upgrading, yielding a H2-rich syngas with low CO content. From the results obtained, it can be concluded that the best alternative for the catalytic steam reforming process is hydrogen production through further purification of the gas obtained.     

多目标决策的农业抗旱能力综合评价

利用灰色系统理论中的关联分析建立了湖南农业抗旱能力评价的指标体系,运用多目标决策法对湖南14个市州的抗旱能力进行了评价。其结果是:在三种方案中娄底(1.452 9)、邵阳(1.398 8)、常德(1.580 2)的抗旱能力综合指数最大,抗旱能力强;而张家界在3种方案中抗旱能力综合指数都小于0.5,抗旱能力弱。并为湖南抗旱减灾、提高抗旱能力提出了合理的建议与对策。