【摘要】：結(jié)合網(wǎng)內(nèi)外購電模式的差異,建立了計及網(wǎng)外購電市場的小時級月度發(fā)購電計劃模型。該模型是一個多時段大規(guī)�；旌险麛�(shù)規(guī)劃模型。負(fù)荷的時段融合策略可有效減小模型中小時級時段數(shù)的規(guī)模,但會帶來負(fù)荷融合誤差,從而影響模型的目標(biāo)甚至安全約束,為此提出了基于負(fù)荷融合誤差的校正優(yōu)化策略。針對模型的大規(guī)模多時段混合整數(shù)規(guī)劃特點,提出了結(jié)合免疫遺傳算法與拉格朗日分解協(xié)調(diào)策略的混合智能算法。一方面,利用免疫遺傳算法為拉格朗日松弛法提供滿足啟停約束和旋轉(zhuǎn)備用約束的機(jī)組組合發(fā)購電方案。另一方面,利用拉格朗日分解協(xié)調(diào)算法高效求解運行機(jī)組的最優(yōu)發(fā)電方案,快速提升免疫遺傳算法優(yōu)秀個體的質(zhì)量。兩者交替迭代,互相促進(jìn),從而實現(xiàn)上述多時段混合整數(shù)規(guī)劃模型的高效求解。最后通過IEEE 57節(jié)點系統(tǒng)的仿真分析驗證了所提模型和算法的有效性。
[Abstract]:Combined with the difference of the mode of electricity purchase inside and outside the network, the hourly monthly power generation and purchase planning model is established taking into account the power purchase market. The model is a large scale mixed integer programming model with multiple time periods. The time fusion strategy of load can effectively reduce the scale of the number of hours in the model, but it will bring about the error of load fusion, which will affect the target of the model and even the security constraints. Therefore, a correction and optimization strategy based on the load fusion error is proposed. According to the characteristics of large-scale multi-time mixed integer programming, a hybrid intelligent algorithm combining immune genetic algorithm and Lagrange decomposition coordination strategy is proposed. On the one hand, the immune genetic algorithm (IGA) is used to provide a power generation and purchase scheme for the Lagrangian relaxation method. On the other hand, the Lagrangian decomposition coordination algorithm is used to solve the optimal generation scheme of running units efficiently, which can improve the quality of the excellent individuals of immune genetic algorithm (IGA). They are iterated alternately and promote each other so that the efficient solution of the multi-time mixed integer programming model can be realized. Finally, the effectiveness of the proposed model and algorithm is verified by simulation analysis of IEEE 57 bus system.
【作者單位】： 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點實驗室(重慶大學(xué));重慶電網(wǎng)電力交易中心;重慶北碚供電公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51177178)~~
【分類號】：TM73

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本文編號：2389353