本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)非平滑和多目標(biāo)經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化方法研究　出處：《浙江大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：考慮機(jī)組閥點(diǎn)效應(yīng)、禁運(yùn)區(qū)和多燃料的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型是對(duì)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題更精確的描述,但該模型非凸、不連續(xù)、不可微和具有大量局部最優(yōu)解的特性使其求解更加困難,目前多采用進(jìn)化算法進(jìn)行求解,然而進(jìn)化算法耗時(shí)較長(zhǎng),精度不能得到保證,尤其在大規(guī)模電力系統(tǒng)中實(shí)用性較差。為此本文通過對(duì)模型最優(yōu)解進(jìn)行分析,提出新的快速有效的求解方法。在提高發(fā)電調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)還須降低其污染物排放,故本文還提出了一種新的多目標(biāo)優(yōu)化算法用于求解電力系統(tǒng)多目標(biāo)調(diào)度問題。本文主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：提出考慮機(jī)組閥點(diǎn)效應(yīng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的局部最優(yōu)解的必要條件,得到問題的兩類局部最優(yōu)解。第一類局部最優(yōu)解中至多只有一臺(tái)機(jī)組不處于奇異點(diǎn)位置,其中奇異點(diǎn)位置包括機(jī)組閥點(diǎn)和出力上下限。分析表明可舍棄第二類局部最優(yōu)解,這使問題更易求解,從而只需從第一類局部最優(yōu)解中尋找問題的近似全局最優(yōu)解。提出一種分維最速下降法(Dimensional steepest decline method, DSD)用于快速有效求解非平滑經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,其計(jì)算量隨機(jī)組數(shù)量的增加呈2階增長(zhǎng)。算例結(jié)果表明,DSD可有效求解考慮機(jī)組閥點(diǎn)效應(yīng)、禁運(yùn)區(qū)和多燃料以及網(wǎng)損的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。與選取的最好的幾個(gè)進(jìn)化算法相比,DSD在精度和計(jì)算量方面的優(yōu)勢(shì)突出,尤其是在大規(guī)模電力系統(tǒng)中其優(yōu)勢(shì)更加突出。算例結(jié)果還表明在經(jīng)濟(jì)調(diào)度中考慮機(jī)組閥點(diǎn)效應(yīng)可帶來約2%到9%的經(jīng)濟(jì)效益。提出考慮機(jī)組禁運(yùn)區(qū)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的最優(yōu)解的必要條件,提出一種快速λ迭代法求解此問題。3個(gè)算例系統(tǒng)的結(jié)果表明該方法精度高,計(jì)算量非常小,與現(xiàn)有最好的方法相比其優(yōu)勢(shì)突出,尤其是在含有大量機(jī)組的、更多機(jī)組含有禁運(yùn)區(qū)的大規(guī)模電力系統(tǒng)中該方法在精度和計(jì)算量上的優(yōu)勢(shì)均更加突出�；诙嗄繕�(biāo)KKT條件,提出了多目標(biāo)混合λ迭代法和牛頓法(Multi-objective λ-iteration and Newton method, MOλIN)用于求解環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。該方法無(wú)需人為設(shè)置權(quán)系數(shù)或罰系數(shù)等參數(shù)。MOλIN中選定一臺(tái)機(jī)組稱為固定出力機(jī)組,固定出力機(jī)組的不同出力對(duì)應(yīng)不同的帕累托最優(yōu)解,所有帕累托最優(yōu)解構(gòu)成問題的解集,對(duì)于固定出力機(jī)組的選取進(jìn)行優(yōu)化以提高求解效率。提出一種預(yù)判斷機(jī)制,可減小MOXIN的計(jì)算量。指出了問題的帕累托最優(yōu)解中各機(jī)組出力具有等差比微增率的特性。在2個(gè)系統(tǒng)的分析結(jié)果表明MOXIN可有效求解環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,與多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法相比,可得到精度更高、分布更均勻的帕累托前沿,耗時(shí)更短。
[Abstract]:Considering the valve point effect of the unit, the economic dispatch model with embargoed area and multi-fuel is a more accurate description of the economic dispatch problem of power system, but the model is non-convex and discontinuous. The non-differentiable and local optimal solutions make it more difficult to solve. At present, evolutionary algorithms are often used to solve them. However, evolutionary algorithms take a long time and the accuracy can not be guaranteed. Especially in large-scale power system, the practicability is poor, so this paper analyzes the optimal solution of the model. A new fast and effective solution method is proposed. It is necessary to reduce the pollutant emission while improving the economy of power generation scheduling. Therefore, a new multi-objective optimization algorithm is proposed to solve the power system multi-objective scheduling problem. The main contents and innovations of this paper are as follows:. A necessary condition for the local optimal solution of economic dispatch problem of power system considering the effect of unit valve point is presented. Two kinds of local optimal solutions of the problem are obtained. In the first kind of local optimal solutions, at most, only one unit is not in the singularity position. The singular point position includes the unit valve point and the upper and lower limit of the output force. The analysis shows that the local optimal solution of the second kind can be abandoned, which makes the problem easier to solve. Thus, we only need to find the approximate global optimal solution of the problem from the first kind of local optimal solution. A fractal dimension steepest descent method is presented. Dimensional steepest decline method. DSD) is used to solve the non-smooth economic scheduling problem quickly and effectively, and the increase of the number of random groups is of the second order. The numerical results show that DSD can effectively solve the valve point effect of the unit. Economic scheduling problems in embargoed zones and multi-fuel and network losses. Compared with the best evolutionary algorithms selected, DSD is superior in accuracy and computational complexity. Especially in large-scale power system, its advantages are more prominent. The numerical results also show that considering the valve point effect in economic dispatch can bring economic benefit of about 2% to 9%. The power system considering the unit embargoed area is put forward. Necessary conditions for optimal solution of economic scheduling problems. A fast 位 iteration method is proposed to solve this problem. The results of three numerical examples show that the method has high accuracy and low computational cost, and it has more advantages than the best one, especially in the case of large number of units. In the large scale power system with more units containing embargoed area, the advantages of this method in accuracy and computational complexity are more prominent. The method is based on the multi-objective KKT condition. The multiobjective mixed 位 iteration method and Newton method are proposed for multi-object 位 -iteration and Newton method. MO 位 IN) is used to solve the environmental and economic scheduling problem. In this method, it is not necessary to choose a unit in the parameters such as weight coefficient or penalty coefficient, such as artificial weight coefficient or penalty coefficient, which is called fixed output unit. The Pareto optimal solution is corresponding to the different output force of the fixed output unit, and all Pareto optimal solutions constitute the solution set of the problem. In order to improve the efficiency of solving the problem, a prejudgment mechanism is proposed to optimize the selection of fixed output units. The calculation cost of MOXIN can be reduced. It is pointed out that in the Pareto optimal solution of the problem, the output force of each unit has the characteristic of equal difference ratio slight increase rate. The analysis results of two systems show that MOXIN can effectively solve the environmental and economic adjustment. The degree problem. Compared with the multi-objective particle swarm optimization algorithm, the Pareto front with higher precision and more uniform distribution can be obtained, and the time is shorter.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1406661