现代电力系统优化调度

目录 前言 第1章 绪论 1 1.1 现代电力系统调度的发展历程 1 1.2 智能电网优化调度的特征 4 1.3 智能电网调度面临的问题 6 参考文献 8 第2章 电网的短期负荷智能预测 10 2.1 概述 10 2.2 短期负荷预测相似日选取方法 11 2.2.1 算法设计思路 11 2.2.2 主要影响因素相似度计算方式 13 2.2.3 算法的参数自适应性 16 2.2.4 算例分析 17 2.3 基于解耦机制的短期负荷智能预测 18 2.3.1 小地区负荷预测的特点 18 2.3.2 解耦机制的基本模型 18 2.3.3 标幺*线预测方法 21 2.3.4 基准值预测方法 22 2.3.5 应用情况介绍 24 2.4 基于解耦决策树的短期负荷智能预测 24 2.4.1 解耦决策树算法的基本原理 24 2.4.2 生成决策树的方法 25 2.4.3 应用情况介绍 28 2.5 本章小结 33 参考文献 34 第3章 现代电力系统发电侧节能调度 36 3.1 概述 36 3.2 面向节能发电调度的日前机组组合智能优化 37 3.2.1 机组组合模型的完善 37 3.2.2 扩展贪婪因子的机组开机排序 39 3.2.3 机组组合优化方法过程描述 41 3.2.4 算例分析 44 3.3 基于综合煤耗微增率的机组出力优化分配 46 3.3.1 火电机组综合煤耗微增率 47 3.3.2 出力分配的*优性条件与优化算法 48 3.3.3 算例分析 52 3.4 集中调度与发电企业自主调度相协调的节能调度 54 3.4.1 基本设计 54 3.4.2 初始发电计划协调 54 3.4.3 发电计划调整的协调过程 56 3.4.4 算例分析 58 3.5 低碳调度与节能调度的一致性评估 60 3.5.1 调度优化数学模型 61 3.5.2 多目标优化的一致性评估方法 62 3.5.3 电力调度典型条件下的一致性分析 64 3.5.4 算例分析 67 3.6 本章小结 71 参考文献 71 第4章 现代电力系统负荷侧优化调度 74 4.1 概述 74 4.2 可中断负荷参与节能调度 75 4.2.1 可中断负荷调度的节能效益评估 76 4.2.2 可中断负荷参与的节能调度计划制定 86 4.2.3 考虑低碳效益的可中断负荷调度 96 4.2.4 算例分析 102 4.3 管制电力市场中的居民用电阶梯式电价优化 106 4.3.1 阶梯电价优化模型 106 4.3.2 居民用电需求分析 109 4.3.3 算例分析 113 4.4 基于高维目标优化的多家庭协调需求响应 114 4.4.1 配电变压器负荷管理模型 115 4.4.2 家庭侧协调用电优化模型 117 4.4.3 EMOHP 算法框架 122 4.4.4 算例分析 126 4.5 本章小结 136 参考文献 137 第5章 智能电网互动式优化调度 140 5.1 概述 140 5.2 互动式节能优化调度理论框架 142 5.2.1 智能电网互动式调度理论框架 142 5.2.2 基于尖峰负荷导致的边际能耗测算 152 5.2.3 用户侧互动节能优化调度 158 5.2.4 算例分析 172 5.3 考虑电动汽车充放电的互动式优化调度 175 5.3.1 电动汽车对电网影响评估 175 5.3.2 考虑分时电价和SOC *线的电动汽车充电优化 186 5.3.3 考虑风电出力波动的电动汽车充放电策略 193 5.4 考虑低碳效益的互动式节能优化调度 208 5.4.1 考虑低碳效益的节能发电调度分析 208 5.4.2 考虑低碳效益的互动式优化调度模型 210 5.4.3 算例分析 213 5.5 本章小结 217 参考文献 217 第6章 新能源接入的有功与无功潮流优化调度 220 6.1 概述 220 6.2 考虑新能源接入的配电网有功调度 221 6.2.1 考虑风险的配电网两阶段随机风电调度模型 222 6.2.2 考虑电压与功率越限的配网运行风险描述方法 224 6.2.3 基于两点估计法和粒子群算法的求解方法 227 6.2.4 算例分析 229 6.3 考虑新能源接入的电力系统无功调度 234 6.3.1 区间无功优化模型 234 6.3.2 基于改进遗传算法的区间无功优化 238 6.3.3 算例分析 244 6.4 本章小结 253 参考文献 254 第7章 智能优化算法在电力系统调度中的应用 256 7.1 概述 256 7.2 改进的群集智能优化算法 257 7.2.1 克隆选择算法 257 7.2.2 改进免疫算法及其收敛性分析 259 7.2.3 粒子群优化算法 267 7.2.4 改进粒子群优化算法及其收敛性分析 271 7.3 群集智能优化算法在电力系统优化运行中的应用 276 7.3.1 改进免疫算法在*优潮流中的应用 277 7.3.2 改进粒子群优化算法在机组组合中的应用 283 7.4 多智能体系统在电力系统无功优化中的应用 288 7.4.1 无功优化的数学模型 289 7.4.2 基于粒子群优化算法的多智能体系统 290 7.4.3 多智能体系统在无功优化中的应用 294 7.5 本章小结 301 参考文献 302 第8章 虚拟发电厂与微电网能源管理系统设计 305 8.1 概述 305 8.2 虚拟发电厂两阶段随机优化调度 306 8.2.1 虚拟发电厂的结构与运营模式 306 8.2.2 基于循环周期数法的电池寿命损耗模型 308 8.2.3 计及电池寿命损耗成本的两阶段随机优化调度 311 8.2.4 算例分析 316 8.3 微电网能源管理系统设计 326 8.3.1 微电网数据采集与监控的特点 326 8.3.2 海岛微电网SCADA/EMS 架构 327 8.3.3 EMS基本框架 328 8.3.4 调度计划模块 331 8.4 基于云计算技术的优化调度系统设计 333 8.4.1 基于云技术的优化调度计算能力分析 333 8.4.2 基于云技术的智能电网计算平台架构设计 335 8.4.3 基于云平台的智能电网协同优化调度架构 338 8.5 本章小结 340 参考文献 341