电力系统优化调度模型与算法研究
电力系统中调度模型的研究与优化
电力系统中调度模型的研究与优化一、前言在电力系统中，调度模型是保证电力稳定运行的关键因素之一。
调度模型决定了电力系统的运行策略和控制方案，使得系统能够在最佳的状态下运行。
随着电力系统的发展和科技的进步，调度模型正在不断地进行优化和改进，以适应不断增长的需求和新技术的应用。
本文将介绍电力系统中调度模型的研究与优化。
二、调度模型的概述电力系统的调度模型是指根据电网的实际运行状态和需求，制定出适合当前运行条件下的最优化调度方案和控制策略。
调度模型的功能主要包括：电力负荷预测、电力市场监管、电力价格制度、电力资源分配等。
调度模型是整个电力系统的核心，因为它能够有效地规划电力供应与需求之间的平衡。
调度模型可以分为以下几类：1.基于模拟仿真的调度模型：这种模型是基于电力系统数学模型进行仿真模拟分析，从而得出电力系统运行状态和特征参数以及其对电力系统的影响。
2.基于统计学的调度模型：这种模型是根据历史数据和趋势分析，运用概率统计等方法，预测未来电力需求和负荷变化。
3.基于优化算法的调度模型：这种模型是通过计算机算法和优化技术，制定出电力系统最佳的调度方案和控制策略。
三、调度模型的优化为了提高电力系统的运行效率和稳定性，调度模型需要不断地进行优化。
调度模型的优化主要包括以下几个方面：1.调度模型的精度：为了得到更加准确的预测结果和最优化的控制策略，调度模型需要不断地改进和完善。
2.调度模型的可靠性：调度模型的可靠性是指控制策略的可行性和有效性，需要通过仿真模拟和实地验证等方式进行检验。
3.调度模型的应用范围：为了适应不断增长的电力需求和新技术的应用，调度模型需要不断地扩展和完善其应用范围。
4.调度模型的实时性：为了能够满足电力系统实时运行的需要，调度模型需要能够快速响应和处理各种电力信息。
四、调度模型的案例研究为了更好地理解电力系统中调度模型的研究与优化，以下提供了一个电力系统调度模型的案例研究。
本研究以某市电力公司为例，利用基于统计学的调度模型和模拟仿真的调度模型，预测电力需求和负荷变化，并制定出合理的控制策略和电力市场价格制度。
电力系统经济调度优化的研究
电力系统经济调度优化的研究电力系统是现代工业社会运行的重要基础，其供应的稳定电能对于保障经济发展和社会稳定至关重要。
而电力系统的调度优化则是保障电网稳定运行和电能供应的重要环节之一。
本文将对电力系统经济调度优化进行研究，并探讨其在提高电力系统效率、降低成本等方面的应用和意义。
一、电力系统经济调度优化的意义电力系统的经济调度优化是指在保障电能供应的前提下，通过合理配置电力资源、优化能源调度策略，实现电力系统运行的高效和经济。
其具体意义如下：1. 提高电力系统的利用效率：经济调度优化能够合理配置电力资源，提高电力系统的利用效率。
通过科学合理地制定出力调度计划、优化发电机组组合，使得电力系统在满足供需平衡的条件下，最大程度地利用电力资源，提高发电效率，减少能源的浪费。
2. 降低发电成本：经济调度优化能够降低电力系统的发电成本。
通过动态调整发电机组的负荷分配、选择合适的电源组合等策略，减少系统运行中的能源消耗和成本支出，降低供电的成本，提高发电的经济效益。
3. 提高电力系统的稳定性和可靠性：经济调度优化能够提高电力系统的稳定性和可靠性。
通过调整发电机组的输出功率、优化能源供应策略，以及合理利用电力系统的调度储备等手段，保证系统在各种工况下的可靠供电，增强电力系统的稳定性。
二、电力系统经济调度优化的方法和技术在实际电力系统的调度过程中，通过合理的方法和技术对电力系统进行经济调度优化，从而实现电力系统的高效运行。
下面列举一些常见的方法和技术：1. 负荷预测技术：通过对电力系统中负荷特性的研究，建立负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷需求。
负荷预测的准确性将对经济调度优化起到关键作用。
2. 发电机组出力优化：基于负荷需求和发电机组特性，通过优化发电机组的出力，求解最优的出力调度方式，实现经济调度优化。
这一方法包括基于启发式算法、遗传算法等的发电机组调度策略。
3. 电力交易市场机制优化：通过建立电力市场交易机制和清算机制，引入竞争机制，实现供需的匹配和电力资源的优化配置。
电力系统中的多智能体协同优化调度技术研究
电力系统中的多智能体协同优化调度技术研究随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，电力系统的高效运行变得越发关键。
为了实现电力系统的可靠、经济和环保运行，一种新型的调度技术——多智能体协同优化调度技术应运而生。
多智能体协同优化调度技术是一种基于人工智能和协同优化算法的电力系统运行调度方法。
它采用多个智能体，每个智能体代表着一个电力系统中的设备、节点或运行状态，并利用智能体之间的协同合作来达到系统的整体最优效果。
与传统的中央调度方式相比，多智能体协同优化调度技术具有更高的灵活性、实时性和抗干扰能力。
多智能体协同优化调度技术的核心在于如何设计合适的智能体，并使它们能够有效地协同工作。
首先，需要明确每个智能体的角色和任务，并建立智能体之间的信息交流机制。
在电力系统中，可以将发电机组、输电线路、变电站等设备作为智能体，并通过各种通信手段实现信息的共享和传递。
其次，需要制定合理的协同优化算法，以实现不同智能体之间的协同工作。
常见的算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法可以针对不同的问题进行优化，如经济调度、环境调度、安全稳定调度等。
最后，还需要将人工智能技术引入到智能体的设计和决策过程中，以提高智能体的学习和适应能力。
多智能体协同优化调度技术在电力系统中具有广泛的应用前景。
首先，它可以优化电力系统的经济性。
通过智能体之间的协同合作，可以实现电力资源的高效配置，降低发电成本和能耗。
其次，它可以提高电力系统的可靠性和安全性。
通过智能体之间的信息交流和决策合作，可以及时发现和响应系统故障，保障电力系统的安全稳定运行。
再次，它可以减少电力系统对环境的影响。
通过智能体的协同优化调度，可以最大限度地利用可再生能源，降低碳排放和污染物排放。
然而，多智能体协同优化调度技术在实际应用中仍面临一些挑战和问题。
首先，智能体之间的信息交流和决策合作需要高效的通信和计算平台支持，这需要解决通信带宽和计算能力的问题。
电力系统的智能化调度与优化研究方法
电力系统的智能化调度与优化研究方法在当今社会，电力已经成为了人们生活和生产中不可或缺的重要能源。
随着电力需求的不断增长以及电力系统的日益复杂，传统的调度与优化方法已经难以满足现代电力系统的高效、可靠和经济运行要求。
因此，智能化调度与优化成为了电力系统领域的研究热点和发展方向。
电力系统的智能化调度与优化是一个综合性的课题，涉及到电力系统的多个方面，包括发电、输电、配电和用电等环节。
其目标是在满足各种约束条件的前提下，实现电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、降低运行成本，并最大程度地满足用户的电力需求。
一、电力系统智能化调度与优化的重要性首先，智能化调度与优化有助于提高电力系统的可靠性和稳定性。
通过实时监测电力系统的运行状态，及时发现并处理潜在的故障和安全隐患，能够有效避免大规模停电事故的发生，保障电力供应的连续性和稳定性。
其次，它能够提高能源利用效率。
根据不同的负荷需求和能源供应情况，合理安排发电计划，优化能源的分配和利用，减少能源的浪费，促进可再生能源的消纳，对于应对能源短缺和环境问题具有重要意义。
再者，智能化调度与优化可以降低电力系统的运行成本。
通过优化电力设备的运行方式、减少不必要的损耗和维修成本，提高电力系统的经济效益。
二、智能化调度与优化的基础技术要实现电力系统的智能化调度与优化，离不开一系列基础技术的支持。
1、先进的监测与测量技术包括高精度的传感器、智能电表等设备，能够实时采集电力系统的各种运行参数，如电压、电流、功率等，为调度与优化提供准确的数据基础。
2、通信技术高速、可靠的通信网络是实现智能化调度的关键。
它能够将采集到的数据及时传输到控制中心，并将控制指令快速下达至各个电力设备。
3、大数据分析技术电力系统产生的海量数据需要通过大数据分析技术进行处理和挖掘，以提取有价值的信息，为调度决策提供支持。
4、优化算法如线性规划、非线性规划、智能优化算法等，用于求解复杂的调度与优化问题。
电力系统能源优化调度的模型建立与优化算法
电力系统能源优化调度的模型建立与优化算法随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求也呈现出爆发式增长的态势。
为了满足社会各个领域对电力的需求，电力系统能源优化调度成为了一项关键的任务。
通过建立合适的模型和优化算法，能够有效地协调发电、输电、用电等环节，提高电力系统的运行效率和可靠性，降低能源消耗和环境污染。
电力系统能源优化调度的模型建立是该领域的核心任务之一。
在建立这一模型时，首先需要考虑的是电力系统的各个组成部分。
电力系统由多个发电厂、变电站、配电网以及各种负荷组成，每个组成部分都有其特定的属性和功能。
因此，建立一个准确的模型需要考虑这些因素的相互关系和制约条件。
首先，对于发电厂来说，模型建立需要考虑的关键因素是发电机的发电能力和燃料消耗。
发电能力是指发电机在一定时间内能够产生的电力量，而燃料消耗则是指发电机在工作过程中所消耗的燃料。
通过准确建立发电厂的发电能力和燃料消耗模型，可以更好地预测其产电量和耗能量，从而合理调度发电厂的运行。
其次，对于变电站和配电网来说，模型建立需要考虑的关键因素是电力传输的效率和功率损耗。
变电站和配电网负责将发电厂产生的电力输送到各个用户中，而在这个过程中会存在一定的功率损耗。
因此，建立合适的模型需要考虑电力传输中的线损、传输效率以及节点电压的稳定性等因素，以确保电力能够高效、稳定地传输到终端用户。
最后，对于用户负荷来说，模型建立需要考虑的关键因素是电力需求量和负荷特性。
电力需求量是指用户在一定时间内对电力的需求量，而负荷特性则是指用户的负荷分布、负荷波动以及负荷的灵活性等因素。
通过准确建立用户的电力需求量和负荷特性模型，可以更好地预测用户的用电量，为电力系统的调度提供准确的基础。
在进行电力系统能源优化调度的模型建立后，下一步是根据建立的模型设计相应的优化算法。
优化算法的目标是在满足电力系统的能供需平衡、电压稳定等基本条件的前提下，尽可能减少能源消耗和环境污染。
电力系统安全稳定运行的计算模型与算法研究
电力系统安全稳定运行的计算模型与算法研究一、引言电力系统作为现代社会中至关重要的基础设施之一，其安全稳定的运行对于国家经济的发展和社会的稳定起着至关重要的作用。
近年来，随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的逐渐增加，电力系统的安全稳定运行问题变得愈发复杂和严峻。
为了预测和避免可能发生的电力系统事故，并保持电力系统的稳定运行，研究人员不断探索电力系统安全稳定运行的计算模型和算法。
二、电力系统安全稳定运行的意义电力系统安全稳定运行对于保障电力供应的连续性和可靠性至关重要。
一旦发生电力系统事故或出现电力系统不稳定现象，将导致大面积停电，对国民经济和社会生活带来重大影响。
因此，研究电力系统安全稳定运行的计算模型和算法，可以帮助实时监测电力系统健康状况，提前判断潜在隐患，采取相应措施以确保电力系统安全稳定运行。
三、电力系统安全稳定运行的计算模型1. 电力系统稳定性评估模型电力系统稳定性评估模型的作用是分析电力系统中存在的潜在问题，预测电力系统在不同负荷条件下的稳定性情况。
这些模型通常基于电力系统的动态方程和稳定性准则，使用数学方法描述电力系统的运行状态，并进行稳定性评估。
常用的电力系统稳定性评估模型包括传统的动态等值方法模型、蒙特卡罗方法模型以及基于概率统计的模型等。
2. 电力系统故障诊断模型电力系统故障诊断模型是为了处理电力系统故障时，能够及时准确地定位故障点和诊断故障原因的模型。
这些模型可以根据电力系统的运行数据和故障信息，通过数据处理和故障特征分析等方法，辅助运维人员进行故障诊断和故障处理。
常见的电力系统故障诊断模型包括基于机器学习的模型、基于故障树分析的模型以及基于故障经验的模型等。
四、电力系统安全稳定运行的算法研究1. 电力系统状态估计算法电力系统状态估计算法是为了根据电力系统的观测数据和模型，估计系统的未知参数和状态变量的算法。
通过状态估计，可以实现对电力系统各个元件的状态、电力负荷以及电力质量等进行准确估计，为系统运行和调控提供重要参考依据。
电力系统中的能量优化与调度算法研究
电力系统中的能量优化与调度算法研究随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力需求也越来越大。
为了保障电力系统的稳定运行和满足不断增长的电力需求，能源的优化与调度成为了一个重要的研究方向。
本文将就电力系统中的能量优化与调度算法展开研究，探讨其原理与应用。
1. 能量优化的原理能量优化是指通过合理配置电力系统中的能源资源，实现能量的最优利用。
这包括了如何确定发电机的运行策略、如何合理规划输电线路以及如何调度储能设备等问题。
通过合理的能量优化，可以实现电力系统的高效运行，提高能源的利用率，减少能源浪费。
2. 能量优化的目标能量优化的目标主要包括两个方面：一是降低电力系统的能耗，减少能源消耗，提高能源利用效率；二是降低电力系统的运行成本，包括燃料成本、输电成本以及设备维护成本等。
通过实现这两个目标，可以提高电力系统的经济效益，实现可持续发展。
3. 能量优化的方法能量优化的方法主要包括以下几种：一是基于模型的方法，通过建立电力系统的数学模型，采用优化算法求解最优解；二是基于仿真的方法，通过对电力系统进行仿真实验，通过分析实验结果来实现优化；三是基于数据驱动的方法，通过对大量历史数据进行分析，找出规律并做出相应的调整。
4. 能量调度的原理能量调度是指根据电力系统的负荷需求，合理调度各种能源资源的生成与消耗，以保证电力系统的稳定运行。
能量调度需要考虑负荷和能源之间的平衡关系，根据实时的负荷需求，灵活调整发电机的出力以及储能设备的充放电状态，实现供需的平衡。
5. 能量调度的目标能量调度的目标主要包括以下几个方面：一是保障电力系统的供电可靠性，保证用户的用电需求得到满足；二是提高电力系统的响应速度，减少负荷波动对电力系统的影响；三是提高电力系统的供电能力，以应对未来的负荷增长；四是提高电力系统的运行效率，减少能源的浪费。
6. 能量调度的方法能量调度的方法主要包括两种：一是基于规则的调度方法，通过预先制定的调度规则，按照一定的顺序和策略进行能量调度；二是基于优化算法的调度方法，通过建立电力系统的数学模型，采用优化算法求解最优解，实现能量的最优调度。
电力系统调度优化模型研究
电力系统调度优化模型研究电力系统是现代工业和生活的重要基础设施，其调度优化对于保障电力供应的稳定性和经济性具有重要意义。
因此，电力系统调度优化模型的研究成为了电力行业的热点和难点问题之一。
本文将从电力系统调度优化模型的定义、特点及其研究方法等方面进行探讨。
电力系统调度优化模型是指利用数学和计算机等方法，以最小化系统运行成本或在满足约束条件下实现系统运行目标为目的，对电力系统进行运行调度的数学模型。
其主要特点包括时序性、非线性、多目标性和多约束性等。
首先，电力系统调度模型具有时序性。
电力系统是一个连续不断的过程，需要对不同时间段内的电力需求进行合理分配。
因此，调度模型需要考虑到电力系统的运行规律，对不同时间段内电力需求和发电能力进行合理安排。
其次，电力系统调度模型具有非线性特点。
电力系统中存在许多非线性元素，如发电机的功率特性、线路的输电能力和变电站的运行状态等。
因此，调度模型必须考虑这些非线性元素的影响，并采用相应的数学和计算机方法来解决。
再次，电力系统调度模型是多目标性的。
电力系统的运行需要满足多个目标，如降低成本、提高可靠性和保障供电等。
因此，调度模型需要考虑多个指标，并权衡不同目标之间的矛盾和平衡，以实现最优的调度策略。
最后，电力系统调度模型是多约束性的。
在电力系统的运行中，存在一系列物理约束条件，如电力负荷需求、输电能力、发电机容量和供电可靠性等。
调度模型需要考虑这些约束条件，并通过数学建模和算法设计来保证系统的安全和稳定运行。
在电力系统调度优化模型的研究方面，主要有以下几个方法：基于经济调度、基于物理调度、基于优化算法和基于人工智能等。
基于经济调度的研究方法，主要侧重于降低电力系统运行成本。
该方法通常将电力市场的经济因素和电力系统的运行约束相结合，以实现最小化总成本的目标。
其中，线性规划模型和整数规划模型是常用的数学建模方法。
基于物理调度的研究方法，主要关注电力系统的物理运行特性。
该方法通常以优化发电机的出力和网架节点的电压等物理量为目标，以满足电力负荷需求和保证电力系统安全运行为前提。
电力系统中的电网协同优化模型研究
电力系统中的电网协同优化模型研究在电力系统中，电网协同优化模型的研究对于实现电力系统的高效运行和经济运营具有重要意义。
电网协同优化模型通过考虑电网不同组成部分之间的相互协调和协同作用，以优化整个电力系统的性能指标和运行效率。
本文将从电网协同优化模型的基本概念、研究方法和案例应用等方面进行探讨。
首先，电网协同优化模型的基本概念是指通过建立电力系统的综合优化模型，考虑电力系统中不同组成部分之间的相互关系和相互影响，以实现电力系统的高效运行和经济运营。
电力系统的组成部分包括电源、输电网络、变电站和用户等。
在电网协同优化模型中，需要考虑电力系统运行的多个方面，如电网电压稳定性、功率平衡、经济性等。
通过对这些方面的综合考虑和求解，可以得到电力系统的最优运行方案。
其次，电网协同优化模型的研究方法主要包括建模方法和优化算法。
在建模方法方面，可以采用数学规划、优化理论、仿真等方法，建立电力系统的优化模型。
这些模型可以考虑电力系统运行的各种约束条件和限制，如电网的输电能力、电压稳定裕度、电力设备的运行限制等。
在优化算法方面，可以采用传统的优化算法，如线性规划、整数规划、动态规划等，也可以采用基于进化算法、人工智能等方法的启发式算法。
这些算法能够有效地求解电力系统的优化模型，得到系统的最优解。
电网协同优化模型的研究在实际应用中具有广泛的应用前景。
一方面，通过优化电力系统的运行和运营，可以提高电力系统的供电可靠性和稳定性，减少系统故障和停电的可能性，提高用户用电质量和供电水平。
另一方面，通过优化电力系统的资源配置和调度策略，可以实现电力系统的经济运营，降低电力生产和供电成本，提高电力系统的经济效益。
此外，电网协同优化模型还可以应用于电力系统的规划和设计，为电力系统的扩容和升级提供科学依据。
以某地区的电力系统为例，为了提高电网的运行效率和供电质量，研究人员利用电网协同优化模型进行了研究。
首先，他们建立了包括电源、输电网络、变电站和用户的综合优化模型，并考虑了电力系统运行的各种约束条件和限制。
新能源电力系统的调度与优化研究
新能源电力系统的调度与优化研究随着环境问题的日益突出，新能源作为可持续发展的重要方式，受到了全球范围内的广泛关注。
新能源电力系统作为未来能源体系的重要组成部分，其调度与优化研究成为了当今科研领域的热点之一。
本文将介绍新能源电力系统调度与优化的背景、研究内容以及未来的发展方向。
一、背景新能源电力系统是指利用可再生能源（如太阳能、风能、水能等）进行发电和输送的电力系统。
与传统的电力系统相比，新能源电力系统具有环境友好、资源丰富和分布广泛的特点。
然而，新能源电力系统也面临诸多挑战，如不稳定的能源输出、不可预测的天气变化、传统电力系统的复杂度等。
为了确保新能源电力系统的可靠运行和经济性，调度与优化研究成为了必不可少的环节。
二、调度研究新能源电力系统的调度研究是指通过运用数学模型和优化算法，制定合理的发电计划和调度策略，以实现系统的经济性、安全性和环境友好性。
1. 新能源发电计划新能源发电计划是指根据天气预报、负荷需求和电力市场等因素，确定新能源各个发电设备的出力以及发电的时间分配。
通过合理的发电计划，可以最大限度地利用新能源，减少能源浪费和环境污染。
2. 能量存储与供需平衡由于新能源的输出不稳定，需要在系统中引入能量存储装置，以便在能源供应不足时进行补充，并在能源过剩时进行储存。
能量存储技术的发展为新能源电力系统的调度与优化提供了新思路和方法。
3. 灵活性与响应能力新能源电力系统的调度需要考虑系统中各个设备的灵活性和响应能力。
例如，风机的输出受风速、风向等因素影响，而太阳能电池的输出受日照强度、云量等因素制约。
合理利用灵活性和响应能力，可以平衡系统的供需矛盾，提高系统的稳定性和效率。
三、优化研究新能源电力系统的优化研究是指通过建立系统模型、优化目标函数和选择合适的优化算法，对系统进行全局优化，以提高系统的性能和效益。
优化研究可以从以下几个方面展开：1. 经济性优化新能源电力系统的经济性优化是指通过优化发电计划、能源配置和调度策略，最大限度地减少系统的成本，提高系统的经济效益。
电力系统中的功率调度与优化技术研究
电力系统中的功率调度与优化技术研究在电力系统中，功率调度与优化技术是至关重要的，它涉及对电力资源的有效分配和利用，以确保电网的平稳运行和供电质量的提高。
本文将重点探讨电力系统中的功率调度与优化技术，包括功率调度的概念与目标、功率调度的方法和技术、功率优化的概念与目标、以及功率优化的方法和技术。
首先，我们来了解功率调度的概念与目标。
功率调度是指根据电力系统的需求和特点，合理安排和控制发电机组的出力，以满足用户的用电需求并维持电网的稳定运行。
功率调度的目标是实现电力系统的经济运行，即在满足用电需求的前提下，尽量降低电力生产成本，减少电网供电的不稳定性。
功率调度的方法和技术有多种，其中最常用的是基于负荷预测的功率调度。
负荷预测是指根据历史数据和未来预测，对电力系统未来一段时间的负荷进行预测，以便合理安排发电机组的出力。
这可以通过统计模型、神经网络、时间序列分析等方法来实现。
此外，还可以利用实时监测数据进行在线调度，根据电力系统的实时负荷状况和发电机组的技术性能，调整发电机组的运行状态和出力。
接下来，我们来探讨功率优化的概念与目标。
功率优化是指在满足用电需求和电网稳定运行的前提下，最大限度地降低电力系统运行的成本和能源的消耗。
功率优化的目标是最大化电力系统的总体效益，包括降低运行成本、提高发电机组的利用率和降低排放量。
为了实现功率优化，我们可以采用各种方法和技术。
目前，最常用的功率优化方法之一是基于遗传算法的优化方法。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，通过不断迭代和优胜劣汰的方式，找到最优解。
在电力系统中，可以利用遗传算法来优化发电机组的出力、调整输电线路的负载以及优化电力市场的交易策略等。
此外，还可以利用最优化算法、模糊控制、神经网络和模型预测控制等技术来实现功率的优化。
最优化算法通过对电力系统的数学模型进行求解，找到满足约束条件的最优解。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以通过模糊推理和模糊规则来实现功率的优化控制。
电力系统潮流计算算法研究与优化
电力系统潮流计算算法研究与优化概述：电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而电力潮流计算是电力系统运行和规划中的重要工具。
潮流计算算法的研究和优化对于电力系统的稳定运行和经济调度至关重要。
本文将探讨电力系统潮流计算算法的研究现状、存在的问题以及如何进行优化。
1. 电力系统潮流计算算法的研究现状1.1 潮流计算算法的定义与发展电力系统潮流计算是指通过建立电力系统的数学模型，计算电力系统中各节点的电压、功率、电流等参数并分析其流动情况。
潮流计算算法的发展经历了传统的直接方法、迭代法以及基于优化的方法，如牛顿-拉夫逊法、高斯-赛德尔法和交替方向乘子法等。
1.2 现有算法的优缺点传统的潮流计算算法存在计算速度慢、精度不高等问题，特别对于大型电力系统而言，甚至无法满足实时计算的要求。
此外，现有算法对于非线性特性的处理和收敛性的保证也存在一定的挑战。
1.3 现有研究的方向与成果针对以上问题，学术界和工业界都开展了一系列的研究。
其中，一些研究聚焦在改进现有算法的收敛速度和准确性，如引入松弛因子、改进迭代策略等。
另外，一些研究探索了基于人工智能、机器学习和大数据分析的方法，如神经网络和遗传算法，以提高潮流计算的效率和精度。
2. 电力系统潮流计算算法的问题与挑战2.1 高效性与准确性的平衡潮流计算算法需要在保持高效性的同时，保证计算结果的准确性。
当前的一些高效算法在确保计算速度的同时，可能牺牲了计算结果的准确性。
因此，如何在高效性和准确性之间找到平衡是一个重要的挑战。
2.2 非线性和不确定性的处理电力系统的非线性特性和不确定性因素（如负载变化、可再生能源接入）给潮流计算带来了额外的困难。
现有的一些算法在处理非线性问题和不确定性方面还存在一定的不足，需要进一步研究和改进。
2.3 大规模系统的计算困难随着电力系统规模的扩大，大规模系统的潮流计算变得更加困难。
传统的算法难以满足大规模系统的计算要求，因此需要通过新的算法和优化方法来解决大规模系统的潮流计算问题。
水电系统优化调度模型及方法研究的开题报告
水电系统优化调度模型及方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着人类经济社会的发展，电力需求伴随着不断地增加。
其中水电是一种清洁、可再生、资源丰富的能源，而水电站是一种重要的能源基础设施。
水电站的优化调度是实现水能的高效利用，保障电力系统稳定运行的重要手段。
目前的水电站优化调度模型和方法多都是以单一目标为基础的，如以发电量为目标的调度方法，无法充分考虑到其他方面的因素，如环境变化和水利需求等，导致调度结果与实际情况不符。
因此，开展水电系统优化调度多目标模型和方法研究，成为保障水电运行安全、提高水电综合效益的重要需求。
二、研究目标及内容1. 目标本文旨在建立一种水电系统优化调度多目标模型，提出以降低调度决策风险为首要目标，过早填库降低库容利用率、提前用水造成的节水减排为次要目标的方法，实现水电优化调度决策方案的合理分配。
2. 内容本研究的主要内容包括以下三方面：（1）理论研究：综合分析和总结国内外水电站多目标优化调度模型和方法，深入探讨多目标决策理论。
（2）模型建立：基于多目标规划理论，建立水电系统优化调度多目标模型，分析和考虑各种因素的影响，包括水力发电调度、水库淤积、降低调度决策风险等。
（3）算法设计：运用现代优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，解决多目标优化问题，获得最优的水电系统优化调度决策方案。
三、论文结构与预期工作1. 论文结构本文预计包括以下部分：第一章：选题背景和意义。
第二章：国内外研究现状及文献综述。
第三章：水电系统优化调度多目标模型构建。
第四章：算法设计及模型求解。
第五章：实证分析。
第六章：结论与展望。
2. 预期工作本研究的主要预期工作如下：（1）提出水电系统优化调度多目标模型，综合考虑各种因素的影响。
（2）设计基于遗传算法和模拟退火算法的优化算法，获得最优解。
（3）通过实证分析，验证模型的准确性和实用性。
（4）总结经验，提出未来研究方向，为水电站优化调度的研究提供新思路和方法。
电力系统模型建立与优化调度
电力系统模型建立与优化调度随着社会的不断发展，电力系统作为人们生产和日常生活中必不可少的能源供应方式，发挥着至关重要的作用。
为了保证电力系统的稳定运行和高效供电，建立合理的电力系统模型及进行优化调度显得尤为重要。
一、电力系统模型建立电力系统模型建立是指根据电力系统的特点、组成和运行规律，以数学模型形式对其进行描述和分析。
电力系统模型可以分为潮流模型、输电线路参数模型和发电机组模型等。
接下来，我们将分别对这些模型进行介绍。
1. 潮流模型潮流模型是电力系统中常用的一种数学模型，用于计算电力系统中各节点的电压和功率分布情况。
它可以通过建立节点电流和节点功率之间的方程组进行求解。
潮流模型的建立需要考虑各个节点之间的复杂电气关系，如节点的电压相位间隔限制、节点之间的电流平衡关系等。
2. 输电线路参数模型输电线路是电力系统中的重要组成部分，其正确建模在潮流计算和短路计算中起到关键作用。
输电线路参数模型主要包括线路的电阻、电抗、传输能力等参数的计算和建立。
建立合理的输电线路参数模型可以有效地分析电力系统中的潮流分布和功率调度等问题。
3. 发电机组模型发电机组模型是对电力系统中各个发电机组的动态特性进行描述的数学模型。
一般采用经典的机械系统模型和电磁模型进行建模。
发电机组模型的建立可以通过考虑机械系统的惯性、阻尼和电磁系统的特性等因素，来模拟发电机组在系统故障等异常情况下的响应行为。
二、电力系统优化调度电力系统的优化调度是指在保证电力系统安全运行的前提下，通过计算机技术和优化算法，对发电机组的出力、输电线路的功率分配等进行合理调度，以实现电力系统的经济运行和能源的高效利用。
1. 优化目标电力系统的优化调度需要考虑多个目标，包括成本最小化、电压稳定、系统平衡等。
成本最小化是指在满足用户用电需求和系统安全的前提下，尽量减少发电成本和输电损耗。
电压稳定是指在电力系统中各个节点的电压维持在正常范围内，以保证用户的电器设备正常工作。
电力调度管理的模型及算法研究
电力调度管理的模型及算法研究电力调度管理是指通过合理地调度发电机组和负荷，以实现电力系统的平衡和优化运行。
在电力系统中，电力调度管理的目标是提高电力系统的运行效率、确保电力供应的可靠性和稳定性，降低成本，减少环境影响等。
针对电力调度管理问题，需要研究相应的模型和算法。
电力调度管理的模型可以分为静态模型和动态模型。
静态模型主要用于长期调度计划，需要考虑电力系统的发展和负荷变化趋势，以及长期调整发电机组容量、燃料投入和负荷配置等决策。
动态模型主要用于实时调度计划，需要考虑实时负荷变化、发电机组状态和控制器的响应时间等因素，以实现电力系统的平衡和稳定运行。
针对静态调度管理问题，可以采用线性规划、整数规划和混合整数规划等方法进行建模和求解。
线性规划方法可以方便地表达各种约束条件和目标函数，但是不能处理离散化问题；整数规划方法可以处理离散化问题，但是求解复杂度很高；混合整数规划将线性规划和整数规划相结合，可以平衡求解效率和求解精度。
针对动态调度管理问题，可以采用最优控制、模型预测控制和遗传算法等方法进行建模和求解。
最优控制方法可以通过数学优化技术确定最佳控制策略，但是需要基于精确的数学模型；模型预测控制方法可以通过对未来状态的预测和优化计算得到最佳控制策略，但是需要基于准确的系统动态模型；遗传算法等启发式方法可以通过寻找问题解空间中的优良解来求解，但是求解过程比较耗时。
在电力调度管理算法研究中，需要考虑诸多因素，如发电机组的特性、负荷的变化、电力市场的竞争环境和政策规定等。
同时，还需要考虑许多约束条件，如传输网限制、环境污染限制、供电可靠性要求等。
因此，算法研究需要结合实际情况进行具体分析和优化。
综上所述，电力调度管理的模型和算法研究是一个复杂而重要的课题。
通过建立合理的模型和设计高效的算法，可以提高电力系统的运行效率，降低成本，减少环境影响，提高电力供应的可靠性和稳定性。
未来，随着能源转型和技术创新的发展，电力调度管理的模型和算法还将继续得到深入研究和改进。
基于智能算法的电力系统潮流计算与优化调度研究
基于智能算法的电力系统潮流计算与优化调度研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，对电力的稳定供应和高效利用有着重要意义。
潮流计算和优化调度是电力系统运行与管理中的两个重要任务。
本文将探讨基于智能算法的电力系统潮流计算与优化调度的研究。
潮流计算是指通过计算电力系统中各节点的电压、电流和功率等参数，以分析电力系统中各元件之间的能量传递和平衡情况的一种方法。
潮流计算可以用于识别潜在的系统故障，评估线路负载能力，以及优化系统配置等。
然而，由于电力系统的规模庞大和复杂性，传统的潮流计算方法往往存在计算速度慢、收敛性差的问题。
为了提高潮流计算的精度和效率，智能算法被引入其中。
智能算法是指通过模拟和学习生物智能的计算方法，以优化和解决问题的一种方法。
在电力系统潮流计算中，智能算法可以通过不断调整电力系统中各节点的电压和功率等参数，以找到使得系统中的能量传递和平衡达到最优的组态。
常用的智能算法包括遗传算法、粒子群算法、人工神经网络等。
遗传算法是一种受到达尔文进化论启发的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，以搜索问题的最优解。
在电力系统潮流计算中，遗传算法可以用于优化发电机出力、线路传输功率和负荷调度等参数，以降低系统能耗和线路负载，并提高系统的性能。
粒子群算法是一种模拟鸟群、鱼群等群体行为的优化算法。
粒子群算法通过模拟粒子在解空间中的移动和搜索行为，以找到问题的最优解。
在电力系统潮流计算中，粒子群算法可以用于优化系统中各节点的电压和功率等参数，以提高系统中电力能量的流动和平衡。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
它通过不断调整网络中神经元之间的连接权值，以学习和优化问题的解决方法。
在电力系统潮流计算中，人工神经网络可以用于建模和预测电力系统中各节点的电压和功率等参数，以实现系统的自适应优化。
除了潮流计算，优化调度是电力系统中另一个重要的任务。
优化调度是指通过优化技术和方法，提高电力系统的运行效率和经济性，实现电力供需平衡和负荷调度的一种方法。
电力系统中基于智能算法的调度与优化策略
电力系统中基于智能算法的调度与优化策略电力系统是一个复杂的系统，由发电、输电、配电等多个环节组成。
在如今电力需求不断增长的社会背景下，如何合理、高效地调度电力系统，成为了提高系统能源利用率，降低供电成本的关键。
为此，电力系统中的调度与优化策略引入了智能算法应用，以实现更加优化的运行方式。
一、智能算法与电力系统调度优化在电力系统调度优化中，常常需要解决最小化或最大化某个目标函数的问题。
传统的计算方法往往无法在较短的时间内给出最佳解，而智能算法则可以通过模拟生物进化、神经网络等方式进行全局搜索，从而得到更好的优化结果。
1. 遗传算法在电力系统调度中的应用遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能算法。
在电力系统的负荷调度中，可以将负荷分配问题抽象为优化问题，通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作，逐渐进化出更好的解决方案。
遗传算法可以较好地解决多目标优化问题，并且具有较好的鲁棒性。
2. 粒子群算法在电力系统调度中的应用粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能算法。
在电力系统调度中，可以将电力设备运行状态的调整抽象为优化问题，通过粒子群算法的粒子寻优过程，不断迭代更新，逐渐找到系统能源利用效率较高的运行状态。
粒子群算法具有较好的全局搜索能力和自适应性。
二、智能算法在调度优化中的应用示例1. 配电网负荷调度优化配电网是电力系统中的最后一级供电环节，其负荷调度的合理安排对整个系统的运行效果有着重要影响。
通过应用智能算法，可以根据用户用电需求、供电设备能力等因素，进行负荷的动态调度，实现各个配电变压器的负荷均衡，减少能源的浪费。
2. 发电机组组合优化发电机组的组合方式对电力系统的经济性和可靠性有着重要影响。
通过智能算法的优化，可以根据负荷需求、发电机组运行特性等因素，确定最佳的发电机组组合方案，实现供电成本的最小化。
3. 输电线路优化输电线路是电力系统中能源传输的关键环节。
通过应用智能算法，可以根据输电线路的阻抗、负荷分布等因素，优化输电线路的配置和参数设置，以减少传输损耗，提高输电效率，同时确保供电可靠性。
电力系统中的经济调度模型及其算法研究
电力系统中的经济调度模型及其算法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它为人们的生活提供了稳定可靠的电能供应。
而在这个庞大而复杂的系统中，经济调度模型及其算法的研究是十分重要的。
本文将就电力系统中经济调度模型及其算法进行研究与探讨。
一、电力系统概述电力系统是由发电、输送、配电和供电等环节组成的能源转换和传输系统。
它的目标是以最小的成本满足用户对电能的需求。
而实现这个目标，则需要进行经济调度。
二、经济调度模型经济调度模型是电力系统中用于确定最优发电量和输电量的数学模型。
模型的建立需要考虑以下几个因素：发电成本、负荷需求、输电损耗等。
1. 发电成本发电成本是经济调度模型必须要考虑的一个重要因素。
不同的发电方式具有不同的成本，如火电、水电、核电等。
因此，如何合理分配各种发电方式的发电量，以降低总体成本，是经济调度模型所要解决的关键问题之一。
2. 负荷需求负荷需求是指用户对电能的需求量。
经济调度模型需要根据负荷需求的变化来灵活调整发电量和输电量，以保持系统的稳定运行。
在高负荷期间，需要增加发电量来满足需求；而在低负荷期间，可以适当降低发电量，以减少成本。
3. 输电损耗输电损耗是指电能在输送过程中的能量损失。
经济调度模型需要考虑输电损耗对成本的影响，并尽量通过合理的输电路径和输电量分配来降低损耗。
这需要依赖于现代优化算法的支持，以求得最佳的输电方案。
三、经济调度算法经济调度算法是实现经济调度模型的数学计算方法。
下面将介绍几种常见的经济调度算法。
1. 线性规划线性规划是一种常用的经济调度算法。
它将经济调度模型转化为线性约束条件下的最优化问题，通过求解线性规划模型，可以得到最优的发电量和输电量分配方案。
然而，线性规划算法在处理大规模电力系统时，遇到了计算复杂度高的问题。
2. 整数规划整数规划是线性规划算法的一种扩展，它在线性规划的基础上增加了整数约束条件。
整数规划算法能够更精确地求解经济调度模型，但由于整数规划问题的NP难度，计算复杂度仍然比较高。
基于模型预测控制的电力系统调度优化
基于模型预测控制的电力系统调度优化电力系统调度优化是重要的能源管理问题，通过合理的调度策略可以提高电力系统的效率、稳定性和经济性。
在这篇文章中，我将介绍基于模型预测控制的电力系统调度优化方法。
电力系统调度优化是指在给定的负荷需求下，通过调整发电机组出力、输电线路功率分配、储能设备运行等方式，以实现电力系统的稳定运行、满足负荷需求，并保证经济运行。
而基于模型预测控制的电力系统调度优化方法是一种基于模型的预测和控制策略，通过建立电力系统的状态估计模型和负荷预测模型，结合实时测量数据和历史数据，进行系统状态预测和控制决策，从而实现电力系统的优化调度。
基于模型预测控制的电力系统调度优化方法主要包括以下几个步骤：首先，建立电力系统的状态估计模型。
状态估计模型是一种用于估计电力系统中未测量状态变量的数学模型，例如发电机出力、负荷大小等。
通过采集电力系统中的实时测量数据，结合已知的系统参数和历史数据，利用最优化算法等方法，对电力系统的状态进行估计和推断。
状态估计模型的准确性对于后续的调度优化具有重要影响。
其次，建立负荷预测模型。
负荷预测模型是一种用于预测未来一段时间内负荷需求的数学模型。
通过分析历史负荷数据、天气数据、经济数据等因素的影响，建立负荷预测模型。
负荷预测模型可以帮助系统运营商预测未来的负荷需求，并为电力系统的调度决策提供参考。
接下来，利用模型预测控制策略进行电力系统的优化调度。
在每个调度时刻，系统根据当前的状态估计和负荷预测结果，利用优化算法求解最优控制指令，例如发电机出力调节、输电线路功率分配等。
模型预测控制方法可以综合考虑电力系统的稳定性、经济性和可靠性，通过对未来系统状态的预测，避免不稳定和过载操作，同时减少系统损耗和成本。
最后，进行实时调度和优化。
在电力系统的实际运行过程中，根据模型预测控制的结果，实时调整发电机组出力、变压器调整、储能设备运行等，以满足实时的负荷需求和网架稳定性要求。
同时，通过实时测量数据和历史数据的反馈，对电力系统的模型进行修正和优化，以提高控制的精度和准确性。
电力系统中的智能电网调度算法研究
电力系统中的智能电网调度算法研究智能电网调度算法是电力系统中的重要研究领域，它涉及到电力系统的运行、调度和优化等关键问题。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的提高，智能电网调度算法的研究变得越来越重要。
首先，智能电网调度算法的研究目标是实现电力系统的可靠、安全、高效运行。
电力系统中的调度问题主要包括负荷平衡、电压稳定、线损减少等。
传统的电力系统调度算法主要基于静态负荷，忽略了负荷的时变性，导致系统负荷不平衡，功率损耗增加。
而智能电网调度算法通过建立负荷预测模型，根据负荷预测结果对系统进行调度，实现负荷平衡和系统运行的高效性。
其次，智能电网调度算法的研究方法主要包括基于遗传算法、模糊逻辑、神经网络等人工智能技术的优化算法，以及基于模型预测控制、强化学习等方法。
遗传算法可以通过对电网调度问题的优化，得到最佳的解决方案。
模糊逻辑可以处理电力系统的复杂性和不确定性，提供具有模糊推理能力的电力系统调度方案。
神经网络可以利用其非线性映射和并行处理能力，对电力系统进行建模和调度。
模型预测控制可以通过建立电力系统的数学模型预测未来的系统状态，并根据预测结果优化系统调度。
强化学习方法可以通过对系统运行状态的学习和调整，实现电力系统的自主调度和优化。
此外，智能电网调度算法的研究也面临一些挑战。
首先，电力系统中存在多个优化目标，如最小化功率损耗、最大化经济效益等，这就需要在调度算法中引入多目标优化方法。
其次，电力系统中的负荷和能源具有时变性，在调度算法中需要考虑时变性对系统运行的影响。
再次，电力系统存在不确定性因素，如天气、市场价格波动等，这也需要在调度算法中引入风险管理的方法。
为了提高智能电网调度算法的研究水平和应用价值，需要进一步加强对该领域的研究和开发。
首先，需要加强对电力系统的建模和仿真工作，以便更准确地评估和验证智能电网调度算法的性能和效果。
其次，需要进一步完善智能电网调度算法的优化方法，如引入混合优化算法、模型预测控制等方法，以提高算法的效率和鲁棒性。
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作者姓名：翟桥柱论文题目：电力系统优化调度模型与算法研究作者简介：翟桥柱，男，1972年6月出生，1999年9月师从于西安交通大学系统工程研究所管晓宏教授，于2005年12月获博士学位。
中文摘要电力系统优化调度是有巨大潜在经济效益的一类优化问题。
它的主要目标是在确保电力正常供应的前提下合理利用发电资源，减少能源消耗和环境污染，降低发电总成本，提高发电厂在电力市场中的竞争力。
随着主要发电用燃料——煤、石油和天然气等资源的日渐消耗和世界范围内电力市场化改革的推进，如何进一步提高电力系统优化调度水平成为迫切需要研究的一个课题。
Lagrange松弛法是目前公认的求解电力系统优化调度问题最有效的方法之一。
本文主要研究了Lagrange松弛法框架下一些多年遗留问题以及电力市场环境下与调度有关的一些新问题。
具体包括以下几个方面：对电力系统优化调度问题进行了概述，特别分析了电力市场环境下对调度问题的新要求，介绍了我国电力系统优化调度现状。
Lagrange松弛框架下的同构振荡是一个多年未获解决的难题，同构振荡是指在松弛法框架下，乘子每次修正后，相同机组对应的子问题的解始终保持同步变化。
虽然从对偶问题角度看，同构振荡是自然的，但由于受系统负载需求的制约，在可行解和最优解中相同机组的开关状态及生产情况一般不同，所以同构振荡会使构造可行解变得异常困难。
本文通过分析同构振荡产生的根源，指出只有通过合理的途径将对偶优化中的相同子问题化为不同才能从根本上消除同构振荡。
由于正是系统负载需求约束导致相同机组的解可能不同，所以本文提出采用增广Lagrange函数引入对负载需求约束的惩罚项，且在解子问题时提出了序贯求解算法以克服可分性被破坏后给求解带来的困难，理论分析和实例测试均表明这是一种能彻底克服同构振荡的有效算法，同时这种方法还可以解决相同机组市场竞标中的公平性问题。
(参见：Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Jian Cui. Unit Commitment with Identical Units: Successive Subproblems Solving Method Based on Lagrangian Relaxation [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.17, No. 4, pp.1250-1257. 2002. X.H. Guan, Q.Z. Zhai, F. Lai. New Lagrangian Relaxation Based Algorithm for Resource Scheduling with Homogeneous Subproblems[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 113, No.1, pp.65-82, 2002.)电力系统优化调度中机组的爬升约束会给求解带来极大困难，引起困难的根本原因在于离散量与连续量的密切耦合，本文通过深入分析提出了一种新的状态定义及阶段划分方法，基于新的状态定义实现了离散量与连续量的解耦，以此为基础设计了一种双动态规划算法，在低层用连续动态规划求解最优的连续决策，在高层用离散动态规划求解最优的离散决策，其中离散决策费用与低层的最优连续决策有关。
双动态规划法可以迅速获得具有爬升约束机组子问题的最优解，理论分析及数值计算均表明了算法的有效性，从而彻底改变了长期以来该问题难以有效求解的局面，解决了遗留多年的又一个难题。
(参见：翟桥柱，管晓宏，郭燕，孙岚. 具有混合动态约束的生产系统优化调度新算法[J].自动化学报，Vol. 30, No. 4, pp.539-546, July 2004. Wei,Fan, Xiaohong Guan, Qiaozhu Zhai. A New Method for Unit Commitment with Ramping Constraints[J]. Electric Power Systems Research, Vol.62, pp.215-224, 2002.)目前文献中广泛采用的机组煤耗曲线是凸二次曲线，然而实际的煤耗曲线是非常复杂的非凸函数，凸二次曲线仅是一种近似。
本文提出的子问题求解算法可以处理更为精确的非凸煤耗特征，理论分析和实例测试验证了相关方法的有效性，从而在模型的精确性和解的性能两方面均取得了重要突破，新方法在日益重视节能降耗和环保指标的电力市场环境下具有重要意义。
(参见：Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Feng Gao. Production Scheduling with Hybrid Dynamics and Constraints[C]. 43rd IEEE Conference on Decision and Control, December 2004, Atlantis, Paradise Island, Bahamas, 0476-THA01.6, 2004.)本文深入分析、总结了各种不同的水电调度模型。
在Lagrange松弛框架下，不考虑水头影响时针对独立水系子问题建立了一个线性混合整数规划模型，考虑水头影响时，证明了水电转换关系可用一个三元非线性函数表示，接着研究了如何在线性混合整数规划模型中考虑非线性水电转换关系的问题，通过适当的数学变换再次得到一个线性混合整数规划模型。
有关结果对于提高模型精度有重要意义。
Lagrange松弛框架下最后一步是基于对偶解构造可行解。
本文明确提出了构造可行解的两阶段思想，同时提出了离散可行解的重要概念。
离散可行解本身不是可行解，但仅需调整其中部分连续变量的取值即可得到可行解。
文中提出并证明了一个解成为离散可行解的充分必要条件，利用该条件将获得离散可行解的问题转化为求解一个纯整数规划，通常该整数规划问题极易求解。
以上工作使得构造可行解不再无章可循而是一个系统化的过程。
(参见：Xiaohong Guan, Sangang Guo, and Qiaozhu Zhai. The Conditions for Obtaining Feasible Solutions to Security-Constrained Unit Commitment Problems [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.20, No. 4, pp.1746-1756. 2005. 吴磊，翟桥柱，管晓宏. 发电经济调度可行解判据及其求解方法[J]. 电网技术，Vol.28, No.1, pp. 1-4, 2004.)长期以来，求解电力系统优化调度的Lagrange松弛框架下一些重要概念如对偶间隙、乘子意义等常被曲解，本文首次给出了一个具有正对偶间隙的调度例子，同时深入分析了乘子的经济意义，相关结论指出有些长期流传的解释需要纠正。
针对按统一边际价格结算的电力市场，提出并证明了关于最优竞标策略的基本定理，该定理明确指出了调度与竞标的重要关系。
基于文中提出的所有方法，已开发出一套调度软件系统，该系统目前已在国内一些电厂中得到初步应用。
关键词：电力系统优化调度；机组组合；经济分配；混合整数规划；Lagrange 松弛法；电力市场Research on the Model and Algorithms for Hydrothermal SchedulingZhai QiaozhuABSTRACTHydrothermal scheduling (HTS) is a class of optimization problems with significant potential benefits. Definitely considering the stability of power supply, the goal of HTS is to optimize the allocation of power generation resources, to minimize the environment pollution and the consumption of fuel, and to minimize the generation cost which is very important to generation corporations in the deregulated electric power market. With the shortage of coal, petroleum, natural gas and with advances in the reform of electric power market, it has been an urgent research topic to adopt some more accurate models and more efficient algorithms for HTS.Lagrangian Relaxation (LR) is one of the most successful algorithms for HTS. In this paper, some difficult problems in the LR framework are studied, for which few effective methods were proposed in the past. Some important new problems in the deregulated electric power market are also discussed. These problems include:A brief introduction to HTS and a summary of the current algorithms are presented. Especially, new demands for the model and algorithms for HTS in the deregulated electric power market and the state of art of HTS in china are analyzed.When the Lagrangian relaxation based methods are applied to solve power system unit commitment, the identical solutions to the subproblems associated with identical units may cause the dual solution to be far away from the optimal solution and serious solution oscillations. As a result, the quality of the feasible solution obtained may be very unsatisfactory. This issue has been long recognized as an inherent disadvantage of Lagrangian relaxation based methods. In this paper, the homogeneous solution issue is identified and analyzed through a simple example. Based on this analysis, a successive subproblem solving method is developed. The new method combines the concepts of augmented Lagrangian relaxation and surrogate subgradient to produce a good search direction at the high level. The low level subproblems including those corresponding to the identical units are solved successively so that the commitments of the identical units may not be homogeneous in the dual solution. Compared with the standard Lagrangian relaxation method, the new method can obtain better dual solutions and avoid the solution oscillations. Numerical testing shows the new method is efficient and the quality of the feasible solution is greatly improved. (Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Jian Cui. Unit Commitment with Identical Units: Successive Subproblems Solving Method Based on Lagrangian Relaxation [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.17, No. 4, pp.1250-1257. 2002. X.H. Guan, Q.Z. Zhai, F. Lai. New Lagrangian Relaxation Based Algorithm for Resource Scheduling with Homogeneous Subproblems[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 113, No.1, pp.65-82, 2002.)Ramp-rate constraints make the problem very complex and there are only different kinds of approximation approaches to handle the constraints up to present. A double-level dynamic programming algorithm is presented in this paper to solve the subproblem with ramp-rate constraints. It is based on a novel formulation of the discrete states so that the problem isdecomposed into solving continuous and discrete problems separately. By employing the features of piecewise linear functions, break points of cost-to-go are mapped across time, and the production levels of a consecutive running span are determined efficiently by dynamic programming without discretization. Dynamic programming is also applied to determine the optimal discrete operating states across time. The new method can not only find the exact global optimal solution with much less computation efforts, but also requires no convex hypothesis on the fuel cost characteristics of thermal units. The complexity analysis and numerical testing results of the new method show the method is very efficient and effective. Since the demand for high quality solution becomes more urgent in the deregulated electric power market, the new method will doubtless be adopted quickly and universally. (Wei,Fan, Xiaohong Guan, Qiaozhu Zhai. A New Method for Unit Commitment with Ramping Constraints[J]. Electric Power Systems Research, Vol.62, pp.215-224, 2002. Qiaozhu Zhai, Xiaohong Guan, Feng Gao. Production Scheduling with Hybrid Dynamics and Constraints[C]. 43rd IEEE Conference on Decision and Control, December 2004, Atlantis, Paradise Island, Bahamas, 0476-THA01.6, 2004. )Different models for hydro power plants scheduling are summarized. Under the framework of LR, a mixed integer linear programming formulation is founded without considering the head-dependant power energy production. Then, the head-dependant power energy production is studied in a mixed integer linear programming formulation. It is proved that the head-dependant power energy output can be treated as a nonlinear function of three independent variables. Some transformations are introduced and once again a mixed integer linear programming formulation is set up. The result model is therefore more accurate than all the models adopted heretofore.The final step in LR framework is to construct a feasible solution based on the dual solution.A Two-Step scheme is devised for this purpose. An important definition of Discrete-Feasible-Solution is introduced. A Discrete-Feasible-Solution is usually not a feasible solution but a feasible solution can be obtained by simply adjusting the continuous variables in the Discrete-Feasible-Solution. The necessary and sufficient condition for a solution to be Discrete-Feasible is given. A simple integer programming problem is set up in order to obtain a Discrete-Feasible-Solution. The above work combined together results in a systematic procedure for constructing feasible solution. (Xiaohong Guan, Sangang Guo, and Qiaozhu Zhai. The Conditions for Obtaining Feasible Solutions to Security-Constrained Unit Commitment Problems [J]. IEEE Transactions on Power Systems, Vol.20, No. 4, pp.1746-1756. 2005.)Several important concepts in LR framework such as duality gap, interpretation of the multipliers are clarified which were often ambiguous in the literature. An example with positive duality gap is given in this paper and the interpretation of the multipliers is also discussed.A software package based on the methods presented in this paper for power systems scheduling is also completed. Some native power generation corporations have used the system. Key words: Hydrothermal scheduling; Unit Commitment; Economic Dispatch; Mixed Integer Programming; Lagrangian Relaxation; Deregulated Electric Power Market。