含梯级水电的多源电力系统多时段多目标潮流优化

This purpose of this project is to integrate system modeling, operations research and optimization, intelligent computation, multi-attribute decision-making and group decision-making to study the multi-objective optimal power flow (MOOPF) problem during multi-periods for multi-energy power systems. The concrete contents include: (1) To model the MOOPF problem during multi-periods with safety, emission, economy and reliability as the optimized objective functions by taking multi-energy power systems including cascaded hydropower plants as the research subject, integrating the problems such as the coordination among different power sources, the unit commitment, the load dispatch and the optimal power flow, etc.; (2) To obtain the Pareto solutions by solving the problem mentioned above with a new parallel mixed multi-objective intelligent optimization method based on chemical reaction optimization (CRO) algorithm; (3) Based on this, to formulate the programming model of multi-attribute group decision-making by taking the Pareto solutions as the alternatives and the objective optimized as the attributes to sort the solutions, and to develop the decision support system basing on the models and methods above. The project will propose a whole set of methods in systems analyzing, modeling and solution for MOOPF problem, especially for those multi-energy power systems including cascaded hydropower plants. It helps enrich the research contents of MOOPF and plays positive role to provide technical reserves on grid-connect for large-scale new energy power generation and to make decisions in day-ahead power scheduling, power market trading, and power systems planning, etc.

本项目旨在综合运用系统建模、运筹优化、智能计算、多属性决策和群决策的知识，研究多源电力系统多时段多目标潮流优化问题。具体内容包括：（1）以含梯级水电的多源电力系统为研究对象，结合日前调度计划将多源协调、机组组合、负荷分配、最优潮流等问题整合起来，建立考虑安全、环保、经济、可靠等目标的多时段潮流优化模型；（2）将基于化学反应算法的并行混合多目标智能优化方法引入上述模型的求解中，获得该优化问题的Pareto最优解集；（3）在此基础上，以Pareto最优解集为备选方案，以优化多目标为属性，建立多属性群决策规划模型对备选方案进行排序，并依据上述模型和方法开发多目标潮流优化决策支持系统。本项目为多源电力系统多时段多目标潮流优化建立了系统分析、建模及求解的一整套方法，丰富了多目标潮流优化的研究内容，为新能源电源大规模并网发电提供技术储备，为日前调度计划制订、电力市场交易、电力系统规划等提供参考。

电力工业为国民经济支柱产业，它的运行不仅关系到电力相关企业的经济效益，还对国民经济的方方面面产生重要影响。随着新能源电源规模化并网发电提上日程，考虑不同能源类型电源特性和控制方式的差异，对含梯级水电的多源电力系统进行多时段多目标的潮流优化已成为电力系统调度亟待解决的问题。. 本项目综合运用系统建模、运筹优化、智能计算、多属性决策和群决策的知识，对多源电力系统多时段多目标潮流优化问题进行了研究。具体研究内容包括：（1）以含梯级水电的多源电力系统为研究对象，结合日前调度计划将多源协调、机组组合、负荷分配、最优潮流等问题整合起来，从多个方面建立不同的优化模型，最终建立考虑安全、环保、经济、可靠等多个目标的多时段潮流优化模型；（2）针对上述不同的数学模型求解，在已有算法基础上设计合适的多目标优化方案，获得优化问题的Pareto最优解集；（3）在此基础上，以Pareto最优解集为备选方案，以优化多目标为属性，建立多属性群决策规划模型对备选方案进行排序，并依据上述模型和方法开发多目标潮流优化决策支持系统;（4）利用IEEE-9节点系统、IEEE-30节点系统等多种典型测试系统，对所提算法及其改进进行验证，对不同的模型进行多次实验，所得实验结果表明了算法的可行性和有效性。通过研究，本课题在水火二源电力系统多时段潮流优化、机组组合以及多目标最优潮流的建模与求解上取得了不错的结果，通过与文献中已有方法进行比较验证了相应的模型和算法的可行性与优越性，项目成果多数发表在SCI一区或二区期刊上。. 本项目为多源电力系统多时段多目标潮流优化建立了系统分析、建模及求解的一整套方法，丰富了多目标潮流优化的研究内容，为新能源电源大规模并网发电提供技术储备，为日前调度计划制订、电力市场交易、电力系统规划等提供参考。