考慮風(fēng)電出力不確定性的電力系統(tǒng)多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度研究的中期報(bào)告

考慮風(fēng)電出力不確定性的電力系統(tǒng)多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度研究的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究目的隨著風(fēng)電在電力系統(tǒng)中的不斷發(fā)展，風(fēng)電出力不確定性對(duì)電力系統(tǒng)的影響越來(lái)越大。因此，本研究旨在探討考慮風(fēng)電出力不確定性的電力系統(tǒng)多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度問題，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，提出有效的算法，以期為電力系統(tǒng)的運(yùn)行和規(guī)劃提供參考和支持。二、研究?jī)?nèi)容1.風(fēng)電出力不確定性模型考慮到原始風(fēng)速和風(fēng)機(jī)裝置技術(shù)的不完備性等因素，本文采用隨機(jī)過程模型來(lái)描述風(fēng)力發(fā)電的不確定性。具體地，我們采用馬爾可夫過程對(duì)不同時(shí)刻的風(fēng)速進(jìn)行建模，同時(shí)采用概率模型描述同一風(fēng)速下風(fēng)電出力的概率分布。2.多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型考慮到電力系統(tǒng)中多種目標(biāo)函數(shù)的存在，包括經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性、可靠性等等，本文旨在建立多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型，以考慮風(fēng)電出力的不確定性和電力系統(tǒng)的多種需求。具體地，本文將電力系統(tǒng)的多個(gè)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的隨機(jī)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并基于這個(gè)目標(biāo)函數(shù)建立多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型。3.優(yōu)化算法設(shè)計(jì)為解決多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化問題，本文提出了基于粒子群算法和梯度算法的混合算法?；诹Ｗ尤核惴ǖ膬?yōu)點(diǎn)在于其全局搜索能力和收斂速度；而梯度算法則可以更加靈活地在局部范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解。我們將這兩種算法進(jìn)行混合，以期能夠更好地求解多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化問題。三、初步成果1.風(fēng)電出力不確定性模型我們已經(jīng)完成了風(fēng)速隨時(shí)間的隨機(jī)過程建模，并根據(jù)風(fēng)速概率模型建立了風(fēng)電出力隨時(shí)間的概率模型。2.多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型我們已經(jīng)將電力系統(tǒng)的多個(gè)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的隨機(jī)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并建立了多目標(biāo)隨機(jī)優(yōu)化模型。3.優(yōu)化算法設(shè)計(jì)我們已經(jīng)設(shè)計(jì)了基于粒子群算法和梯度算法的混合算法，并初步完成了算法的評(píng)測(cè)和優(yōu)化。四、下一步工作計(jì)劃1.完善風(fēng)電出力不確定性模型。我們將進(jìn)一步細(xì)化風(fēng)速隨時(shí)間的隨機(jī)過程建模，并對(duì)風(fēng)電出力的概率模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和完善。2.增加約束條件。由于電力系統(tǒng)中存在多種限制條件，包括傳輸線路容量、負(fù)荷平衡等，因此我們將進(jìn)一步增加約束條件，以保證優(yōu)化方案的合理性。3.優(yōu)化算法進(jìn)一步優(yōu)化。我們將進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化算法，并對(duì)其進(jìn)行更加全面地評(píng)測(cè)和測(cè)試，以確保算法的有效性和穩(wěn)健性。五、參考文獻(xiàn)1.Jiang,L.,Gao,H.,Fang,J.,Xie,Y.,&Gu,D.(2016).Anewmodelforday-aheadwindpowerforecastingconsideringtheuncertaintyofthepowercurve.RenewableEnergy,91,517-527.2.Li,W.,Huang,J.,Guo,Y.,&Li,Z.(2018).StochasticMulti-ObjectiveDispatchofPowerSystemswithWindEnergyIntegration.IEEETransactionsonPowerSystems,33(3),2556-2567.3.Liu,W.,&Wang,Q.(2019).Windpoweroutputforecastingbasedonde