●前言
第1章 緒論 1
1.1 現代電力繫統調度的發展歷程 1
1.2 智能電網優化調度的特征 4
1.3 智能電網調度面臨的問題 6
參考文獻 8
第2章 電網的短期負荷智能預測 10
2.1 概述 10
2.2 短期負荷預測相似日選取方法 11
2.2.1 算法設計思路 11
2.2.2 主要影響因素相似度計算方式 13
2.2.3 算法的參數自適應性 16
2.2.4 算例分析 17
2.3 基於解耦機制的短期負荷智能預測 18
2.3.1 小地區負荷預測的特點 18
2.3.2 解耦機制的基本模型 18
2.3.3 標幺曲線預測方法 21
2.3.4 基準值預測方法 22
2.3.5 應用情況介紹 24
2.4 基於解耦決策樹的短期負荷智能預測 24
2.4.1 解耦決策樹算法的基本原理 24
2.4.2 生成決策樹的方法 25
2.4.3 應用情況介紹 28
2.5 本章小結 33
參考文獻 34
第3章 現代電力繫統發電側節能調度 36
3.1 概述 36
3.2 面向節能發電調度的日前機組組合智能優化 37
3.2.1 機組組合模型的完善 37
3.2.2 擴展貪婪因子的機組開機排序 39
3.2.3 機組組合優化方法過程描述 41
3.2.4 算例分析 44
3.3 基於綜合煤耗微增率的機組出力優化分配 46
3.3.1 火電機組綜合煤耗微增率 47
3.3.2 出力分配的很優性條件與優化算法 48
3.3.3 算例分析 52
3.4 集中調度與發電企業自主調度相協調的節能調度 54
3.4.1 基本設計 54
3.4.2 初始發電計劃協調 54
3.4.3 發電計劃調整的協調過程 56
3.4.4 算例分析 58
3.5 低碳調度與節能調度的一致性評估 60
3.5.1 調度優化數學模型 61
3.5.2 多目標優化的一致性評估方法 62
3.5.3 電力調度典型條件下的一致性分析 64
3.5.4 算例分析 67
3.6 本章小結 71
參考文獻 71
第4章 現代電力繫統負荷側優化調度 74
4.1 概述 74
4.2 可中斷負荷參與節能調度 75
4.2.1 可中斷負荷調度的節能效益評估 76
4.2.2 可中斷負荷參與的節能調度計劃制定 86
4.2.3 考慮低碳效益的可中斷負荷調度 96
4.2.4 算例分析 102
4.3 管制電力市場中的居民用電階梯式電價優化 106
4.3.1 階梯電價優化模型 106
4.3.2 居民用電需求分析 109
4.3.3 算例分析 113
4.4 基於高維目標優化的多家庭協調需求響應 114
4.4.1 配電變壓器負荷管理模型 115
4.4.2 家庭側協調用電優化模型 117
4.4.3 EMOHP 算法框架 122
4.4.4 算例分析 126
4.5 本章小結 136
參考文獻 137
第5章 智能電網互動式優化調度 140
5.1 概述 140
5.2 互動式節能優化調度理論框架 142
5.2.1 智能電網互動式調度理論框架 142
5.2.2 基於尖峰負荷導致的邊際能耗測算 152
5.2.3 用戶側互動節能優化調度 158
5.2.4 算例分析 172
5.3 考慮電動汽車充放電的互動式優化調度 175
5.3.1 電動汽車對電網影響評估 175
5.3.2 考慮分時電價和SOC 曲線的電動汽車充電優化 186
5.3.3 考慮風電出力波動的電動汽車充放電策略 193
5.4 考慮低碳效益的互動式節能優化調度 208
5.4.1 考慮低碳效益的節能發電調度分析 208
5.4.2 考慮低碳效益的互動式優化調度模型 210
5.4.3 算例分析 213
5.5 本章小結 217
參考文獻 217
第6章 新能源接入的有功與無功潮流優化調度 220
6.1 概述 220
6.2 考慮新能源接入的配電網有功調度 221
6.2.1 考慮風險的配電網兩階段隨機風電調度模型 222
6.2.2 考慮電壓與功率越限的配網運行風險描述方法 224
6.2.3 基於兩點估計法和粒子群算法的求解方法 227
6.2.4 算例分析 229
6.3 考慮新能源接入的電力繫統無功調度 234
6.3.1 區間無功優化模型 234
6.3.2 基於改進遺傳算法的區間無功優化 238
6.3.3 算例分析 244
6.4 本章小結 253
參考文獻 254
第7章 智能優化算法在電力繫統調度中的應用 256
7.1 概述 256
7.2 改進的群集智能優化算法 257
7.2.1 克隆選擇算法 257
7.2.2 改進免疫算法及其收斂性分析 259
7.2.3 粒子群優化算法 267
7.2.4 改進粒子群優化算法及其收斂性分析 271
7.3 群集智能優化算法在電力繫統優化運行中的應用 276
7.3.1 改進免疫算法在很優潮流中的應用 277
7.3.2 改進粒子群優化算法在機組組合中的應用 283
7.4 多智能體繫統在電力繫統無功優化中的應用 288
7.4.1 無功優化的數學模型 289
7.4.2 基於粒子群優化算法的多智能體繫統 290
7.4.3 多智能體繫統在無功優化中的應用 294
7.5 本章小結 301
參考文獻 302
第8章 虛擬發電廠與微電網能源管理繫統設計 305
8.1 概述 305
8.2 虛擬發電廠兩階段隨機優化調度 306
8.2.1 虛擬發電廠的結構與運營模式 306
8.2.2 基於循環周期數法的電池壽命損耗模型 308
8.2.3 計及電池壽命損耗成本的兩階段隨機優化調度 311
8.2.4 算例分析 316
8.3 微電網能源管理繫統設計 326
8.3.1 微電網數據采集與監控的特點 326
8.3.2 海島微電網SCADA/EMS 架構 327
8.3.3 EMS基本框架 328
8.3.4 調度計劃模塊 331
8.4 基於雲計算技術的優化調度繫統設計 333
8.4.1 基於雲技術的優化調度計算能力分析 333
8.4.2 基於雲技術的智能電網計算平臺架構設計 335
8.4.3 基於雲平臺的智能電網協同優化調度架構 338
8.5 本章小結 340
參考文獻 341
