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第一章 电力系统调度优化概述1

1.1 电力系统特点及其基本概念1

1.2 电力系统调度的主要任务1

1.3 电力调度自动化系统2

1.3.1 电力调度自动化在电网中的地位与作用2

1.3.2 调度自动化系统基本结构与功能3

1.3.3 电力调度自动化系统的发展4

1.4 电力系统发电优化调度研究现状5

1.4.1 机组组合与经济调度5

1.4.2 梯级水电站群优化6

1.4.3 水火协调7

1.4.4 最优潮流8

1.5 调度优化算法研究现状8

1.5.1 单目标调度优化方法8

1.5.2 多目标调度优化方法9

参考文献10

第二章 传统电力调度优化方法11

2.1 概述11

2.1.1 优化问题一般描述11

2.1.2 最优化问题的数学模型及分类13

2.1.3 最优化方法概述14

2.2 经济调度的等微增率准则17

2.2.1 概述17

2.2.2 耗量特性17

2.2.3 原理18

2.2.4 算例19

2.3 基于Lambda迭代法的经济调度21

2.3.1 概述21

2.3.2 Lambda迭代法求解经济调度原理21

2.3.3 算例23

2.4 基于梯度法的经济调度25

2.4.1 概述25

2.4.2 梯度法求解经济调度原理25

2.4.3 算例26

2.5 基于牛顿法的经济调度28

2.5.1 概述28

2.5.2 牛顿法基本概念28

2.5.3 牛顿法求解经济调度原理28

2.5.4 算例29

2.6 基于拉格朗日松弛法的机组组合30

2.6.1 拉格朗日松弛算法概述30

2.6.2 动态规划方法概述33

2.6.3 电力调度的机组组合问题34

2.6.4 拉格朗日松弛算法求解机组组合优化问题的思想35

2.6.5 基于拉格朗日松弛法的机组组合模型及算法36

2.6.6 算例39

2.7 基于拉格朗日松弛与动态规划结合的水火电协调43

2.7.1 水电系统建模方法43

2.7.2 水电系统优化模型及其求解算法44

2.7.3 基于拉格朗日松弛与动态规划的水火电协调优化45

2.8 小结48

参考文献48

第三章 流域梯级水电站群优化调度的群体智能算法49

3.1 概述49

3.1.1 梯级水库调度特点50

3.1.2 梯级电站群结构及衔接方式50

3.1.3 梯级水电系统特性分析51

3.1.4 梯级水电系统参数定量描述52

3.2 考虑电价政策的流域梯级水电站群优化调度55

3.2.1 引言55

3.2.2 考虑电价政策的优化调度模型56

3.2.3 粒子群优化方法57

3.2.4 基于粒子群算法的调度问题求解57

3.2.5 案例分析59

3.2.6 小结62

3.3 基于多向导粒子群算法的流域梯级水电站群长期优化调度62

3.3.1 问题描述63

3.3.2 标准粒子群算法64

3.3.3 多向导粒子群算法64

3.3.4 基于多向导粒子群算法的流域梯级水电站优化调度66

3.3.5 案例研究66

3.3.6 小结70

3.4 基于粒子群算法的水电厂经济运行70

3.4.1 问题描述70

3.4.2 粒子群算法求解步骤71

3.4.3 案例分析71

3.4.4 小结78

3.5 基于蚁群算法的流域梯级水电站群短期优化调度79

3.5.1 市场条件下梯级水电站群优化调度概述79

3.5.2 梯级水电站群短期优化调度准则80

3.5.3 市场机制下流域梯级水电站群短期优化调度模型83

3.5.4 基本蚁群算法优化的基本原理及算法描述84

3.5.5 动态自适应蚁群算法88

3.5.6 基于动态自适应蚁群算法的梯级水电站短期优化调度91

3.5.7 案例研究96

参考文献107

第四章 考虑政策因素的流域梯级水电站群调度优化模型及其应用111

4.1 概述111

4.2 考虑政策因素的流域梯级水电站群优化调度模型112

4.2.1 目标函数112

4.2.2 约束条件113

4.2.3 数据预处理115

4.3 调度优化模型应用117

4.3.1 不同电价政策对流域公司收益水平的影响117

4.3.2 “统一电价”和“一站一价”对流域公司的收益水平及水资源利用程度的影响119

4.3.3 不同调度方式对流域公司收益水平及水资源综合利用程度的影响120

4.3.4 各种防洪要求对流域梯级水电站群正常运行的影响120

4.3.5 航运、灌溉、环境等政策对梯级最优运行方案的影响121

4.3.6 为流域发电公司发电计划制订提供参考122

4.4 澜沧江流域案例研究122

4.4.1 相关参数122

4.4.2 一站一价与统一电价124

4.4.3 不同库区防洪约束128

4.4.4 不同航运约束128

4.4.5 不同调度方式128

4.4.6 不同政策因素下求解结果分析142

4.5 清江流域案例研究144

4.5.1 相关参数144

4.5.2 长期调度优化146

4.5.3 短期调度优化149

4.5.4 结果分析155

4.6 小结157

参考文献157

第五章 基于PSO和DE算法的水火电协调优化159

5.1 水火电协调优化概述159

5.2 水火电协调优化问题描述160

5.2.1 STHS问题目标函数160

5.2.2 STHS问题约束条件161

5.3 粒子群算法及其改进方向162

5.3.1 粒子群算法起源162

5.3.2 粒子群算法基本原理163

5.3.3 粒子群算法流程164

5.3.4 相关改进164

5.4 DE进化算法及其改进方向166

5.4.1 差分进化算法概述166

5.4.2 差分进化算法基本操作166

5.4.3 差分进化算法基本步骤167

5.4.4 相关改进168

5.5 基于改进粒子群算法的STHS168

5.5.1 改进粒子群算法关键操作169

5.5.2 基于MPSO算法的水火电力系统短期优化调度步骤170

5.5.3 案例仿真171

5.5.4 小结174

5.6 基于DE加速的粒子群算法求解STHS问题174

5.6.1 基于DE加速的粒子群算法174

5.6.2 基于DE加速的PSO求解水火联调问题步骤176

5.6.3 案例研究177

5.7 基于小种群粒子群算法的STHS183

5.7.1 概述183

5.7.2 小种群粒子群算法关键框架183

5.7.3 基于SPPSO算法的STHS步骤186

5.7.4 案例仿真187

5.7.5 参数敏感性分析193

5.8 基于改进的混沌差分进化算法的STHS问题196

5.8.1 概述196

5.8.2 改进的混沌差分进化算法求解水火联调196

5.8.3 案例仿真200

参考文献212

第六章 基于PSO的电力系统机组组合优化216

6.1 概述216

6.2 电力系统机组组合优化216

6.2.1 问题描述216

6.2.2 机组组合优化求解方法研究现状218

6.3 基于改进粒子群算法的机组组合优化221

6.3.1 标准粒子群算法222

6.3.2 基于改进粒子群算法的机组组合优化222

6.3.3 案例仿真224

6.4 基于小种群二进制粒子群算法的机组组合优化228

6.4.1 二进制粒子群算法228

6.4.2 基于小种群的BPSO算法及其机组组合优化228

6.4.3 案例研究235

6.4.4 小结243

6.5 水火电力系统机组组合优化问题描述243

6.5.1 概述243

6.5.2 水火电力系统机组组合问题描述244

6.6 基于小种群混合二进制粒子群算法的水火电力系统机组组合246

6.6.1 基于小种群的混合二进制粒子群算法246

6.6.2 基于SPHPSO算法的STHUC246

6.6.3 案例研究249

6.6.4 总结251

参考文献251

第七章 基于群体智能优化方法的最优潮流256

7.1 概述256

7.2 潮流计算257

7.2.1 潮流计算基本方程257

7.2.2 潮流计算最优化模型258

7.2.3 基于粒子群算法的潮流计算259

7.2.4 案例仿真261

7.3 基于差分进化算法的最优潮流268

7.3.1 潮流优化问题描述268

7.3.2 增广直角坐标牛顿法潮流计算269

7.3.3 基于差分进化算法的最优潮流步骤274

7.3.4 案例仿真275

7.4 基于PSO算法的水火电力系统多时段最优潮流289

7.4.1 问题描述290

7.4.2 基于粒子群算法水火电最优潮流模型求解291

7.4.3 案例仿真293

7.5 考虑输电网络约束的电力系统机组组合优化及其PSO解法298

7.5.1 问题描述298

7.5.2 基于改进粒子群算法的问题求解299

7.5.3 案例仿真301

7.5.4 小结309

参考文献309

第八章 水火电力系统及流域梯级水电站群多目标优化调度314

8.1 概述314

8.2 水火电力系统多目标优化调度314

8.2.1 水火电力系统多目标优化模型314

8.2.2 水火电力系统多目标优化算法316

8.3 基于SPPSO算法的水火电力系统环境经济调度319

8.3.1 环境经济调度模型转换319

8.3.2 求解框架320

8.3.3 案例研究320

8.3.4 小结327

8.4 基于Pareto支配的小种群多目标粒子群算法327

8.4.1 多目标粒子群算法327

8.4.2 基于Pareto支配的小种群的多目标粒子群算法关键框架328

8.5 基于SPMPSO的水火电力系统多目标优化332

8.5.1 SPMPSO求解水火电力系统多目标优化关键步骤332

8.5.2 案例研究333

8.5.3 小结336

8.6 澜沧江流域梯级水电站群多目标优化337

8.6.1 引言337

8.6.2 流域梯级水电站群多目标优化模型337

8.6.3 基于SPMPSO的澜沧江流域梯级电站多目标优化调度步骤338

8.6.4 仿真结果339

8.7 本章总结343

参考文献344