面向智能电网的多目标优化竞价发电建模及算法研究

鉴于智能电网中低碳环保被高度重视，同时大量不稳定的可再生电能并网会导致常规发电商竞价风险性更高且难以控制，本项目将从新的视野对发电侧如何面向智能电网总体实现少排放、低风险、高收益的竞价发电问题开展如下主要研究：通过竞价风险控制过程驱动机组各时段出力与电价进行联动优化，构建多目标优化竞价发电模型，以灵活体现发电商污染排放、竞价风险和售电利润三者间的动态协调关系；建立电价预测实时修正和竞价风险反馈补偿机制，以提高电价预测精度和克服发电商市场力影响，实现对竞价风险的准确控制；基于两类变异策略及混沌映射构造一种双群多目标微分进化机制，以突破微分进化在搜索范围与收敛速度之间的矛盾，实现对模型的高效求解；并基于各非劣解在多目标满意度空间中的位置对比建立合理客观的总体最优竞价发电方案自动选取方法。上述研究对于智能电网中发电侧实现低成本投入的节能减排和低风险高收益的竞价上网具有重要的理论价值和现实意义。

以低碳环保为重要目标的智能电网建设将深刻影响未来电力市场的发展模式，未来电力市场将除了考虑经济性目标外，还应进一步重点考虑节能减排因素，即向所谓的“绿色电力市场”发展。另外，智能电网中电源结构也将发生重大调整，可再生能源的大量接入及其固有的随机性将导致系统对常规电能的需求裕度总体下降并存在大幅波动性而很难预先确定。面对上述局面，常规发电机组的“竞价上网”必将面临一系列新的问题，其中竞价发电优化目标应多元化和竞价风险控制难度大这两个问题则显得尤为突出。.本项目针对在智能电网环境中如何实现节能减排和低风险高收益的竞价发电，重点研究了面向智能电网的多目标优化竞价发电建模、竞价风险评估与控制方法、以及求解模型的优化算法。研究内容主要包括面向智能电网的多目标优化竞价发电模型研究、竞价风险评估方法与动态控制机制研究、多目标微分进化寻优性能提升策略研究、总体最优解选取方法研究等方面。.项目基于概率统计构造了科学的竞价风险量化评估机制，基于反馈补偿控制及快速PID增量式算法构造了可靠的竞价风险动态自适应控制机制，实现了对智能电网市场环境下竞价策略风险的合理评估与准确控制；基于Relief 相关性特征提取和微分进化支持向量机建立了准确的电价预测模型；最终基于交易日市场电价预测曲线和对竞价风险评估，并在发电成本中纳入有害气体排放控制成本，构建了可体现机组出力与市场电价之间协调联动关系的机组交易日分时段出力多目标优化模型，可综合实现期望利润最大化、污染排放最少化并且竞价风险最低化等多个目标，能充分满足智能电网中常规发电商实现节能减排和低风险高收益竞价上网的需求。此外，还通过将非劣排序操作与微分进化算法有机融合及改进，克服了进化早熟和搜索不均匀等问题，采用了双群综合进化及混沌映射设计了新型的多目标微分进化寻优性能提升机制，并提出了多目标满意度空间分析方法保证了总体最优解选取的合理客观性。在项目研究过程中，还将多目标优化建模与优化算法等方面的研究成功拓展到了智能电网优化调度、配电网运行、微电网控制等诸多领域。.本项目研究对于面向智能电网的发电侧实现低成本投入的节能减排和低风险高收益的竞价上网具有重要的现实意义，同时也为现代动力经济复杂系统建模与优化算法发展提供了新的概念和思想，具有重要的学术价值。