基于向量序优化理论的大规模多目标机组组合问题研究

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1、专业学位硕士学位论文基于向量序优化理论的大规模多目标机组组合问题研究作者姓名闫圆圆学位类别全日制专业学位指导教师谢敏副教授李广凯副教授所在学院电力学院论文提交日期2015-1-12ResearchonLarge-ScaleMulti-ObjectiveUnitCommitmentBasedonVectorOrdinalOptimizationMethodADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YanYuanyuanSupervisor：Prof.MinXieProg.G

2、uangkaiLiSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TM744学校代号：10561学号：201221011671华南理工大学硕士学位论文基于向量序优化理论的大规模多目标机组组合问题研究作者姓名：闫圆圆指导教师姓名、职称：谢敏副教授李广凯副教授申请学位级别：工程硕士学科专业名称：电气工程研究方向：电力系统的优化运行与控制论文提交日期：2015年1月12日论文答辩日期：2015年3月22日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：王克英委员：刘

3、明波、刘志文、谢敏、董萍摘要合理的机组组合方案对电力系统的安全、可靠、经济、优质运行产生重大影响。随着社会发展，人们所追求的目标发生多元分化，机组组合问题所专注的目标从最初的系统总运行费用最小，发展的到今天对经济、对环境等多方效益的兼顾。为响应国家相关政策，促进绿色发电、节能调度的实施与开展，本文以发电机组煤耗量、购电费用、SO2排放量为目标，建立合适的多目标机组组合优化模型并求解。本文定义严格满足约束条件的机组启停状态为可行解，即机组组合问题包含的离散变量，机组组合问题是典型的高维、非凸、动态、混合整数非线性规划问题，在求取其最优

4、解过程中不可避免的遇到“维数灾”等问题，本文从工程实用角度出发，首次引入向量序优化理论，直接求取满足工程需要的足够好解。把搜索空间从整个可行域转移到有限的表征集合上，以神经网络作为粗糙模型对表征集合快速比较排序，确定待优化问题的类型及选定集合的范围，以求解非线性规划问题的GAMS-CONOPT求解器作为精确模型对选定集合内所有可行解精确评估，并采用线性隶属函数描述各精确目标值，选取隶属度值最大的解作为折衷最优解。在上述模型基础之上，本文考虑风电的随机性，以场景法为基础，采用拉丁超立方抽样方法模拟风电可能出力情况，通过快速前代消除技术

5、进行场景削减，将保留场景按可能发生概率降序排列，形成误差场景集合。建立含随机风电的多目标机组组合模型，创新性地增加不同场景下同时段内误差场景与预测场景之间、误差场景与误差场景之间的机组出力转移约束，并采用向量序优化进行求解，基于该模型求得机组组合方案面对风电的随机波动，具备较强的鲁棒性。以包含水、气、核、火、生物质能等复杂电源结构的某大型省级电网实际数据为例，基于向量序优化方法分别求解多目标机组组合问题和含随机风电的多目标机组组合问题，并与基于GAMS-BARON的传统混合整数非线性规划(MINLP)方法求得的最优结果相比较，以后者

6、计算结果为基准，前者求解速度是后者的数倍，各目标值差值均在工程允许误差范围之内，各类机组出力情况与实际相符，一步验证了向量序优化在求解多目标机组组合问题上的可行性与有效性。关键词：多目标机组组合；向量序优化；神经网络；随机风电；场景法；足够好解IABSTRACTThepowersystemwhichoperatessafely,reliable,economicandsuperior,hasbeenimpactedsignificantlybyreasonableunitcommitment.Withthedevelopmentof

7、society,objectivepeoplepursuedturnedtodiversitygreatly,inthepast,minimizingthesystemoperationcosthadbeenfocusedonbyunitcommitment,now,economic,environmentandotherbenefitshasbeenconcerned.Inresponsetonationalpolicies,acceleratingtheimplementationofgeneratingpowercleanly

8、,soastoenergy-savingpowergenerationdispatching,inthispaper,coalconsumption,costofpurchasingpowerandemissionsofSO2ares