随机变量导致工程问题具有不确定性.设计者希望设计方案不仅能满足目标性能最优,而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内.对此,本文提出了考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化方法(multi-objective robust optimization based ...随机变量导致工程问题具有不确定性.设计者希望设计方案不仅能满足目标性能最优,而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内.对此,本文提出了考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化方法(multi-objective robust optimization based on sensitivity region,SR–MORO).SR–MORO可以用来解决设计变量存在不确定性时目标鲁棒性优化设计问题.该方法假定不确定性变量属于区间变量,并不需要知道随机变量的概率分布.SR–MORO采用非梯度优化方法,所以,它可以解决目标函数和约束条件不连续的情况.当参数变化幅度大,超过目标函数线性变化范围,该方法也同样适用.最后,通过实例验证了本方法的适用性.展开更多
随着“双碳”目标下新型电力系统的发展,微电网规模日益增加,基于柔性互联的微电网群可实现微电网间互联互济,提高供电可靠性和经济性。针对柔性互联微电网群的优化调度问题,提出基于加速-鲁棒性目标级联法的微网群分层协同调度策略。首...随着“双碳”目标下新型电力系统的发展,微电网规模日益增加,基于柔性互联的微电网群可实现微电网间互联互济,提高供电可靠性和经济性。针对柔性互联微电网群的优化调度问题,提出基于加速-鲁棒性目标级联法的微网群分层协同调度策略。首先,分别制定峰、平、谷不同时刻调度策略,建立微网群双层模型,上层是以微网群运营为主体的经济调度模型,下层是以子微网为主体的经济调度模型。其次,将智能软开关(soft open point,SOP)连在子微网末端的公共点,通过SOP实现子微网之间的互联,将微网与主网之间的交换功率作为耦合变量,采用加速-鲁棒性目标级联法实现上、下层模型的优化求解。最后,由算例分析表明:基于加速-鲁棒性目标级联法的优化调度方案能减少系统运行成本,实现整个微网群系统的协同优化调度。展开更多
文摘随机变量导致工程问题具有不确定性.设计者希望设计方案不仅能满足目标性能最优,而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内.对此,本文提出了考虑灵敏度区域的多目标鲁棒性优化方法(multi-objective robust optimization based on sensitivity region,SR–MORO).SR–MORO可以用来解决设计变量存在不确定性时目标鲁棒性优化设计问题.该方法假定不确定性变量属于区间变量,并不需要知道随机变量的概率分布.SR–MORO采用非梯度优化方法,所以,它可以解决目标函数和约束条件不连续的情况.当参数变化幅度大,超过目标函数线性变化范围,该方法也同样适用.最后,通过实例验证了本方法的适用性.
文摘随着“双碳”目标下新型电力系统的发展,微电网规模日益增加,基于柔性互联的微电网群可实现微电网间互联互济,提高供电可靠性和经济性。针对柔性互联微电网群的优化调度问题,提出基于加速-鲁棒性目标级联法的微网群分层协同调度策略。首先,分别制定峰、平、谷不同时刻调度策略,建立微网群双层模型,上层是以微网群运营为主体的经济调度模型,下层是以子微网为主体的经济调度模型。其次,将智能软开关(soft open point,SOP)连在子微网末端的公共点,通过SOP实现子微网之间的互联,将微网与主网之间的交换功率作为耦合变量,采用加速-鲁棒性目标级联法实现上、下层模型的优化求解。最后,由算例分析表明:基于加速-鲁棒性目标级联法的优化调度方案能减少系统运行成本,实现整个微网群系统的协同优化调度。
