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電氣與電子工程技術叢書電力系統機組組合問題的建模與求解 版權信息
- ISBN：9787030657787
- 條形碼：9787030657787 ; 978-7-03-065778-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
電氣與電子工程技術叢書電力系統機組組合問題的建模與求解 內容簡介
機組組合問題的建模與求解作為電力系統領域一種典型的數學優化問題，是電力市場決策及電力系統日前調度的重要理論基礎。本書重點介紹機組組合問題的背景及一些經典的模型，同時還介紹一些典型機組組合問題的建模和求解方法，包括常規電力系統的機組組合問題、考慮多重目標的機組組合問題和考慮不確定性的機組組合問題。另外，由于機組組合決策往往還需要一些不確定性電源的預測數據作為支撐，本書將介紹幾種常見的不確定性電源出力預測方法。
電氣與電子工程技術叢書電力系統機組組合問題的建模與求解 目錄
目錄
第1章 緒論 /1
1.1 電力系統機組組合問題的起源 /2
1.2 電力系統機組組合問題的基本內容 /3
1.3 電力系統機組組合問題國內外研究現狀 /4
1.3.1 基于物理模型驅動的機組組合 /5
1.3.2 基于數據驅動的機組組合 /7
1.3.3 常規機組組合模型的求解方法 /8
1.4 本書的主要內容和架構 /11
本章參考文獻 /12
第2章 新能源出力的超短期預測技術 /17
2.1 引言 /18
2.2 單一超短期預測方法 /18
2.2.1 Elman神經網絡 /18
2.2.2 極限學習機 /20
2.2.3 支持向量機 /21
2.3 數據非平穩性處理方法 /24
2.3.1 小波分解 /25
2.3.2 經驗模態分解 /26
2.3.3 噪聲輔助信號分解 /28
2.4 組合超短期預測方法 /29
2.4.1 基于NACEMD-Elman神經網絡的組合預測方法 /29
2.4.2 基于EMD-ELM的組合預測方法 /30
2.4.3 基于EMD-SVM的組合預測方法 /31
2.5 典型算例 /31
2.5.1 基于EEMD-改進Elman方法的風電功率預測算例 /31
2.5.2 基于NACEMD-Elman方法的風電功率預測算例 /35
本章參考文獻 /39
第3章 電力系統各發電單元的成本效益模型 /41
3.1 引言 /42
3.2 火電機組的成本模型 /42
3.2.1 火電機組的成本函數 /42
3.2.2 火電機組的運行約束條件 /43
3.3 水電機組的效益模型 /44
3.3.1 水電機組的效益函數 /44
3.3.2 水電機組的運行約束條件 /44
3.4 風電機組的成本模型 /45
3.4.1 風電機組的成本函數 /45
3.4.2 風電機組的運行約束條件 /46
3.5 其他發電單元的成本模型 /47
3.5.1 光伏發電單元的成本模型 /47
3.5.2 天然氣發電單元的成本模型 /47
本章參考文獻 /48
第4章 常規電力系統的機組組合問題 /49
4.1 引言 /50
4.2 常規機組組合模型 /50
4.3 考慮安全約束的機組組合模型 /51
4.4 常規機組組合模型的求解方法 /52
4.4.1 拉格朗日松弛法 /52
4.4.2 Benders分解法 /55
4.4.3 序優化算法 /58
4.4.4 遺傳算法 /60
4.4.5 粒子群算法 /64
4.4.6 生物地理學算法 /65
4.5 典型算例 /69
4.5.1 常規機組組合算例 /69
4.5.2 考慮安全約束的機組組合算例 /70
本章參考文獻 /71
第5章 考慮多重目標的機組組合問題 /73
5.1 引言 /74
5.2 多目標機組組合問題的數學模型 /74
5.3 多目標機組組合問題的處理方法 /77
5.4 典型算例 /82
5.4.1 考慮系統總發電成本和能源環境效益的多目標機組組合算例 /82
5.4.2 考慮系統總發電成本、能源環境效益和系統安全穩定的多目標機組組合算例 /85
本章參考文獻 /87
第6章 考慮不確定性的電力系統機組組合問題 /89
6.1 引言 /90
6.2 間歇性電源出力的概率特性建模 /90
6.2.1 參數估計方法 /90
6.2.2 非參數估計方法 /92
6.2.3 間歇性電源出力的概率特性建模方法 /95
6.3 基于場景法的機組組合 /98
6.3.1 場景生成方法 /99
6.3.2 場景縮減技術 /102
6.4 基于機會約束的機組組合 /103
6.4.1 機會約束方法的基本原理 /104
6.4.2 基于機會約束的機組組合模型 /104
6.5 基于魯棒優化的機組組合 /105
6.5.1 基于魯棒優化的機組組合模型 /105
6.5.2 魯棒機組組合模型求解 /106
6.6 典型算例 /110
6.6.1 非參數估計方法建模算例 /110
6.6.2 基于機會約束方法的仿真算例 /114
本章參考文獻 /115
第7章 考慮多元化約束條件和決策變量的機組組合問題 /117
7.1 引言 /118
7.2 考慮源荷互動的含風電SCUC問題 /118
7.2.1 負荷側控制機理及響應模型 /118
7.2.2 考慮源荷互動的含風電SCUC模型 /125
7.2.3 考慮源荷互動的含風電SCUC模型的求解算法 /127
7.3 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC問題 /131
7.3.1 模型目標函數及常規約束條件 /131
7.3.2 交流潮流安全約束及不確定性因素的描述 /132
7.3.3 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC模型的求解算法 /133
7.4 典型算例 /135
7.4.1 考慮源荷互動的含風電SCUC問題算例 /135
7.4.2 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC問題算例 /143
本章參考文獻 /146
第8章 關于機組組合問題研究的展望 /149
8.1 引言 /150
8.2 考慮多重不確定性因素及其相關性的機組組合問題研究 /150
8.2.1 考慮多重隨機因素的魯棒機組組合模型 /150
8.2.2 *壞場景求解 /152
8.2.3 模型求解算法 /154
8.3 基于數據驅動的機組組合問題研究 /156
8.3.1 大數據理論 /156
8.3.2 基于數據驅動的機組組合決策方法 /159
8.3.3 歷史數據的聚類預處理 /161
8.3.4 機組組合深度學習模型及其訓練算法 /163
8.4 典型算例 /166
8.4.1 考慮多重不確定性和相關性的機組組合算例 /166
8.4.2 基于數據驅動的機組組合算例 /170
本章參考文獻 /177
附表 /179
第1章 緒論 /1
1.1 電力系統機組組合問題的起源 /2
1.2 電力系統機組組合問題的基本內容 /3
1.3 電力系統機組組合問題國內外研究現狀 /4
1.3.1 基于物理模型驅動的機組組合 /5
1.3.2 基于數據驅動的機組組合 /7
1.3.3 常規機組組合模型的求解方法 /8
1.4 本書的主要內容和架構 /11
本章參考文獻 /12
第2章 新能源出力的超短期預測技術 /17
2.1 引言 /18
2.2 單一超短期預測方法 /18
2.2.1 Elman神經網絡 /18
2.2.2 極限學習機 /20
2.2.3 支持向量機 /21
2.3 數據非平穩性處理方法 /24
2.3.1 小波分解 /25
2.3.2 經驗模態分解 /26
2.3.3 噪聲輔助信號分解 /28
2.4 組合超短期預測方法 /29
2.4.1 基于NACEMD-Elman神經網絡的組合預測方法 /29
2.4.2 基于EMD-ELM的組合預測方法 /30
2.4.3 基于EMD-SVM的組合預測方法 /31
2.5 典型算例 /31
2.5.1 基于EEMD-改進Elman方法的風電功率預測算例 /31
2.5.2 基于NACEMD-Elman方法的風電功率預測算例 /35
本章參考文獻 /39
第3章 電力系統各發電單元的成本效益模型 /41
3.1 引言 /42
3.2 火電機組的成本模型 /42
3.2.1 火電機組的成本函數 /42
3.2.2 火電機組的運行約束條件 /43
3.3 水電機組的效益模型 /44
3.3.1 水電機組的效益函數 /44
3.3.2 水電機組的運行約束條件 /44
3.4 風電機組的成本模型 /45
3.4.1 風電機組的成本函數 /45
3.4.2 風電機組的運行約束條件 /46
3.5 其他發電單元的成本模型 /47
3.5.1 光伏發電單元的成本模型 /47
3.5.2 天然氣發電單元的成本模型 /47
本章參考文獻 /48
第4章 常規電力系統的機組組合問題 /49
4.1 引言 /50
4.2 常規機組組合模型 /50
4.3 考慮安全約束的機組組合模型 /51
4.4 常規機組組合模型的求解方法 /52
4.4.1 拉格朗日松弛法 /52
4.4.2 Benders分解法 /55
4.4.3 序優化算法 /58
4.4.4 遺傳算法 /60
4.4.5 粒子群算法 /64
4.4.6 生物地理學算法 /65
4.5 典型算例 /69
4.5.1 常規機組組合算例 /69
4.5.2 考慮安全約束的機組組合算例 /70
本章參考文獻 /71
第5章 考慮多重目標的機組組合問題 /73
5.1 引言 /74
5.2 多目標機組組合問題的數學模型 /74
5.3 多目標機組組合問題的處理方法 /77
5.4 典型算例 /82
5.4.1 考慮系統總發電成本和能源環境效益的多目標機組組合算例 /82
5.4.2 考慮系統總發電成本、能源環境效益和系統安全穩定的多目標機組組合算例 /85
本章參考文獻 /87
第6章 考慮不確定性的電力系統機組組合問題 /89
6.1 引言 /90
6.2 間歇性電源出力的概率特性建模 /90
6.2.1 參數估計方法 /90
6.2.2 非參數估計方法 /92
6.2.3 間歇性電源出力的概率特性建模方法 /95
6.3 基于場景法的機組組合 /98
6.3.1 場景生成方法 /99
6.3.2 場景縮減技術 /102
6.4 基于機會約束的機組組合 /103
6.4.1 機會約束方法的基本原理 /104
6.4.2 基于機會約束的機組組合模型 /104
6.5 基于魯棒優化的機組組合 /105
6.5.1 基于魯棒優化的機組組合模型 /105
6.5.2 魯棒機組組合模型求解 /106
6.6 典型算例 /110
6.6.1 非參數估計方法建模算例 /110
6.6.2 基于機會約束方法的仿真算例 /114
本章參考文獻 /115
第7章 考慮多元化約束條件和決策變量的機組組合問題 /117
7.1 引言 /118
7.2 考慮源荷互動的含風電SCUC問題 /118
7.2.1 負荷側控制機理及響應模型 /118
7.2.2 考慮源荷互動的含風電SCUC模型 /125
7.2.3 考慮源荷互動的含風電SCUC模型的求解算法 /127
7.3 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC問題 /131
7.3.1 模型目標函數及常規約束條件 /131
7.3.2 交流潮流安全約束及不確定性因素的描述 /132
7.3.3 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC模型的求解算法 /133
7.4 典型算例 /135
7.4.1 考慮源荷互動的含風電SCUC問題算例 /135
7.4.2 考慮交流潮流安全約束的含風電SCUC問題算例 /143
本章參考文獻 /146
第8章 關于機組組合問題研究的展望 /149
8.1 引言 /150
8.2 考慮多重不確定性因素及其相關性的機組組合問題研究 /150
8.2.1 考慮多重隨機因素的魯棒機組組合模型 /150
8.2.2 *壞場景求解 /152
8.2.3 模型求解算法 /154
8.3 基于數據驅動的機組組合問題研究 /156
8.3.1 大數據理論 /156
8.3.2 基于數據驅動的機組組合決策方法 /159
8.3.3 歷史數據的聚類預處理 /161
8.3.4 機組組合深度學習模型及其訓練算法 /163
8.4 典型算例 /166
8.4.1 考慮多重不確定性和相關性的機組組合算例 /166
8.4.2 基于數據驅動的機組組合算例 /170
本章參考文獻 /177
附表 /179
展開全部
電氣與電子工程技術叢書電力系統機組組合問題的建模與求解 作者簡介
楊楠，1987年生，湖北襄陽人，2014年畢業于武漢大學電氣工程學院電力系統及其自動化專業，獲博士學位。目前在三峽大學電氣與新能源學院擔任副教授、博士生導師，同時還擔任該學院自動化系系主任、智慧能源技術湖北省工程技術中心副主任、微電網湖北省工程技術中心副主任以及IEEE menlber。 作者多年來一直從事電力系統機組組合問題的研究工作，發表EI/SCI檢索論文十余篇，主持承擔了包括國家自然科學基金在內的多項科技攻關項目，同時還擔任國內學術期刊《電力系統保護與控制》與《高壓電器》的青年編委，以及包括《中國電機工程學報》《電網技術》在內的多個學術期刊的審稿人。
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