电力系统优化调度及决策方法研究

刘林涛

摘 要 在实际的电力系统优化调度中，调度员需要考虑发电成本、系统网损、电压偏差等多个指标，这就是电力系统多目标优化调度问题。在考虑调度员的认知不确定性的情况下，笔者以研究决策理论在电力系统多目标优化调度中的应用，考虑调度员认知的不确定性对调度方案选取的影响展开讨论。

关键词 电力系统 优化调度 决策方法

1电力系统优化前提

电力系统优化调度问题从根本上来说是属于多目标优化问题偶遇调度员在实际的操作过程中，需要运行多个目标，但是这些目标在很多情况下会产生矛盾，相互冲突，单个目标的优化只能有唯一的最优结果，所以对于多目标优化调度问题，不可能使用某一个单一的最优调度解同时使众多目标的调度达到最优，所以运用不能相互支配的一个集合解决电力系统多目标优化调度问题。

一般情况下，确定需要优化的目標后，需要使用相应的方法进行求解，得到帕累托解集。常用的方法有两类，第一种是根据数学方法的计算方法，例如加权法、极大极小方法和目标向量法，但这些方法运用过程中如果缺少经验，则很难完成后续需要的目标数据，不适合解决非凸多目标优化问题。第二类就是基于群体智能的多目标优化算法是基于模拟退火的多目标模拟退火算法、基于分布估计的多目标算法和多领头者群体搜索的多目标优化算法。

2系统优化方法

2.1常用方法及对比

从实际的调度情况出发，最优的调度方只能从帕累托解集选择。从本质上讲这属于多属性决策问题。简单来说，多属性决策是综合多个属性条件下，对已有方案进行择优排序。关于这一问题，前人的研究只是利用多目标优化算法帕累托解集，而没有深入研究选择最终调度方案这一重要问题，虽然模糊决策方法、优劣解距离方法和顺序结构评估方法已经应用于电力系统优化调度中，但是这些方法都有不足之处。比如模糊决策方法没有考虑多属性之间的偏好关系，不适合实际的电力系统的运行调度要求，优劣解距离方法计算量较大而且会“扭曲”相关信息，并且有可能造成决策的不合理，顺序结构评估方法虽然考虑了多属性之间的权重关系，计算量较小，但是它和之前的方法一样没有考虑调度员认知的不确定性，它主要是由于决策者受自身认知的局限性或者知识的不完备性造成的。而且这种认知的不确定性在决策管理领域起着至关重要的作用，甚至能够影响最终方案的制定。

2.2证据推理在电力系统优化的运用

证据推理方法在解决不确定性的多属性决策问题具有很大的优势，它能够很好融合确定和不确定的证据，从而为决策提供科学依据。因此证据推理方法得到了广泛的应用，如工程设计、环境评估、商品选择、电力变压器状态评估等方面。本文为处理调度员认知的不确定性，首次采用了证据推理方法来解决电力系统多属性优化调度决策问题，并提出了详细的多层评估框架来执行证据推理，为实际的电力系统多目标调度提供科学参考意义。本文针对目前电力系统优化调度存在及决策的相关问题上，进行以下的研究。针对多目标优化调度选择最终实施方案的问题，提出了一种考虑调度员认知电力系统多属性决策系统，利用证据推理和融合多指标信息，为调度员提供科学的决策依据。

3系统优化相关结论

对于电力系统多目标优化的调度问题，在评估多个指标的基础上怎样选择最优方案这一问题。本文在考虑众多目标所占的比重和调度员不确定性的认知状况，在证据推理的基础上，提出该系统多目标优化调度的决策框架。在这一框架中，分为两个部分作出评估，一是多目标优化，二是证据决策。首先在多目标优化方面，要确定调度考虑的几个目标，然后利用层次分析法对目标进行优先度分析，选出需要的重要指标，在使用多目标优化计算法进行相关的优化，得出候选集。另一部分是证据决策，其目的在于从第一部分的候选集中选择最符合实际情况的实施方案，这一过程主要由多属性分析，多证据推理和效用评估组成。属性分析是对每个候选集，在各种情况下进行置信度分析，这些数据即作为确定性证据，同时考虑调度员认知的不确定性，作为不确定性证据；多证据推理是将这些不同的证据加以融合，再综合评估，得到不同评价等级上的置信度分布；效用评估是利用效用函数将置信度分布转化为相应的单个效用值，这样可以直观选择出最优的调度方案。采用证据推理来融合决策者针对候选解在各属性上的置信度。与此同时推理过程也考虑了调度员认知的不确定性，实现了确定和不确定的证据的有效融合，为决策提供科学依据从而选择合理的调度方案。

4结语

随着能源危机和气候变暖的加剧，各国都开始提倡节能减排。电力系统作为高耗能，高排放的行业，各国投入了大量精力减少常规能源的消耗以及降低温室气体的排放量。在这样的大背景下，我国也由注重速度向提高质量转变，因此，合理利用电力资源，实现电网的优化调度，对于节能减排具有重大的战略和现实意义。

参考文献

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