支持电力需求响应的生产调度协同优化方法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)支持电力需求响应的生产调度协同优化方法研究黄何列二〇一八年五月分类号:学校代号:11845UDC:密级:学号:2111404138广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)支持电力需求响应的生产调度协同优化方法研究黄何列指导教师姓名、职称:蔡延光教授专业或领域名称:控制科学与工程学生所属学院:自动化学院论文答辩日期:2018年05月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineeringScienc

2、e)ResearchonCooperativeOptimizationMethodforProductionSchedulingSupportingforPowerDemandResponseCandidate:HuangHelieSupervisor:Prof.CaiYanguangMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要电力需求响应是电力用户根据电力市场发布的电价信号或者激励措施主动改变固有用电模式的响应行

3、为。通过实施需求响应,可以达到消减电网高峰负荷、消纳再生能源、平抑电网波动等目的。工业用户具有耗电量大、稳定性强、智能化程高等优点,因此其具有实施需求响应调度的良好基础。通过优化生产调度,工业用户不仅可以降低自身用电成本,还可以消减电网高峰负荷。在确定负荷消减目标后,通过与用户互动,电力公司可以选择多个用户对目标进行协同优化,最终实现自身和用户效益的综合最优化。因此,研究工业用户支持电力需求响应的生产调度协同优化方法具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文以电力需求响应为背景,以工业用户为研究对象,完成了如下研究工作:1.提出了一种面向需求响应的电力负荷聚类

4、算法。针对常用相似性度量准则和聚类算法难以满足需求响应需要的问题,提出了一种基于最大偏差、相似度和偏离度的相似性度量准则——最大偏差相似性准则,并提出了基于最大偏差相似性准则的电力负荷聚类算法。实验结果表明,所提聚类算法的分类结果可以更好的帮助电力公司确定适合参加移峰型和削峰型需求响应调度的潜力用户,为需求响应的进一步实施提供了重要依据。2.提出了支持移峰型电力需求响应的生产调度优化方法。针对传统相同并行机混合流水线调度模型(HFSP-IPM)无法支持需求响应实施的问题,建立了支持移峰型电力需求响应的HFSP-IPM模型。并针对该类调度问题的求解难度,通过加入

5、混沌初始化策略和复形法局部搜索策略设计了一种改进的烟花算法用于模型求解。通过仿真分析,证明了所提方法能够以企业延迟生产时间最少为目标,得到更好的负荷消减方案,为用户参与移峰型需求响应提供了有力支撑。3.提出了支持削峰型电力需求响应的生产调度优化方法。针对HFSP-IPM模型无法支持削峰型需求响应实施的问题,提出了支持削峰型电力需求响应的HFSP-IPM模型,并采用改进的烟花算法对所提模型进行求解。所提模型能在生产时间不延长的情况下,以一定的负荷消减量为目标优化生产调度。实验结果表明,所提方法能够在实现削峰降荷情况下,在规定的时间内完成更多的工作量,为用户I广东

6、工业大学硕士学位论文参加削峰型需求响应提供较好的负荷消减方案。4.提出了支持多企业电力需求响应的生产调度协同优化方法。首先,以激励型需求响应为手段,阐述了所提方法的实现流程;接着,在支持移峰型和削峰型电力需求响应的生产调度优化方法基础上,建立了支持多企业电力需求响应的生产调度协同优化模型;然后,通过加入引力搜索算子和混沌搜索策略,设计了一种改进的灰狼算法对模型进行求解;最后,通过实验证明了所提方法能够为需求响应的实施提供较好的协同优化调度方案,充分保障了用户和电力公司双方的利益。关键词:需求响应;生产调度;协同优化;烟花算法;灰狼优化算法IIABSTRACTA

7、BSTRACTPowerdemandresponse(DR)istheresponsebehaviorthatthepowerusersactivelychangetheinherentpowerconsumptionmodeaccordingtothepowerpricesignalortheincentiveprovidedbytheelectricitymarket.ThroughtheimplementationofDR,itcanachievetheobjectivesofreducingthepeakloadofthegrid,effectivel

8、yutilizingrenewable

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