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公开(公告)号：CN107944543A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711313544.3
申请日：2017-12-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种选择多目标量子粒子群算法领导粒子的方法。过将多目标量子粒子群算法的帕累托前沿分区拉直，在每段分区拉直的帕累托前沿中随机选择一个坐标，再选择距离该坐标最近的解作为领导粒子，引导该分区种群的搜索，使帕累托前沿中解密集度较高部位中对应的粒子被选为领导粒子的概率低，解密集度较低部位对应的粒子被选为领导粒子的概率高，从而让帕累托前沿分布更均匀。本发明方法能够使得帕累托前沿分布更均匀。
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公开(公告)号：CN109546678A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811345419.5
申请日：2018-11-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒后悔度的风电日内市场和模拟实时市场优化方法，在含风电电力系统的日内市场交易中，用区间表示风电的不确定性，并在日内市场中模拟实时市场的交易环境，基于日前市场的交易结果，综合考虑日内市场能量费用、模拟实时市场能量平衡费用以及发电机组启停费用，建立日内市场和模拟实时市场的购电模型。本方法利用风电输出功率区间，考虑鲁棒后悔度，以鲁棒后悔度最小为目标得到日前市场最优购电策略。本发明可以在含风电的电力系统中综合考虑日内市场能量费用、模拟实时市场能量平衡费用和发电机组启停费用，并以鲁棒后悔度最小为目标制定合理的日内市场交易计划，有效降低弃风率。
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公开(公告)号：CN108428016A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810301646.1
申请日：2018-04-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于后悔度理论的日前市场购电联合优化方法，综合日前能量市场、备用容量市场、实时能量市场的影响，用区间数表示风电出力的不确定性和实时市场电价的不确定性，建立日前市场购电模型。由于风电出力和实时市场的能量平衡费用无法准确预知，本文考虑购电决策者的后悔心理，以鲁棒后悔度最小为目标得到日前市场最优购电策略。本发明利用后悔度大小反映购电决策者后悔度心理的大小，确定最优的购电方案，能有效地利用风资源，增加社会效益，使购电决策者产生的后悔心理最小。
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公开(公告)号：CN108491975A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810266940.3
申请日：2018-03-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区间优化的含风电电力系统日前市场购电优化方法,综合考虑日前能量市场和备用容量市场联合出清的情况，并结合实时市场偏差功率区间，以总费用最小与实时市场功率偏差区间最小为目标，建立含风电的多目标非线性区间优化模型，并将多目标非线性区间优化模型转换为乐观解和悲观解优化模型。本发明可以获得日前市场火电机组的最优购电区间和备用容量区间，给购电决策提供参考，降低购电成本，合理利用风资源。
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