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Short-term Optimal Hydrothermal Scheduling Problem Considering Power Flow Constraint
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560k
资源说明：### 短期最优水电热调度问题考虑电力流约束
#### 概述
本文献探讨了短期最优水电热调度问题（Short-Term Optimal Hydrothermal Scheduling, STOHS）在考虑电力流约束条件下的解决方案。该研究由厦门大学机械与电气工程系的张静瑞、林爽以及计算机科学系的曾向向和汤庆辉共同完成。
#### 研究背景与目的
水电热系统由水力发电子系统和热力发电子系统组成。短期最优水电热调度（STOHS）是电力系统运行中的一个关键环节，其主要目的是在一定时间段内（通常为24小时）寻找合理的调度方案，同时满足各种约束条件。这些约束条件包括功率平衡、水量平衡、传输网络和其他系统的限制等。调度的目标在于最小化水电热系统的运行成本，并尽可能地利用水资源。
#### 主要贡献
本研究提出了一种新的数学模型来解决短期最优水电热调度问题。该模型旨在最小化热力发电单元的总燃料成本，同时满足各种约束条件。为了求解该模型，研究团队还引入了一种改进的差分进化算法。在所提出的算法中，引入了迁移操作和自适应机制以提高搜索效率，并提出了四种约束处理规则来应对短期最优水电热调度问题中的复杂约束。
#### 方法论
- **数学模型**：模型综合考虑了热力发电单元的成本、功率平衡、水量平衡以及传输网络约束等因素。
- **改进的差分进化算法**：通过引入迁移操作增强全局搜索能力，通过自适应机制动态调整参数以适应不同阶段的搜索需求。
- **约束处理规则**：
- **功率平衡约束**：确保整个系统在任何时刻都能保持供需平衡。
- **水量平衡约束**：确保水库的水量在调度周期内的变化符合预定目标。
- **传输网络约束**：考虑电网的实际物理特性，避免过载等问题。
- **其他系统约束**：如发电单元的最大最小出力限制、启动和停机成本等。
#### 实验验证
为了验证所提出的数学模型和算法的有效性，研究者采用了一个IEEE九节点测试系统进行仿真。实验结果表明，该方法能够有效地解决短期最优水电热调度问题，并且在满足所有约束条件下实现了成本最小化的目标。
#### 结论
本文提出的方法为解决短期最优水电热调度问题提供了一种有效途径。通过建立综合考虑多种约束条件的数学模型并结合改进的差分进化算法，可以高效地找到满足实际需求的调度方案。这种方法不仅有助于优化电力系统的运行成本，还能促进水资源的有效利用，对于提高电力系统的可靠性和经济性具有重要意义。
#### 关键词解释
- **水电热系统**：由水力发电子系统和热力发电子系统组成的电力系统。
- **最优潮流**（Optimal Power Flow, OPF）：一种用于确定电力系统中最优运行状态的技术，以达到特定目标（如最小化成本或损耗）。
- **差分进化算法**：一种基于群体智能的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。
- **短期调度**：针对较短时间尺度（如一天或几小时）的电力系统调度计划。
通过以上内容可以看出，本研究对解决短期最优水电热调度问题进行了深入探讨，并提出了有效的解决方案。这不仅对理论研究有所贡献，也为实际应用提供了有价值的参考。
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