基于改进多目标遗传算法的实时发电市场优化调度研究

被引：30

作者：

汤晓青 ^{[1
]}

刘辉 ^{[2
]}

范宇 ^{[1
]}

杨胜杰 ^{[3
]}

机构：

[1] 国网四川省电力公司技能培训中心

[2] 南瑞集团公司(国网电力科学研究院)

[3] 湖南商学院

来源：

电力系统保护与控制 | 2017年 / 45卷 / 17期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

优化调度; 实时发电市场; 市场力; 多目标遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F426.61 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度偏大。少量机组可利用其市场力操纵市场并获得超额回报,从而影响市场效率及稳定性。为了防止该类情形,提出一种兼顾市场集中度的实时发电市场多目标优化模型,通过监控HHI静态指标以及DHHI动态指标将市场集中度控制在合理水平。在模型求解过程中,通过改进的多目标遗传算法(Multi-objective Generic Algorithm,MOGA)实现了快速收敛及有限方案筛选。最后采用IEEE30节点标准系统进行仿真,仿真结果证实了模型的有效性及其算法的高效性。

引用

页码：65 / 71

页数：7

共 16 条

[1]

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 [J].