风电接入多目标机组组合优化：解集动态分析与Benders分解

"基于解集动态分析含风电接入的多目标机组组合研究" 本文主要探讨了在大规模风电接入背景下，如何解决多目标节能减排发电调度的问题。风电的接入由于其出力的随机性，给电力系统的运营带来了新的挑战。作者提出了一种结合解集动态分析和Benders分解技术的多目标自适应优化算法，旨在有效地处理这一问题。 首先，文章指出风电场的出力具有不确定性，因此在模拟风电场景时，采用置信区间的方法来减少需要考虑的场景数量，从而降低问题的复杂性。这种方法能够在保持一定精度的同时，简化风电场景的建模过程。 其次，针对多目标模型的复杂性，文章引入了Benders分解技术。这是一种将大规模优化问题分解为更易于管理的小规模子问题的技术，可以显著降低原问题的维度，使得优化过程更加高效。Benders分解通过将原问题拆分为主问题和辅助问题，主问题通常包含决策变量，而辅助问题则用于生成切割平面，逐步改进解的质量。 接下来，文章设计了一种基于解集动态分析的多目标自适应优化算法来解决降维后的多目标主问题。这种算法能够根据解集的变化动态调整搜索策略，以适应问题的特性，提高求解的精确性和效率。 此外，为了进一步加速收敛速度，作者提出了一种预处理机制。这个预处理步骤在优化算法开始前执行，通过简化问题结构、消除冗余约束等手段，提高了模型的整体求解效率。 通过仿真研究，该方法成功地解决了含风电的多目标机组组合问题，并展示了提出的多目标算法和预处理机制在解决此类问题时的优势。仿真结果证明了该方法的有效性，并为实际电力系统中的节能减排调度提供了理论支持。 这篇研究为风电大规模接入背景下的电力系统优化调度提供了新的解决方案，其创新点在于结合了解集动态分析、Benders分解和预处理机制，这为多目标优化问题的求解开辟了新的途径，对于电力行业的可持续发展具有重要意义。同时，这种方法也为未来新能源并网和电力系统优化调度的研究提供了理论基础和实践指导。