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电源规划的目的、方法、流程和热点研究一、电源规划的目的和意义1、电源规划的目的：在电力工业中，电源规划的目的一般是根据某一时期的负荷预测，在满足一定可靠性水平的条件下，寻求一个最经济的电源开发方案。随着国民经济的发展，电力系统用户对电力和电能的需要不断增加，必须新建电源，即为了满足系统负荷增长的需要。2、电源规划内容：电源规划的主要内容是确定何时在何地投建何种类型的多大容量的发电机组。应该在何时、何地、建什么样的电厂、规模多大才最为经济合理。3、电源规划的影响：规划的合理与否，它直接影响系统今后运行的可靠性、经济性、电能质量，网络结构和今后的发展。4、电源规划涉及和研究的问题：负荷预测、厂址选择、燃料来源、运输条件、水库调度、系统运行、网络规划和各种技术经济指标的选定等等。5、最优电源规划所要解决的核心问题，就是要找出在规划期内随着负荷的发展，系统应在何时、何地、建什么类型、多大容量的电厂，也就是说要得出一个电源建设的最优方案。6、电源规划的最优方案，一般是指满足系统负荷增长的需要和各种约束条件及技术指标下国民经济支出最小的方案。二、电源规划方法主要可以分为两大类：①经典优化算法；②人工智能算法。经典优化算法主要包括线性规划、非线性规划和动态规划算法；人工智能算法则包括专家系统、遗传算法、人工神经网络、模糊理论和进化算法等。1、电源规划线型模型1）其基本思路是：将模型线性化，运用某种线性规划算法的改进算法求解。根据优化中对整数的处理，线性规划模型分为：普通线性规划模型和线性混合整数规划模型。2）线性规划模型优缺点是使用最广泛的一种优化算法，有大量成熟的模型和通用的求解方法，计算比较简单，解题规模可以较大。缺点是：由于电力系统中很多问题并不是线性的，为了适应线性规划的要求，必须将其线性化，这将带来误差；同时，线性规划模型在处理不等式约束时有一定的困难；对于大型问题，不容易确定其初始可行基。2、电源规划非线性模型1）模型必要性：在电源规划目标函数中，新增设备投资和发电费用都是决策变量的非线性函数，同时由于负荷是波动的，更加剧了目标函数的非线性。因此，用线性模型描述电源规划问题可能会带来较大的误差。用非线性模型描述电源规划问题将更接近实际。2）存在问题但是非线性规划应用于电源规划也存在一些问题：①非线性规划要求函数连续，有的算法还要求可导，而电源规划中的决策变量如投运机组等是不连续的，按连续函数计算后进行归整处理，会带来误差；②非线性规划要求凸函数，而电源规划的目标函数和约束条件并不是在任何条件下都是凸的；③非线性规划算法不少，但没有一类是普遍有效的，这给选择算法带来困难；④非线性规划算法所求结果一般都是局部最优解，而电源规划的对象投资巨大，全局最优与局部最优投资相差可能是巨大的。由于电源规划问题本身的复杂性，不可能对优化函数的特性作全面的把握，因此希望通过合理设置初值的方法求得全局最优解是非常困难的。3、电源规划动态模型1）概述电源规划问题是一个多阶段过程寻优问题。对于这类问题，动态规划是一种有效的方法。在动态规划中容易引入各种约束条件和费用因素；可以考虑水电电源的不同组合方案和不同补偿调节数据；可以考虑离散变量和随机因素；在理论上动态规划能真正获得整体最优方案。2）电源规划动态模型评价电源规划问题是一个多阶段过程寻优问题。对于这类问题，动态规划是一种有效的方法。在动态规划中容易引入各种约束条件和费用因素；可以考虑水电电源的不同组合方案和不同补偿调节数据；可以考虑离散变量和随机因数；可以研究重要电站的合理装机容量。而且对于不同年份中的一些特殊问题都比较容易解决。在理论上动态规划能真正获得整体最优方案。其缺点是：对于大规模问题会发生维数灾问题；容易出现后效问题。4、基于智能技术的电源规划1）分类近年来，以专家系统、神经网络、模糊理论和进化算法为代表的智能技术在科学研究和工程实践中被大量使用。在某些方面被证明比传统的基于解析的方法效率更高，适用面更广。2）各种方法的比较各种智能优化方法的比较对于较短期的规划来说，如6 年规划期，各种优化算法都能获得最优解；而对于中长期规划而言，如14 年规划期，各种单独的优化方法都不能找到全局最优解，而HA 组合算法可以找到，但有哪些信誉好的足球投注网站到全局最优解的成功率很低，而且蚁群算法不适用于求解中长期的电源规划问题；对于长期规划，如24 年规划期，传统的动态规划也已经不适用了，而其余各种智能优化方法都能收敛到一个比较好的结果。从收敛时间上来看，动态规划随着规划期的增长而成指数递增，其余的智能优化算法则线性增长。总的来说，各种智能优化算法用于求解电源规划问题都是可行的，对于短期规划来说都能找到全局最优解，只是收敛时间上有所差异，而对于长期规划来说，还需要对各种算法加以改进，以得到问题的全局最优解。三、电源规划流程1、