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【精彩论文】基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化
观点凝练
摘要：随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成，售电公司通过负荷组合优化，在用户侧可以提高负荷率，降低购电成本，在供电侧可以提高设备利用率，降低线路损耗，提高电网安全运行水平和供电质量。针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题，首先基于用户负荷特性分析，提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。其次，对贪婪搜索算法进行改进，引入随机因子，解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷，提高了算法求解的质量与精度。最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型，验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性。
结论：电力负荷特性复杂多样，用户负荷具有多样性、互补性、相似性和周期性，在市场竞争环境下，不同发展阶段的售电公司需要对用户侧资源充分挖掘，从而降低购电成本，提高电网运行效率。本文基于用户负荷特性，针对不同发展阶段售电公司的用户负荷组合优化问题进行了深入研究，提出了不同场景下的负荷组合优化模型。同时本文对贪婪搜索算法进行改进，并将其应用于不同场景下的组合优化模型的求解中，使求解的质量与精度得到提高，为不同类型的售电公司或同一售电公司在不同的发展阶段开展用户负荷组合优化提供合理的运营策略。
通过用户负荷组合优化可以实现不同用户负荷的功率整合，改善综合负荷特性，达到移峰填谷、降低配电网损耗的目的，从而提高售电公司运营效益。
引文信息
王岩, 蒋静, 何恒靖, 等. 基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化[J]. 中国电力, 2020, 53(5): 1-9.WANG Yan, JIANG Jing, HE Hengjing, et al. Multi-scenario load combinatorial optimization based on improved greedy algorithm[J]. Electric Power, 2020, 53(5): 1-9.往期回顾
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审核：方彤
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