歐洲電力市場 宋永華

宋永華英國利物浦大學(xué)歐盟電力市場最新進(jìn)展及對我國的啟發(fā)提綱第一部分 歐洲電網(wǎng)的發(fā)展趨勢第二部分

歐盟電力市場可持續(xù)電力可持續(xù)電力的三大要素可持續(xù)電力安全經(jīng)濟(jì)環(huán)保1.依賴于新型能源技術(shù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展2.依賴于市場化和放松管制提高電力工業(yè)的運(yùn)營效率21世紀(jì)的電網(wǎng)和電網(wǎng)技術(shù)統(tǒng)一或協(xié)調(diào)規(guī)劃建設(shè)，統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)行的統(tǒng)一或聯(lián)合特高壓電網(wǎng)–中國分布發(fā)電與交互式供電的分散智能電網(wǎng)-歐洲統(tǒng)一或聯(lián)合特高壓電網(wǎng)

-中國電網(wǎng)的發(fā)展趨勢電力高速發(fā)展；資源分布不均衡；經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡；電力市場發(fā)展提高電網(wǎng)輸送能力：遠(yuǎn)距離大容量輸電的需求。特高壓輸電：特高壓交流：1000KV;特高壓直流:±800KV半波輸電方式緊湊型輸電方式

多相交流輸電超高壓干式電纜氣體絕緣線路GIL（GasInsulatedLine）高溫超導(dǎo)輸電線路分頻輸電提高現(xiàn)有線路的輸送能力-靈活交流輸電系統(tǒng)輸電控制新技術(shù)未來的大電網(wǎng)技術(shù)

-將在中國發(fā)展分布發(fā)電與交互式供電的分散智能電網(wǎng)-歐洲電網(wǎng)的發(fā)展趨勢

歐洲的能源政策更加強(qiáng)調(diào)對環(huán)境的保護(hù)和可再生能源發(fā)電的發(fā)展。

可再生能源，特別是風(fēng)能、水電、太陽能和生物質(zhì)能的發(fā)展，是歐盟委員會能源政策的中心目標(biāo)。這種能源政策的引導(dǎo)下，歐洲以分散式電源作為發(fā)展的一個必然方向，而不強(qiáng)調(diào)電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大。分布發(fā)電與交互式供電的分散智能電網(wǎng)-歐洲電網(wǎng)的發(fā)展趨勢

在歐洲，電網(wǎng)的發(fā)展有沒有未來？與電網(wǎng)的大容量和超高壓發(fā)展方向相反，歐洲更多的是關(guān)心智能電網(wǎng)技術(shù)。未來的電網(wǎng)必須建立電網(wǎng)信息化管理系統(tǒng)之上，特別是低壓供電電網(wǎng)的信息化控制，流量平衡控制、網(wǎng)內(nèi)分布式能源智能管制系統(tǒng)、智能保護(hù)系統(tǒng)等。其電網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)是可靠、高效和靈活。當(dāng)前的電網(wǎng)歐洲未來電網(wǎng):智能/分散/自主發(fā)電和高度集成的網(wǎng)絡(luò)管理StoragePhotovoltaicspowerplantWindpowerplantHousewithdomesticCHPPowerqualitydeviceStorageCentralpowerstationHouseFactoryCommercialbuildingLocalCHPplantStorageStoragePowerqualitydeviceFlowControlTransmissionNetworkDistributionNetwork歐洲未來電網(wǎng)transmission380kVinterconnectionsub-transmission110kVdistribution10...30kVdistribution400VCHPGGchangingloadflowstoragestorageCHPG未來供電結(jié)構(gòu):分布發(fā)電與交互式供電分布發(fā)電與交互式供電的分散智能電網(wǎng)-歐洲電網(wǎng)的發(fā)展趨勢

短期期與與中中期期研研究究計(jì)計(jì)劃劃清潔潔能能源源,尤尤其其是是可可再再生生能能源源節(jié)能能和和能能源源使使用用效效率率:需需求求側(cè)側(cè)管管理理新型型汽汽車車燃燃料料中期期與與長長期期研研究究計(jì)計(jì)劃劃儲能能技技術(shù)術(shù)(燃燃料料電電池池)新型型能能源源載載體體(液液態(tài)態(tài)氫氫)再生生能能源源新新技技術(shù)術(shù)CO2分離離能源源策策略略對對社社會會經(jīng)經(jīng)濟(jì)濟(jì)的的影影響響歐洲洲能源源技術(shù)術(shù)的的發(fā)發(fā)展展趨趨勢勢無論論單單獨(dú)獨(dú)的的，，聯(lián)聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)的的再再生生能能源源發(fā)發(fā)電電都都需需要要各各種種高高效效的的儲儲能能技技術(shù)術(shù)發(fā)電電曲曲線線負(fù)荷荷曲曲線線歐洲洲能源源技術(shù)術(shù)的的發(fā)發(fā)展展趨趨勢勢儲能能問問題題：：尋找找新新的的能能量量載載體體，，研研制制高高密密度度、、低低成成本本、、長長壽壽命命、、無無污污染染的的儲儲能能系系統(tǒng)統(tǒng)可能能的的儲儲能能系系統(tǒng)統(tǒng)蓄電電池池超導(dǎo)導(dǎo)磁磁能能超級級電電容容器器，，儲能能是是普普通通電電容容器器的的20-1000倍倍飛輪輪儲儲能能壓縮縮空空氣氣儲儲能能熱儲儲能能抽水水蓄蓄能能新能能源源發(fā)發(fā)電電發(fā)發(fā)展展的的挑挑戰(zhàn)戰(zhàn)高效效、、低低成成本本地地解解決決不不連連續(xù)續(xù)、、不不穩(wěn)穩(wěn)定定、、低低密密度度、、隨隨時時間間季季節(jié)節(jié)以以及及氣氣候候變變化化的的新新能能源源的的聚集集與轉(zhuǎn)化化問題題；；并網(wǎng)網(wǎng)的的新新能能源源發(fā)發(fā)電電，，如如何何減減少少系系統(tǒng)統(tǒng)對對自自然然條條件件的的依依賴賴性性，，提提高高發(fā)發(fā)電電系系統(tǒng)統(tǒng)的的穩(wěn)定定性性、、可可靠靠性性；供電電質(zhì)質(zhì)量量及及其其控控制制問題題；；保護(hù)護(hù)方方案案；獨(dú)立立電電力力系系統(tǒng)統(tǒng)的的穩(wěn)穩(wěn)定定性性分分析析方方法法含新新能能源源發(fā)發(fā)電電的的配電電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)設(shè)設(shè)計(jì)計(jì)和和運(yùn)運(yùn)行行；含新新能能源源發(fā)發(fā)電電的的電電力力系統(tǒng)統(tǒng)可可靠靠性性評評價價；經(jīng)濟(jì)濟(jì)分分析析；不同同新新能能源源發(fā)發(fā)電電系系統(tǒng)統(tǒng)聯(lián)聯(lián)合合運(yùn)運(yùn)行行；；電力力變變換換器器設(shè)設(shè)計(jì)計(jì)及及其其控控制制和和運(yùn)運(yùn)行行（（風(fēng)風(fēng)電電、、光光伏伏、、微微燃燃?xì)鈿廨嗇啓C(jī)機(jī)））風(fēng)電電、、太太陽陽能能轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換換最最大大化化（（風(fēng)風(fēng)速速、、太太陽陽光光跟跟蹤蹤控控制制））設(shè)備備制制造造技技術(shù)術(shù)新能源發(fā)電的的挑戰(zhàn)歐盟電力市場場第二部分明確開展電力市場場的目的增強(qiáng)競爭力提高效率激勵投資增大投入競爭：發(fā)供供電選擇：用戶電力市場改革革面臨的問題題工業(yè)結(jié)構(gòu)、監(jiān)監(jiān)管和所有權(quán)權(quán)市場結(jié)構(gòu)交易方式電力市場運(yùn)行行的技術(shù)支持持系統(tǒng)電力市場的運(yùn)運(yùn)行與控制當(dāng)前歐盟成員員國2007加盟國歐盟的基本特特點(diǎn)歐盟的基本特特點(diǎn)成員國：25人數(shù)：459百萬（Millions）發(fā)電容量：696,146MW歐盟的基本特點(diǎn)歐盟的基本特特點(diǎn)當(dāng)前未來歐洲電網(wǎng)的設(shè)想儲能光伏電站風(fēng)電站具有戶用CHP的家庭電能質(zhì)量設(shè)備儲能電廠家庭工廠商業(yè)建筑物本地CHP站儲能儲能電能質(zhì)量設(shè)備潮流控制器輸電網(wǎng)配電網(wǎng)總體目標(biāo)——統(tǒng)一的單個電電力市場歐洲電力市場場——用戶可以在歐歐洲的任何地地方從供電者者購電，無論論任一方地理理位置在哪里里或越境與否否，最終都可可送到用戶端端至2015?加上新加盟的國家歐盟國家的相同框框架結(jié)構(gòu)發(fā)電側(cè)競價發(fā)＼輸＼配電電分離輸電網(wǎng)對第三三方的開放監(jiān)管開發(fā)市場建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)：當(dāng)前前狀況建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)：當(dāng)前前狀況北歐歐洲中東部43.2526.7033.9033.8531.2038.50~50-554TWh9TWh41TWh18TWh2TWh36.00~43.0024.4030.9525.2018.4625.14市場價格基于2004年數(shù)據(jù)單位：歐元/MWh(數(shù)據(jù):Platts22/03/2003)市場價格基于2006年數(shù)據(jù)單位：歐元/MWh(數(shù)據(jù):Platts16/02/2005)電力交易2004（買入/賣出）交易平平衡單位：TWh(數(shù)據(jù):UCTE16/02/2005)建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)：當(dāng)前前狀況建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)：當(dāng)前前狀況建立統(tǒng)一的歐歐盟電力市場場挑戰(zhàn)：當(dāng)前狀況物理流量和交交易流量的不不同：比利時和意大大利直接輸送送100MW電能UKNSFIFDBNLLCH

AISIEPDK416203316665285659833CZNL41時間表：改版版多次歐洲法規(guī)電力導(dǎo)則（Electricitydirective）2003/55/EC是歐洲電力市市場的核心法法規(guī)。在2004年7月月份歐盟各成成員國必須實(shí)實(shí)施。電能和和燃?xì)鈱?dǎo)則的的實(shí)施指南（（Notesforimplementation）詳細(xì)說明導(dǎo)則則實(shí)施的方法法。電能越境交易易規(guī)章（Regulationoncross-bordertradeinelectricity）1228/2003/EEC制定了各成員員國之間電能能輸送的條規(guī)規(guī)。這個規(guī)章章在2004年7月號號實(shí)施。是一一個實(shí)用法律律。歐洲國會和參參議會在2006年1月月18日制定定的導(dǎo)則（Directive）2005/89/EC重點(diǎn)關(guān)注保障障電能供應(yīng)安安全的措施和和基礎(chǔ)投入等等問題。這個個導(dǎo)則必須在在2008年年2月24日日實(shí)施。越境交易的電電能導(dǎo)則和規(guī)規(guī)章都是根據(jù)據(jù)2001年年三月的提議（proposal）對1996年舊電力導(dǎo)則（oldElectricityDirective）96/92/EC修訂而制定的的。1997年2月19日實(shí)施主要規(guī)定：到2005年最小市場運(yùn)運(yùn)營量達(dá)30%發(fā)＼輸＼配電電分離（財(cái)務(wù)務(wù)）輸電系統(tǒng)運(yùn)營營者的提名TPA（regTPA或nTPA）或者單一購購買方之間的的選擇新發(fā)電的授權(quán)權(quán)和提議歐洲法規(guī)歐洲電力導(dǎo)則2002年1１月：一致通通過修訂的導(dǎo)導(dǎo)則歐盟能源市場場（電能和燃燃?xì)猓┑男聦?dǎo)導(dǎo)則必須設(shè)立監(jiān)管管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)越境交易易的監(jiān)管僅基于授權(quán)的的新發(fā)電直至200７年7月100%的開放輸、配電系統(tǒng)統(tǒng)運(yùn)營機(jī)構(gòu)（（TSOs和DSOs）的分離2004年三三月：EuropeanCommissionstrategypaper‘電力市場的的中期展望’’（‘Mediumtermvisionfortheinternalelectricitymarket’）中期計(jì)劃=發(fā)展可越境境的區(qū)域電力力市場（REMs）歐洲電力導(dǎo)則REMs創(chuàng)建的阻礙因因素發(fā)電廠的高市市場能力和低低平衡市場流流量輸電定價高輸電定價的不不確定性輸電網(wǎng)運(yùn)營者者之間入網(wǎng)費(fèi)費(fèi)的不一致不完全分離不同市場開放放程度不夠強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)絡(luò)聯(lián)絡(luò)不同組織結(jié)構(gòu)構(gòu)的職責(zé)歐盟國家政府國家監(jiān)管機(jī)構(gòu)構(gòu)輸電系統(tǒng)統(tǒng)運(yùn)營機(jī)機(jī)構(gòu)歐洲電能能和燃?xì)鈿獗O(jiān)管協(xié)協(xié)調(diào)組（（TheEuropeanRegulators’GroupforElectricityandGas，ERGEG）歐洲輸電電系統(tǒng)運(yùn)運(yùn)營機(jī)構(gòu)構(gòu)（ETSO）例如：NationaGrid(UK),TenneT(Netherlands),Fingrid(Finland),SvenskaKraftn?t(Sweden),Statnett(Norway),REE(Spain),CEPS(CzechRepublic),REN(Portugal),Elia(Belgium)系統(tǒng)運(yùn)營輸電所有者市場運(yùn)營輸電系統(tǒng)統(tǒng)運(yùn)營機(jī)機(jī)構(gòu)（（TSO）輸電系統(tǒng)統(tǒng)運(yùn)營機(jī)機(jī)構(gòu)的模模型——標(biāo)準(zhǔn)模型型1999年非正式式地以TSOs俱樂部（（club）命名2001年6月以TSOs協(xié)會名義義重建，，具有明明確的章章程和決決策權(quán)以以及在Brussels設(shè)立永久久秘書處處具有18個國家的的33個TSO成員和4個中央TSO（Centrel-TSOs）協(xié)調(diào)成成員TSOI，愛爾蘭蘭（Ireland）的TSOs協(xié)會UKTSOA，英國TSO協(xié)會NORDEL,北歐TSOsUCTE，輸電協(xié)協(xié)調(diào)聯(lián)盟盟，CENTREL協(xié)會，中中西歐大大陸國家家的TSOs歐洲輸電電系統(tǒng)運(yùn)運(yùn)營機(jī)構(gòu)構(gòu)（ETSO）阻塞管理理InterTSOcompensationTSO間間補(bǔ)償輸電費(fèi)用用協(xié)調(diào)和和位置信信號運(yùn)營標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)市場平衡衡ETSO的主要職職責(zé)Nordpool/Scandinavia(1991)OMEL/Spain(1994)APX/Netherlands(1999)EEX(LPX)/Germany(2000)PolPX/Poland(2000)大多數(shù)歐歐洲國家家決定采采用雙邊邊市場結(jié)結(jié)構(gòu)許多國家家中，雙雙邊交易易（OTC）由自愿愿電能交交易（PX）來補(bǔ)充充幾個TSOs運(yùn)營一個個平衡市市場以保保障電力力市場實(shí)實(shí)時供求求平衡歐洲電能能交易Borzen/Slovenia(2001)OPCOM/Romania(2001)Powernext/France(2002)IPEX/ITALY(2001)UKPX(2002)北歐電力力市場Norway（（1993），，Sweden（1996），F(xiàn)inland（1998）），Denmark（（1999，2000）影響當(dāng)前前聯(lián)合北北歐電力力市場的的整合過過程的關(guān)關(guān)鍵因素素為：個別國家家的混合合發(fā)電方方式的不不便性由四個政政府和能能源管理理部對此此整合過過程的支支持輸電系統(tǒng)統(tǒng)運(yùn)營機(jī)機(jī)構(gòu)較好好的合作作和支持持北歐電力力庫（NordPool））電力交交易是這這個整合合過程的的源動力力北歐電力力庫（NordPool））在Elspot中央央市場模模型（ElspotCentralizedMarketSplittingModel）上上的應(yīng)用用北歐電力力市場北歐電力力市場北歐電力力市場躉售市場場：北歐電能能交易實(shí)實(shí)時市場場的比額額大約是是全部北北歐全年年用電量量的32%。全全年總交交易量中中金融交交易是3,800TWh（大大約北歐歐年用電電量的10倍））。零售市場場：大規(guī)模終終端用戶戶，通常常與零售售商協(xié)商商和簽合合同小規(guī)模終終端用戶戶，能選選擇零售售供應(yīng)商商和合同同類型北歐電力力市場北歐電力力庫（NordPool））市場和和出清服服務(wù)?物質(zhì)交易易的實(shí)時時市場（（北歐電電力庫AS）?金融市市場———期貨、、預(yù)定和和可選擇擇合同?金融融電力合合同的出出清服務(wù)務(wù)（北歐歐電力庫庫出清ASA））北歐電力力市場北歐電力力市場北歐電力力市場第三部分分啟發(fā)式優(yōu)優(yōu)化算法法電力市場場面臨的的不少問問題都是是運(yùn)籌優(yōu)化化問題這類問題題的求解解算法，，其實(shí)就就是一種種搜索過過程，它它基于某某種思想想和機(jī)制制，通過過一定的的途徑或或規(guī)則來來得到滿滿足用戶戶要求的的解科學(xué)的定定量方法法優(yōu)化問題題的求解解面臨的挑挑戰(zhàn)：多多目標(biāo)；；復(fù)雜雜約束；；不確確定性；；隨機(jī)因因素；技技術(shù)經(jīng)經(jīng)濟(jì)社會會指標(biāo)優(yōu)化問題題Minc(x)(4a)

xs.t.xl

￡

x

￡

x

u(4b)

fl

￡

f

(x

)￡

f

u(4c)

其中，c目標(biāo)值x獨(dú)立變量向量

xl約束下限向量

xu約束上限向量

f

約束函數(shù)向量

fl約束函數(shù)下限向量

fu約束函數(shù)上限向量

詳細(xì)信息息參見：：SONG,Y.H.(eds.):‘‘Modernoptimisationtechniquesinpowersystems’(KluwerAcademicPublishers,1999,ISBN0-7923-5697-7)Ch1:IntroductionCh2:SimulatedannealingapplicationsCh3:TabusearchappliactioninfaultsectionestimationandstateidentificationofunobservedprotectiverelaysinpowersystemCh4:GeneticalgorithmsforschedulinggenerationandmaintenanceinpowersystemsCh5:TransmissionnetworkplanningusinggeneticalgorithmsCh6:ArtificialneuralnetworksforgenerationschedulingCh7:DecisionmakinginaderegulatedpowerenvironmentbasedonfuzzysetsCh8:LagrangianrelaxationapplicationstoelectricpoweroperationsandplanningproblemsCh9:InterpointmodelsandapplicationsinpowersystemsCh10:Antcolonysearch,advancedengineered-conditioninggeneticalgorithmsandfuzzylogiccontrolledgeneticalgorithms:economicdispatchproblemsCh11:IndustryapplicationsofartificialintelligencetechniquesContentKwangY.Lee,MohamedA.El-Sharkawi(eds.)ModernHeuristicOptimizationTechniques:TheoryandApplicationstoPowerSystems，Publisher:Wiley-IEEEPressPublicationDate:2008-02-08；ISBN-10/ASIN:0471457116U.S.DepartmentofEnergytheNationalScienceFoundation線性和二二次規(guī)劃劃MincTx(5a)

x

(5b)(5c)s.t.xl

￡

x

￡

x

u

l

￡

Ax

￡

u

其中，c目標(biāo)因子向量

(cT表示c的轉(zhuǎn)置)

x獨(dú)立變量向量

xl約束下限向量

xu約束上限向量

A約束因子矩陣Min(5d)cTx+xT

Hx

x其中，H二次項(xiàng)目標(biāo)因子矩陣線性和二二次規(guī)劃劃簡單兩機(jī)機(jī)調(diào)度問問題G1G2L1G1發(fā)電機(jī)1，功率極限100MW，燃料費(fèi)用40單位/MW.hrG2L1120MW的負(fù)荷發(fā)電機(jī)2，功率極限200MW，燃料費(fèi)用50單位/MW.hrMin40x1

+50x2s.t.0￡x1

￡1000￡x2

￡200120￡x1

+x2

￡120其中，x1表示發(fā)電機(jī)1的輸出x2表示發(fā)電機(jī)2的輸出簡單兩機(jī)機(jī)調(diào)度問問題簡單方法法x1

x2內(nèi)點(diǎn)法單純形法最優(yōu)可行區(qū)域不可行不可行不可行不可行迭代0:(x1=0,x2=0)迭代1:(x1=100,x2=0)迭代2:(x1=100,x2=20)簡單兩機(jī)機(jī)調(diào)度問問題非線性規(guī)規(guī)劃上坡算法的典型迭代過程x2x1費(fèi)用等高線凸函數(shù)和和凸集凸集非凸集凸函數(shù)非凸函數(shù)數(shù)非線性規(guī)規(guī)劃數(shù)學(xué)優(yōu)化化方法拉格朗日日乘子理理論內(nèi)點(diǎn)法整數(shù)和混混合整數(shù)數(shù)法分枝定界界法動態(tài)規(guī)劃劃…...數(shù)學(xué)優(yōu)化化方法2.A數(shù)數(shù)學(xué)最最優(yōu)化方方法的缺缺點(diǎn)：僅產(chǎn)生一一個解；；局部解解問題的公公式化描描述必須須滿足數(shù)數(shù)學(xué)約束束條件需要先進(jìn)進(jìn)的計(jì)算算算法可能遇到到數(shù)值問問題1.A數(shù)數(shù)學(xué)學(xué)最優(yōu)化化方法的的優(yōu)點(diǎn)：：能保證收收斂性基于數(shù)學(xué)學(xué)分析好的終止止規(guī)則解的附加加信息能有效計(jì)計(jì)算啟發(fā)式優(yōu)優(yōu)化方法法啟發(fā)式是是一種在在合理計(jì)計(jì)算費(fèi)用用下的尋尋找好的的（即接接近最優(yōu)優(yōu)）解技技術(shù)，但但不能保保障可行行性或最最優(yōu)性，，或甚至至在許多多情況下下不能說說明如何何最優(yōu)接接近一個個特殊可可行解。。大多數(shù)數(shù)現(xiàn)代啟啟發(fā)式搜搜索策略略都是基基于生物物模擬的的。主要包括括：a.基基于遺傳傳和演化化的進(jìn)化化算法；；b.基基于熱力力學(xué)的模模擬退火火法；c.基基于記憶憶反應(yīng)的的Tabu搜索索；d.模模擬螞蟻蟻解決問問題方式式的蟻群群搜索法法；e.模模擬鳥群群捕食行行為的粒粒子群算算法f.基基于大大腦工作作方式的的人工神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)；g.基基于人類類語言分分類和推推理的模模糊規(guī)劃劃法P,Q,R:(multi-)setofsolutionsS

initialise(P);whilenotfinish(P)dobeginQ:=select(P)R:=create(Q)P:=merge(P,Q,R)endendP是解解庫(>=1)。在某某些情況況下，例例如簡單單遺傳算算法，S可包包含一個個解的多多復(fù)制（一個多多集合））或者在在其他情情況下，，S僅保保護(hù)單個個復(fù)制（（集）。。Q是所所選擇的的子庫并且且用于創(chuàng)創(chuàng)建解的的新集合合。R是是新解集集。啟發(fā)式優(yōu)優(yōu)化方法法2變量的單個和多集的等高線圖X1X2LLLGLG單集搜索局部優(yōu)化全局優(yōu)化多集搜索的第一次遺傳結(jié)果多集搜索的第二次遺傳結(jié)果多集搜索的第三次遺傳結(jié)果啟發(fā)式優(yōu)優(yōu)化方法法進(jìn)化算法法遺傳算法法遺傳規(guī)劃劃進(jìn)化策略略進(jìn)化規(guī)劃劃雖然以上上三種不不同方法法，然而而，它們們都受相相同的自自然進(jìn)化化原理啟啟發(fā)而得得。在自自然界，，每一物物種均需需適應(yīng)一一個復(fù)雜雜和變化化環(huán)境以以來增大大其生存存的可能能性。每每一物種種的特性性都體現(xiàn)現(xiàn)在單個個染色體體中，這這些染色色體在繁繁殖時會會發(fā)生變變化。經(jīng)經(jīng)過一段段時期后后，這些些染色體體突變產(chǎn)產(chǎn)生更適適于生存存的物種種，并且且具有更更大機(jī)會會將它們們改進(jìn)特特性傳給給后代。。適者生存存“Survivalofthefittest””包括：染色體表表現(xiàn)形式式每一染色色體（由由一串基基因組成成）表示示問題的的一個可可行解。。二進(jìn)制制數(shù)字（（0，1）通常常用于表表示這些些基因但但有時根根據(jù)其應(yīng)應(yīng)用實(shí)際際情況而而用整數(shù)數(shù)或?qū)崝?shù)數(shù)來表示示。實(shí)際際上，幾幾乎任何何表示方方式都能能得到一一個由有有限長度度字符串串表示的的解。例例如，在在經(jīng)濟(jì)調(diào)調(diào)度問題題中，可可使用二二進(jìn)制字字符串[10011]來表示示一臺發(fā)發(fā)電機(jī)的的19MW的輸輸出。初始種群群一旦選定定了合適適的染色色體表現(xiàn)現(xiàn)方式，，就需要要創(chuàng)建一一個初始始種群來來作為遺遺傳算法法的起點(diǎn)點(diǎn)。這個個初始種種群可隨隨機(jī)產(chǎn)生生或者使使用特殊殊方法、、具體問問題以及及信息產(chǎn)產(chǎn)生。由由經(jīng)驗(yàn)知知，對于于具有廣廣泛取值值范圍的的函數(shù)優(yōu)優(yōu)化問題題，通常常推薦30和100之之間的種種群大小小。適應(yīng)度評評價適應(yīng)度評評價涉及及定義一一個目標(biāo)標(biāo)或者適適應(yīng)度函函數(shù)，以以此來測測試每一一染色體體的環(huán)境境適應(yīng)性性。隨著著算法的的進(jìn)行，，期望得得到“最最好”染染色體的的單個適適應(yīng)度與與種群的的整個適適應(yīng)度一一樣不斷斷增強(qiáng)。。進(jìn)化算法法選擇需要從當(dāng)前繁繁殖的種群中中選擇染色體體。如果有一一個大小為10的種群，，選擇程序篩篩選處兩個父父染色體，基基于它們的適適應(yīng)度值，然然后利用交叉叉和變異算子子產(chǎn)生新種群群的兩個子代代。適應(yīng)度值值越高的染色色體被選擇來來繁殖的可能能性越大。交叉一旦選擇了一一對染色體，，利用交叉可可以生成子代代。下面說明明一個典型單單點(diǎn)交叉過程程：考慮如下兩個個體，每一個個體由11個個二進(jìn)制變量量表示：個體1：01110011010個體2：10101100101選定交叉位置置是：交叉位置：5交叉后產(chǎn)生的的新個體為：：子代1：01110|100101子代2：10101|011010進(jìn)化算法變異如果僅使用交交叉操作來產(chǎn)產(chǎn)生子代，便便出現(xiàn)一個問問題是：如果果在某種特殊殊位置上初始始種群中的所所有染色體都都具有相同值值，于是所有有未來子代將將在此位置具具有相同的值值。例如，如如果在位置2所有染色體體均是0，于于是所有未來來子代將在位位置2上的值值為0.為了了解決這種不不希望情況發(fā)發(fā)生使用進(jìn)行行變異操作。。以此來試圖圖對基因引入入某些隨機(jī)變變化，比如：：0變成1或或反之。通常常，這個變異異發(fā)生的幾率率是千分之幾幾。通過產(chǎn)生生隨機(jī)數(shù)來檢檢驗(yàn)染色體每每位值變異可可能性，這個個隨機(jī)數(shù)在0和1之間，，并且如果這這個數(shù)小于或或等于給定變變異概率（如如0.001），于是位位值就變化。。進(jìn)化算法I:一個簡簡單遺傳算法法包括如下步步驟：問題編碼隨機(jī)產(chǎn)生初始始種群字符串串每一字符串的的適應(yīng)度評價價選擇高適應(yīng)度度字符串作為為父代并根據(jù)據(jù)它們的適應(yīng)應(yīng)度產(chǎn)生子代代對當(dāng)前子代配配對來產(chǎn)生新新字符串，利利用交叉和變變異操作來引引入變化并形形成新字符串串最后，新字符符串替代現(xiàn)有有字符串。重重復(fù)此順序直直到滿足終止止條件遺傳算法（Gas）與傳傳統(tǒng)最優(yōu)化算算法不同：（1）針對控控制變量的編編碼而不是變變量本身；（2）從解的的一個種群到到其他種群的的搜索方法，，而不是從個個體到個體（3）僅使用用目標(biāo)函數(shù)信信息，不涉及及導(dǎo)數(shù)。必須須指出，標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)Gas通常常出現(xiàn)收斂困困難問題。在某些應(yīng)用中中，Gas能能有效地搜索索到全局最優(yōu)優(yōu)的鄰域，而而難于收斂到到最優(yōu)點(diǎn)。另一個困難是是：標(biāo)準(zhǔn)GAs計(jì)算效率率問題和早熟熟收斂。進(jìn)化算法模擬退火技術(shù)術(shù)最初提出是是模擬冷卻時時固體中結(jié)晶晶過程。此方方法本身與熱熱力學(xué)相類似似，特別地模模擬液體冷卻卻和結(jié)晶方式式，或者金屬屬冷卻退火方方式。高溫時時，液體分子子自由移動。。如果液體慢慢慢冷卻，熱熱動性受限。。通常原子排排列有序并形形成一個規(guī)則則純晶體。這這個晶體具有有最小能量的的狀態(tài)，這對對應(yīng)于數(shù)學(xué)優(yōu)優(yōu)化問題中的的最優(yōu)解。模擬退火法的搜索特性X1X2XC(X)模擬退火算法法一個模擬退火火算法的基本本部分：1、系統(tǒng)形態(tài)的描描述，即，問問題最小化（（最大化）對對應(yīng)的解的一一些展現(xiàn)方式式，通常涉及及表示一個解解的參數(shù)的一一些形態(tài)。2、一個形態(tài)態(tài)中的隨機(jī)變變化的產(chǎn)生器器，這些變化化通常是當(dāng)前前形態(tài)的鄰域域解（neighourhood）），例如，參參數(shù)之一的變變化。3、目標(biāo)或者者代價函數(shù)（（模擬能量）），其最小化化是全局搜索索過程。4、控制參數(shù)數(shù)T（模擬溫溫度和用于確確定可接受““uphill上坡”的的概率）和一一個退火計(jì)劃劃，使T值如如何由大變小小），例如，，形態(tài)經(jīng)過多多少次隨機(jī)變變化使T減少少？以及減少少多少？模擬退火算法法（SA）的的優(yōu)點(diǎn)：（1）適用于處理任任意系統(tǒng)和費(fèi)費(fèi)用函數(shù)；（2）能保證證尋求最優(yōu)解解；（3）算法實(shí)實(shí)現(xiàn)的簡單性性（即使是復(fù)復(fù)雜問題）。。這使SA算法法可處理特殊殊問題或者沒沒有特殊方法法可解決的問問題。缺點(diǎn)：重復(fù)退火速度度慢。對于具有平滑滑的能量面的的問題，最好好采用更簡單單和更快速的的局部優(yōu)化方方法。這個方方法不能表明明是否已經(jīng)尋尋找到最優(yōu)解解。需要利用用一些其他方方法（如分枝枝邊界法）來來完成。因此此，SA通常常用做一個逼逼近算法。模擬退火算法法機(jī)組啟停機(jī)計(jì)計(jì)劃問題此例中，最優(yōu)優(yōu)化的每一步步都考慮單個個試探解（trialsolution）。。11011111模擬退火的每每一步都考慮慮“局部移動動”（localmove），這這個局部移動動能改變單個個隨機(jī)選擇位位的值。然而而，當(dāng)前試探探解也許與最最優(yōu)解有“兩兩步”遠(yuǎn)。這這個兩步需要要為：11011011和11111111實(shí)際上，這些些步中的任何何一步都可以以自己增加費(fèi)費(fèi)用。（簡單單局部搜索方方法則將在此此點(diǎn)終止）。。然而，模擬擬退火的溫度度參數(shù)T可允允許進(jìn)行這些些步某一步操操作，甚至它它是一個“上上坡（uphill）””移動。需要要進(jìn)行第二步步完成一個““簡單”下坡坡移動。模擬退火算法法Tabu搜索索（TS）是一種迭代改改進(jìn)程序，它它從某些初始始可行解開始始，然后試圖圖以“鄰域最最大下降”搜搜索算法來確確定更較優(yōu)解解。利用短期期當(dāng)前解記憶憶功能和長期期記憶過程的的策略，它通通過采取限制制來避開局部部最優(yōu)，并指指導(dǎo)搜索過程程。TS算法中，，鄰域用于產(chǎn)產(chǎn)生用于選擇擇下一解/移移動的鄰域子子集，它可通通過對某些移移動進(jìn)行分類類為Tabu（禁忌）和和其他所需規(guī)規(guī)定來修正。。這是TS法法的關(guān)鍵步驟驟，稱為Tabu列表管管理。換而言言之，Tabu列表管理理關(guān)注Tabu列表的更更新，即決定定在搜索迭代代中多少移動動和哪些移動動必須設(shè)成Tabu。有有幾種基本方方式來實(shí)現(xiàn)這這個管理，通通常涉及新記記錄來分別維維持不同屬性性或不同類屬屬性。TS法的最基本組成部分分包括：移動（Move）、Tabu列表（（Tabulist））和激勵水平平（標(biāo)準(zhǔn)）。。Tabu搜索索因此是一種種基于多層記記憶管理和響響應(yīng)探究的元元啟發(fā)式算式式來求解全局局最優(yōu)問題。。它需要鄰域域概念來得到到一個試探解解（也許是部部分的）的。。Tabu搜搜索法Tabu搜索索采取如下步步驟：初始化。隨機(jī)機(jī)產(chǎn)生或利用用給定問題的的現(xiàn)有方法來來給出初始解解。選擇移移動。。定義義適用用于當(dāng)當(dāng)前解解的移移動集集來產(chǎn)產(chǎn)生一一組試試探解解。例例如，，移動動具有有形式式：Xtrial=Xcurrent±ΔX,ΔX具有有與X相同同維數(shù)數(shù)的向向量。。在所所有產(chǎn)產(chǎn)生的的試探探解中中，TS尋尋找目目標(biāo)函函數(shù)改改進(jìn)最最多的的一個個解。。更新。。從鄰鄰域（（希望望的或或者非非禁忌忌的并并且目目標(biāo)函函數(shù)值值是最最小的的）中中選擇擇下一一個解解。如如果滿滿足停停止條條件則則停止止。否否則更更新T（根根據(jù)某某些Tabu更更新規(guī)規(guī)則））并返返回選選擇移移動。。TS的的特點(diǎn)點(diǎn)是：：以記憶憶自適適應(yīng)形形式的的搜索索方式式來解解決通通常其其他方方法無無法處處理的的復(fù)雜雜性問問題。。Tabu搜索索是一一種工工程方方法，，必須須根據(jù)據(jù)所需需解決決問題題實(shí)際際情況況來進(jìn)進(jìn)行特別處理。。麻煩煩的是是，很很少有有理論論知識識來指指導(dǎo)這這個處處理過過程，，必須須對實(shí)實(shí)踐經(jīng)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)進(jìn)行分分類。。Tabu搜搜索索法蟻群搜搜索（（ACS））的思想想來源源于真真正蟻蟻群行行為，，可用用于求求解函函數(shù)或或者組組合最最優(yōu)問問題。。蟻群群搜索索算法法在某某種程程度上上模擬擬螞蟻蟻的行行為。。真正正螞蟻蟻能利利用視視覺提提示尋尋找食食物源源與巢巢之間間最短短的路路徑。。它們們也能能根據(jù)據(jù)環(huán)境境的變變化而而改變變路徑徑，例例如如，若若發(fā)現(xiàn)現(xiàn)了一一個新新最短短路徑徑將不不再走走舊的的路徑徑。行行為學(xué)學(xué)家研研究揭揭示這這個能能力本本質(zhì)上上也是是由所所謂的的“荷荷爾蒙蒙跟跟蹤””。利利用荷荷爾蒙蒙螞蟻蟻之間間進(jìn)行行交換換信息息來決決定路路徑和和去的的地方方。螞螞蟻在在行走走時留留下一一定量量的荷荷爾蒙蒙，并并且每每個螞螞蟻更更樂于于朝荷荷爾蒙蒙相對對較多多的方方向走走。蟻群搜搜索法法一個簡簡單蟻蟻群算算法包包括如如下步步驟：：初始化化。問問題參參數(shù)用用一實(shí)實(shí)數(shù)來來編碼碼。每每一步步搜索索前，，蟻群群的初初始種種群（（巢））在可可行域域內(nèi)隨隨機(jī)產(chǎn)產(chǎn)生，，并且且將在在半徑徑不大大于R的不不同方方向上上爬行行。評價。。所有有螞蟻蟻的適適應(yīng)度度利用用目標(biāo)標(biāo)函數(shù)數(shù)來評評價。。增加蹤蹤跡。。按正正比于于螞蟻蟻適應(yīng)應(yīng)度而而在某某一特特定方方向上上增添添蹤跡跡數(shù)量量。派遣螞螞蟻。。根據(jù)據(jù)目標(biāo)標(biāo)函數(shù)數(shù)，螞螞蟻的的工作作由適適應(yīng)度度來衡衡量，，而這這個適適應(yīng)度度直接接影響響螞蟻蟻已選選擇特特定方方向上上增加加的蹤蹤跡數(shù)數(shù)量水水平。。每一一螞蟻蟻選擇擇移動動到下下一節(jié)節(jié)點(diǎn)必必須考考慮兩兩個參參數(shù)：：節(jié)點(diǎn)點(diǎn)的可可見性性和由由其他他螞蟻蟻留下下的蹤蹤跡密密度。。派遣遣過程程基于于蹤跡跡密度度和可可視性性利用用競爭爭選擇擇在選選定方方向上上派遣遣螞蟻蟻。揮發(fā)。。最后后，由由一個個螞蟻蟻留下下的荷荷爾蒙蒙蹤跡跡最終終將揮揮發(fā)，，并且且始發(fā)發(fā)點(diǎn)（（巢））也隨隨著最最優(yōu)路路徑的的發(fā)現(xiàn)現(xiàn)而更更新。。蟻群搜搜索法法（ACS）的的主要要特點(diǎn)點(diǎn)：正正反饋饋、分分布式式計(jì)算算以及及貪婪婪式啟啟發(fā)搜搜索。。正反反饋可可快速速尋找找好的的解，，分布布式計(jì)計(jì)算避避免早早熟收收斂，，并且且貪婪婪式啟啟發(fā)搜搜索有有助于于在搜搜索過過程早早期就就尋求求到可可行解解。還還有很很多有有益工工作要要做，，尤其其是提提高計(jì)計(jì)算效效率。。蟻群搜搜索法法粒子群群算法法（3.5））（3.6））（1））起源源：源于于生物物社會會學(xué)家家對鳥鳥群捕捕食行行為的的研究究，1995年年Eberhart和Kennedy博士士提出出；（2））原理理：可以設(shè)設(shè)想這這樣一一個場場景：：一群群鳥在在某個個區(qū)域域隨機(jī)機(jī)搜索索食物物，該該區(qū)域域只有有一塊塊食物物。所所有的的鳥都都不知知道食食物的的位置置，但但它們們知道道當(dāng)前前誰離離食物物最近近。那那么，，對于于任一一鳥而而言，，找到到食物的最最佳策策略是是搜尋尋距離離食物物最近近的那那只鳥鳥周圍圍的區(qū)區(qū)域以以及根根據(jù)自自身的的搜尋尋經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)判斷斷食物物的所所在。。粒子群群算法法算法流程程圖：Hopfield的主主要思想想是保證證每一模模式位于于能量面