基于LSTM神经网络算法的超超临界机组负荷优化分配

目前研究的超超临界机组负荷优化分配方法成本较高,分配时间过长,导致节能效果不佳。为此,该文基于LSTM神经网络算法研究了一种新的超超临界机组负荷优化分配方法。利用LSTM中的记忆块、遗忘门、输入门、输出门和记忆单元,实现对递归神经网络的简单处理,建立目标函数,采用正平衡法和反平衡法计算电荷吸收效率,确定超超临界机组负荷优化分配数学模型。针对单元制机组模型和母管制机组模型在忘记阶段、选择记忆阶段与输出阶段进行优化,反复迭代,得到迭代最大次数后停止运行,输出优化结果。实验结果表明,与传统优化方法相比,所设计超超临界机组负荷优化分配方法可将成本降低50%以上,1000 MW内负荷分配时间低于10 min。

基于EBSILON的母管制热电联产系统多目标负荷优化研究

目前电厂负荷优化分配是降低发电煤耗和污染物排放、提高经济效益的重要技术手段之一。针对某“4炉2机”母管制热电联产机组,应用EBSILON仿真软件建立供电、供热的优化运行模型,将电厂历史运行数据与仿真数据进行对比,验证了模型准确性。考虑环保性和经济性,基于主观赋权法-层次分析法和客观赋权法-CRITIC法,为各优化目标赋权重,构建多目标优化体系。然后分别采用枚举法和花粉算法选取生产实时数据进行负荷优化分配计算,并利用EBSILON进行变工况计算验证。结果表明该优化方式能取得较好的节能降碳效果,可降低煤耗量约550 t/月,减少二氧化碳排放量约1139 t/月、污染物排放量约0.24 t/月,为热电联产机组的优化运行提供了一种新思路。

新能源接入下电网调峰机组负荷优化配置方法研究

新能源接入电网会令调峰机组负荷产生较大波动,导致电网运行安全性和稳定性下降。研究新能源接入下电网调峰机组负荷优化配置方法。分析新能源在电网中的接入问题,获取新能源接入量与电网调峰机组深度调峰之间的关系。根据相关关系分析结果,建立电网调峰机组负荷优化配置目标函数。将负荷率、功率平衡、机组出力、输出功率作为约束条件。利用多目标粒子群算法求解电网调峰机组负荷优化配置目标函数,以获取目标函数最优解。根据最优解实现电网调峰机组负荷优化配置。试验结果表明,该方法应用后的风光电发电受阻量低、火电机组和风电场出力高,电网调峰机组负荷优化配置效果好。该方法可以广泛应用在机组负荷优化配置领域,以保证电网运行的安全性和稳定性。

基于电价预测的住宅负荷优化控制

文章提出一种住宅能耗最优调度框架解决该问题,该框架在实时定价电价与倾斜电价相结合的情况下,在最小化电费及家庭中每个电器的运行等待时间之间实现权衡,形成新的优化控制,并且基于简单的线性规划计算;此外,实时电价环境中的任何住宅负荷控制策略都需价格预测能力,通过将简单有效的加权平均价格预测算法应用于某电力公司的实际每小时价格,获得价格预测算法使用的一周中每天的系数的最佳值。仿真结果表明,提出的能耗调度设计和价格预测算法的结合不仅显著降低用户的支付,而且在各种负载场景下,也显著降低负载需求的峰值。

基于大数据分析的煤矿供电系统负荷优化策略探讨

随着煤矿供电系统规模的不断扩大,负荷管理成为一种具有挑战性的任务。为了提高煤矿供电系统的运行效率和可靠性,运用大数据分析方法,利用先进的算法和模型,对煤矿供电系统进行深入研究。首先,分析了煤矿供电系统的特点和面临的挑战。其次,通过采集煤矿供电系统的历史负荷数据和其他相关数据,建立了一个负荷预测模型,提出了基于大数据分析的煤矿供电系统负荷优化策略。然后,通过实际煤矿供电系统的数据进行模拟实验和对比分析。结果表明,本研究提出的负荷优化策略能够显著改善煤矿供电系统的运行效率和可靠性,具有重要的实际应用价值。

基于多目标遗传算法的火电机组负荷优化分配方法

为了优化火电机组负荷分配效果,减少能耗,实现节能降耗目标,开展了基于多目标遗传算法的火电机组负荷优化分配方法研究。首先,利用多目标遗传算法,以火电机组能耗成本、环境成本与负荷分配响应时间为目标,建立火电机组负荷优化分配模型。然后,计算火电机组煤耗,作为负荷优化分配的指标,获取火电机组自身的发电性能,反映火电机组运行的经济性。在此基础上,采用等效微增法,对负荷进行等效微增优化分配处理,得出煤耗量最小的火电机组负荷优化分配方案。实验分析结果表明,提出的优化分配方法应用后,火电机组的平均煤耗由最高328.41 g/(kW·h)减少至306.17 g/(k W·h),负荷优化分配效果优势显著。

集中式电力现货市场下厂级煤电机组负荷优化分配研究

传统厂级煤电机组负荷优化分配以确定的电量和电价水平为基础进行研究,而在电力现货场景下,电量和电价都是不确定且波动的,因此相比传统模式下的厂级煤电机组负荷优化分配问题更加复杂和具有挑战性。基于对市场供需形势的判断,考虑煤耗、爬坡速率、出力上下限、非经济运行区间等生产条件约束,以发电利润最大化为目标,利用二次混合整数规划算法确定最优的负荷分配方案,支持煤电企业以此为目标进行电力现货市场的报量报价决策。结果表明:负荷优化分配可以有效提升煤电机组利润,并且多日联合优化比单日优化能获得更大的发电利润,对于煤电企业优化运行方式、提升交易决策水平、提高效益水平具有重要意义。

计及变压器短期急救负载的城市高压配电网负荷优化分配

为深度挖掘变压器在N-1故障短时过载工况下的紧急支撑能力,保障城市电网在该工况下的供电可靠性,提出一种计及变压器短期急救负载的城市高压配电网负荷优化分配模型。首先,推导变压器的绕组热点温度、顶层油温参数计算式。在此基础上,引入变压器短期急救负载耐受时间及约束,构建短期急救负载下以负载系数、耐受时间为决策变量的变压器过载能力非线性约束,利用凸包方法将其线性化。结合高压配电网典型拓扑约束、有功功率平衡约束等组成约束集,以变压器短期急救负载耐受时间和最大、110 kV线路开关操作次数及220 kV变压器有功切负荷量最小为目标函数,提出计及变压器短期急救负载的城市高压配电网负荷优化分配模型。该模型为混合整数线性规划问题,采用Cplex工具箱进行求解。最后,通过实际220 kV/110 kV城市电网仿真分析,验证了所提模型的有效性。

综合需求响应条件下能量枢纽负荷优化调度策略

本文针对电、气、冷、热多种能源高度耦合的能量枢纽,考虑实施综合需求响应的分时补偿价格以及给用户带来的不方便性,构建了以最小化经济成本、碳税成本和需求响应实施成本为目标的能量枢纽负荷优化调度模型。提出的模型在考虑多能协同的基础上,对电、热、冷等多种可转移和可削减负荷进行调度,提升了能源互联网环境下多能互补水平,提高了能量枢纽的经济性、稳定性。该建模方法及其实用性通过一个实例得到了验证,该实例是一个由风机、热电联产单元、燃气锅炉、电制冷、电储能、热储能等设备组成的能量枢纽。基于是否考虑储能和需求响应,设计了四种仿真调度实验场景。结果表明,通过接入储能和实施需求响应,能够进一步降低能量枢纽的总成本。此外,还对能量枢纽中的能源转换设备、储能设备的参数进行了灵敏度分析,分析了参数变化对调度结果的影响,验证了模型的稳定性。提出的负荷优化调度策略,对于支撑能量枢纽的经济高效运行和能源互联网环境下多能协同互补具有重要现实意义。

基于电动公交有序充放电的区域电网负荷优化

为减缓电动公交无序充电造成的区域电网负荷波动,降低电网调峰和运行的压力,提出以减小区域电网负荷峰谷差率、提升电动公交参与调度比例为目标,以电动公交充放电时段、充放电量和动力电池荷电状态等为约束条件的优化方法。采用带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)求解最优值,形成的调度指令能引导批量电动公交充放电行为从无序转为有序,抑制区域电网负荷波动的同时,降低了用电成本。仿真结果表明,50%的电动公交接受调度后,区域电网负荷峰谷差率从78.1%降至57.1%。电动公交参与有序充放电调度的比例越高,电网负荷优化效果越好。

计及深度调峰与一次调频的风火负荷优化分配

针对传统机组已经不能满足因新能源渗透率提高而导致的电网调峰和调频需求的大幅增加的问题,文中提出了一种考虑深度调峰与一次调频的风火联合负荷优化分配模型。分析了火电机组的深度调峰能力、一次调频能力与两者之间的关系。在三种运行场景下分析了风电机组对一次调频的贡献,分析了风电机组一次调频备用与反调峰特性的联系。建立了风火联合参与调频下最优负荷分配模型以满足经济最优,并引入鲁棒优化模型以考虑风速与负荷的不确定性。仿真中以相同装机容量下30%与50%风电渗透率为例验证模型的有效性,结果表明该负荷分配模型在保证电网的一次调频备用的情况下,一定程度上缓解了电力系统的调峰压力。

深溪沟水电站站内实时负荷优化分配

位于大渡河中下游的深溪沟水电站受瀑布沟水电站高强度调峰调频任务的影响,长期存在机组频繁启停、水位陡涨陡落等问题,常规的站内实时负荷优化分配方法难以同时满足计算时效性及电站水位控制、用水效率优化的要求。为实现实时、高效和经济的实时负荷分配目标,在保证电站运行要求的前提下提高深溪沟水电站综合效益,提出了一种设置耗水量最小、水位平稳两个运行目标的站内实时负荷优化分配模型,并基于组合思想构建负荷分配总表以解决构建总表时的维数灾问题。用该分配方法对深溪沟水电站2019年1月下旬及7月中旬的实际运行进行分析验证。结果表明:在实现电站运行目标的前提下,在枯水期降低发电耗水量0.21%,减少穿越振动区及启停次数22.2%,在丰水期缩小电站水位波动范围49.74%,减少穿越振动区及启停次数50%。该实时负荷优化分配模型能够有效指导深溪沟水电站实时调度,对类似水电站调度具有较好参考意义。

基于聚类的火电机组深度调峰负荷优化分配研究

为了给深度调峰工况下火电机组负荷优化分配提供方法指导,分别建立了机组中高负荷与低负荷下的优化分配目标函数,并对不同状态下的负荷优化分配进行了研究。利用k均值聚类算法处理数据,拟合出2台机组中高负荷与低负荷下的煤耗特性曲线;建立负荷分配目标函数,对比负荷静态分配、增量分配及持续变负荷条件下优化前后的煤耗量;设定深度调峰工况下2台机组总负荷指令,对比负荷平均分配和优化分配2种方案的煤耗量。结果表明:利用基于聚类的煤耗特性曲线建立中高负荷与低负荷下的优化分配目标函数,方法可靠,深度调峰工况下优化效果显著。k均值聚类算法可用于火电机组负荷优化分配,并可为火电机组深度调峰工况下负荷优化分配的研究提供参考。

基于用电设备运行特性的家庭负荷优化调度

负荷能量管理是智能电网需求侧响应能量管理的重要基础,在市场分时电价机制下降低用电成本是负荷能量管理的核心。该文提出一种基于负荷协同控制的家庭柔性负荷优化调度策略,基于负荷用电模型特性构建柔性负荷运行模型,以最小用电成本为目标,动态调整负荷用电时序,结合单体负荷用电满意度和用户自身偏好约束,利用二进制粒子群算法进行负荷时序优化配置,提高家庭负荷的综合效益。通过仿真实验验证了该文方法的有效性和合理性。

考虑机组变负荷过程特性的火储联合调频负荷优化方法

新能源在能源系统中占比的逐步提高,加大了火电机组AGC调频难度,储能系统联合火电机组AGC调频技术在我国电力行业发展迅猛。针对目前火储联合调频系统未考虑机组变负荷过程特性及缺少相关评价体系的问题,进行了考虑机组变负荷过程特性的火储联合调频系统研究。首先,建立了机组变负荷过程中,机组煤耗、寿命、环保性和储能寿命模型,并统一转化为成本项,从而构成相应的评价体系;其次,建立了系统日前运行优化模型,综合考虑优化结果,进一步细化了系统负荷分配策略;最后,通过算例验证了本文所提方法。结果表明:提出的火储联合调频负荷优化分配策略能够达到储能状态管理的目的;通过机组变负荷速率的优化选择和同储能系统的协同响应,缓解了机组变负荷过程中的环保超标、寿命快速折损的问题。

基于负荷优化和分层安全的大型高层住宅小区的高低压供配电设计

文中根据小区的用电负荷情况进行负荷优化设计,将小区划分为多个用电区域,确定各区域的容量和设备;采用分层安全设计,将电力系统分为高压层、变电站层和低压层,并采取相应保护措施防止电力故障扩散;根据用电负荷和设计需求,确定电缆路径、规格和支架,保证电缆的安全敷设和维护。最后以白银市平川区棚户改造项目为例进行验证,结果表明,该设计和措施能保障电力供应的高效、稳定和可靠。

火电厂全厂负荷优化智能控制系统研究

火电厂作为重要的能源供应单位,其运行效率和经济性对能源行业的可持续发展具有重要意义。但由于火电厂内部各设备之间的复杂耦合关系和负荷之间的相互影响,火电厂的负荷优化问题具有挑战性。本文重点分析了火电厂自动发电控制(AGC)的控制方式与电网调频技术、备用容量技术与安全保护技术。实践表明,合理的负荷分配和调节速度要求在厂级AGC系统中具有重要的作用,能够实现节能降耗,保证机组设备的运行寿命和系统的可靠性。

基于移动储能有功时空支撑的配电网空间负荷优化预测模型分析

为了降低配电网空间负荷预测值与实际值之间的误差,提升配电网整体负荷调度效率,提出考虑移动储能有功时空支撑的配电网空间负荷优化预测模型。基于SVM建立移动储能有功时空分析模型,作为配电网空间预测模型的约束条件,构建配电网空间负荷预测模型,再通过预测量多变条件分析计算、负荷预测约束优化输出对模型进行优化,充分替换补充原有模型预测条件数据,解决因忽略有功时空参量导致的空间负荷预测误差问题。实验结果表明:经过优化后,储能负荷调度效果得到保证。

基于免疫算法的机组负荷优化分配研究

文章提出应用新的智能算法—免疫算法解决负荷优化分配问题。在分析负荷分配的数学模型和免疫算法特点的基础上,详细研究了基于免疫算法的负荷优化分配方法。优化问题的解对应于免疫算法中的抗体,解的优劣通过结合力的计算来评价,具有最大结合力的抗体就是问题的优化解。文中还提出应用机组持续状态时间进行编码改进,可明显加快算法的搜索速度,免疫算法中特有的基于抗体浓度更新和抗体多样性也使得算法具有很好的收敛性和搜索性能。该算法通过10台机系统进行了验证,计算结果证明免疫算法与其它优化算法相比,能更快搜索到较优解,从而为机组负荷优化分配的求解提供新的有效算法。

基于改进自适应遗传算法的微电网负荷优化分配

主要研究了微电网负荷优化分配的问题,即在满足微电网安全运行约束和负荷需求的条件下,优化微电源的出力,使微电网的发电总成本最小。分析建立了微电网负荷优化分配的数学模型,考虑了微电网运行约束条件、负荷需求,微电源的燃料消耗、维护成本与起动成本,以及动态的网络损耗量和购电、售电价格等。研究了微电网分别处于孤网运行与联网运行时的经济性。并运用基于实数编码的改进自适应遗传算法对其进行数值求解。最后,通过算例验证了所提出的方法的有效性。