计及燃气-蒸汽联合循环机组的热-电联合调度模型

随着我国风力装机容量的不断增加,风电消纳能力成为制约其发展的瓶颈。尤其在北方冬季供暖期,城市内的热电联产机组实行"以热定电"的运行模式,其发电功率受到供热量的限制,在电力谷荷时段可能造成严重的弃风现象。为解决该问题,本文研究了燃气-蒸汽联合循环机组的模式转换特性,讨论了利用该特性消纳弃风的运行机理,建立了计及燃气-蒸汽联合循环机组模式转换特性的热-电联合调度模型。通过算例分析发现,与常规热电联产机组相比,联合循环机组在不同时段进行"一拖一"和"二拖一"模式转换,可在更大范围内灵活调节发电功率,降低电力谷荷时段热电联产机组的发电功率,有效提升系统的风电消纳能力。

全寿命周期主动设备管理辅助决策

目前,电网设备管理大多通过被动的计划检修完成,只注重遵循相关运维规程按设备运行时间安排检修工作,忽略对设备全寿命健康状况的评估与管理。本文提出计及设备全寿命周期运行状态的多源融合主动资产管理方法。首先,根据资产时间、逻辑及历史知识提出全寿命周期三维资产管理模型。接着采用设备案例推理方法,从电网安全、稳定、经济运行角度,应用迁移学习方法对案例进行自学习与案例库强化。最后,将所提出方法应用于存在海量多源异构数据的设备全寿命周期主动管理的实际案例中。结果表明,主动资产管理可以有效自动辨识设备运维状态,保证资产管理策略的可行性、适用性及安全性,为运维人员提供有力辅助决策。

基于热网互联的电力系统灵活性调度模型

为解决冬季采暖期电力系统灵活性不足的问题,基于热网互联的应用背景,综合考虑热电联产机组的热-电运行特性、热力管网的互联特性和用户建筑物的蓄能特性,建立电力系统灵活性调度模型。该模型分别以谷荷时段的向下灵活性和峰荷时段的向上灵活性最大为优化目标,在多源互联热力管网的结构下,充分利用不同热电联产机组运行特性的差异,实现对热-电输出功率的合理分配。算例分析表明,在考虑热网互联和建筑物蓄能特性的情况下,所提模型可有效提高不同调度时段电力系统的灵活性。

面向调控领域多源数据融合的电力变压器态势感知与预警方法研究

为了应对日益复杂的电网设备监控一体化要求,有必要完善电力变压器态势感知模型,以辅助监控人员在海量且离散的监控信息中及时发现状态有劣化趋势的变压器,并提前作出应对。而目前的变压器状态感知技术具有数据来源单一且实时性较差的普遍性问题,且仍需要监控人员结合遥测信息作出人工分析与预判,无法完全满足电网设备监控要求。本文基于多源数据融合技术,通过关联挖掘变压器告警信息、缺陷管理记录、设备检修记录、离线试验报告和输变电在线监测数据,提取了五个变压器运行态势评估的维度特征。通过构建多层感知机模型,建立基于马尔科夫链原理的变压器状态转移模型,可提前2 h对其可能发生的缺陷进行预测并达到了很好的效果,并确定了变压器状态预警指标,为监控人员提前对变压器运维工作的部署提供充分时间。

供热机组发电调度的研究及应用

天津市电力公司建立"天津电网供热机组调峰能力在线监测与辅助决策系统"。本文结合该系统的研究建设,分别对系统建设、数据实时监测、电负荷调峰区间实时计算、次日电负荷可调区间计算等核心内容进行论述,并对系统在首个采暖投运期的应用情况进行分析。

国内化学链燃烧技术研究进展

总结国内目前化学链燃烧技术的实验研究方法和应用于化学链燃烧和化学链氧解耦燃烧过程中氧载体的研究现状。发现化学链燃烧中以Ni基和Fe基氧载体为主,今后的研究重点为提高铁矿石氧载体的反应性能;化学链氧解耦燃烧以Cu基氧载体为主,目前还主要集中在人工合成的氧载体上。

基于多源监控数据的设备状态感知方法

近年来,随着智能电网的发展,电网资产及相应的量测数据呈级数增长。但复杂且非结构性电网数据对电网公司安全、稳定运行提出挑战,亟需在电网企业调度控制中心系统中构建多源异构数据平台。本文提出了一种基于电网多源监控数据的设备状态感知方法。首先建立监控数据模型及数据平台;接着采用基于聚类的深度学习方法开展设备监控调度系统状态感知和辅助决策研究;最后对所提出的状态感知方法进行实际验证。所提出方法可有效对设备运行状态进行判断与感知,实现检修业务的智能辅助决策。

面向分布式电源最大消纳的配电网重构

为保证配电网运行方式发生变化时可最大程度消纳区内的分布式电源出力,提出一种面向分布式电源最大消纳的配电网重构方法。以分布式电源消纳量最大为目标,考虑节点电压约束、支路电流约束、网络辐射状约束等安全约束,利用遗传算法进行优化模型的求解,得到最优的配电网重构结果及分布式电源出力方案。选取IEEE 33节点标准算例进行仿真,算例表明,文中所提方法可为配电网运行方式发生变化时调度部门的调控决策提供指导。

电力设备运行状态大数据标签体系与关键技术

随着大数据分析技术在电网中的快速发展与深度应用,数据标签技术提供了一种新的数据整合思路。电力设备大数据标签以灵活的方式从海量、离散的数据中实现对有用数据的快速识别和提取,在帮助调控人员实现对电力设备情况作出多维判断的同时,为后续电力数据挖掘建模提供了依据。围绕电力设备基础信息、运行信息和状态信息3个维度,提出了一种多维度电力设备标签体系的构建方法,并通过聚类、故障概率计算、模糊推理3个层次丰富了数据标签的内涵,为实现电网监控智能化奠定基础。