风光水火储多能互补双层优化调度研究

多元能源互补优化有利于充分发挥并组合利用不同电源的出力优势。为应对风电、光伏装机容量不断增长所带来的新能源消纳与电网调峰问题,构建一种风光水火储多能互补双层优化调度模型。首先考虑多能互补优化调度问题涉及众多决策变量与约束条件,为降低模型求解的复杂度,选择以多种能源的出力特性与互补关系为切入点进行合理化分层;然后综合考虑源荷协调、清洁能源消纳、发电经济性等应用需求,将模型划分为以净负荷方差最小与清洁能源发电量最大为目标的风光水储联合优化调度上层模型,和以火电机组运行成本最小为目标的火电机组优化调度下层模型,并将上层联合优化调度得到的净负荷曲线作为下层火电机组优化调度的约束条件;最后以IEEE30节点系统为例,设置3种典型的调度场景进行仿真对比,采用MATLAB平台CPLEX求解器进行求解,结果表明:风光出力的反调峰性会扩大净负荷的峰谷差和方差,增加火电调峰备用的压力,造成发电成本和机组损耗的增加;水电参与多能互补对系统净负荷波动有明显的抑制作用,能有效缓解电力系统调峰压力;储能可以在一定程度上缓解平抑净负荷波动与提高清洁能源发电量的矛盾,所提优化调度模型可以有效平抑源荷波动,促进清洁能源消纳,降低系统运行成本,助力电网安全低碳运行。

抽水蓄能电站AGC有功负荷优化分配策略的改进

当前,抽水蓄能电站的自动发电控制系统均采用等比例有功分配的方式,这样往往会致使高水头的水能资源没有得到充分利用。结合抽水蓄能电站机组的运行特性,建立了抽水蓄能电站自动发电控制系统有功负荷优化分配数学模型,根据模型的特点,提出了改进的双向动态规划在线并行解算的方法,该方法能够满足抽水蓄能电站自动发电控制的实时性要求。在此基础上,通过对全厂总有功负荷在机组间的优化分配,使全厂的总发电耗水率降低了1%以上,有效地提高了抽水蓄能电站运行的安全性及经济性。

基于粒子群算法的水电站中长期优化调度研究

以洪家渡水电站为例,探讨了粒子群算法在水电站中长期优化调度的应用方法及效果。实例计算结果表明,该算法可以求解复杂约束条件的非线性水库优化调度,精度高、收敛速度快,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。

大规模水电站群短期发电优化调度算法改进

大规模水电站群短期发电优化调度计算量大,实际应用中为满足计算过程和结果可复现需求,多采用各类改进动态规划算法,求解速度难以满足需求。对此,结合大规模水电站群短期发电优化调度模型,同时给定起始状态和最终状态的特性,分析了从起始状态和最终状态同时进行求解的可行性,提出了改进的双向动态规划并行解算方法,实例计算表明,应用此方法可使大规模流域水电站群短期发电优化调度计算速度提高一倍。研究成果可供类似工程参考。

一种改进的水电站优化调度粒子群求解算法

重点分析了常规粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的问题和出现的原因,并针对问题提出了相应的解决方法,形成了基于粒子群算法的水库优化调度改进应用方法。改进前后计算结果的对比分析表明,改进后的粒子群算法可明显提高求解水电站优化调度问题的收敛速度和求解精度。

潮汐电站优化调度研究

针对潮汐电站的实际运行情况,在已知某个月的预报潮位及月初水位下,采用动态规划法求出该月的最优库水位过程线,使得该月的总发电量最大。应用该方法计算得到的优化调度方案与潮汐电站实际调度方案相比,潮汐电站的经济效益可得到明显提高。

MATLAB粒子群算法工具箱求解水电站优化调度问题

粒子群算法因其原理简单、易于编程、适于并行计算等优点而得到了广泛的应用。本文探讨和分析了Mat-lab粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法。计算实例表明,Matlab粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度。

智能水电厂技术标准体系研究及标准现状

当前我国智能水电厂开始进入大规模产业化推广应用,但缺乏相应的技术标准体系,影响了推广速度和效果。本文介绍了智能水电厂主要技术内容,提出了智能水电厂技术标准体系框架,分析了当前智能水电厂技术标准体系存在的问题并提出针对性措施。

水电站发电优化调度初始粒子群生成方法研究

重点分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的收敛速度慢等问题,并针对问题提出了一种新的初始粒子群生成方法,形成了粒子群算法求解水库优化调度的改进应用方法。改进前后仿真计算结果的对比分析表明,改进后的应用方法可明显提高水电站优化调度问题的求解速度和精度。

变尺度混沌优化算法在梯级水电站水库优化调度中的应用

利用变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)对梯级水电站水库调度问题进行优化调度。主要思想是利用混沌运动的随机性,由Logistic方程随机生成混沌序列;将其载波到包含水电站目标函数可行域S的一个区域;利用随机性、遍历性和规律性,不断缩小优化变量的搜索空间和提高搜索精度进行全局寻优,从中搜索属于可行域S的解;同时在搜索中引入解向量优选,将解向量中那些接近全局最优解的分量找出,构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,从而找出全局最优解,最终求出水电站水库发电调度的最优调度线。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题。算法求解精度高,具有较大的实用价值,为求解梯级水电站水库优化调度问题提供了一种有效算法。

泵站日优化运行调度研究

针对泵站的实际运行情况,在给定泵站日抽水总量的条件下,采用动态规划的方法将总抽水量分配至各个时段和各台机组。实例结果表明,与泵站实际调度方案相比,应用该方法计算得到的优化调度方案,可使泵站的经济效益得到明显提高。

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.

基于混沌优化算法的梯级水电站水库优化调度

建立一种梯级水电站中长期水库优化调度模型,利用混沌优化算法对梯级水电站中长期水库调度问题进行优化计算。实例计算结果表明,该算法可求解复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题,精度高、收敛速度快,为求解梯级水电站水库优化调度提供了一种有效算法。

潮汐电站月周期优化调度模型及其应用

在分析单库双向潮汐电站运行特点的基础上,以月发电量最大为目标建立电站优化调度模型,进行了动态规划描述,计算了江厦潮汐电站月最大发电量.与实际月发电量比较后表明,该优化调度模型合理有效.

基于IEC61850的智能水电厂测试流程及关键技术研究

智能水电厂设计与研究的成果需要通过大量试验来验证目标的符合程度。在深入分析智能水电厂体系结构的基础上,探讨了基于IEC61850标准的智能水电厂测试与验证流程,重点介绍了智能电子设备一致性测试与通信测试,为建立智能水电厂硬件及软件产品测试标准体系提供技术支撑。

基于水风光互补优化的清洁能源运行管控系统研究

本文针对目前国内风力、光伏发电装机容量迅速攀升,清洁能源消纳困难等问题,考虑国内大部分地区水能、风能、太阳能资源地理分布高度重叠,年内、日内出力互补性强的特点,提出了充分发挥水电调节能力,建设水风光联合运行管控系统的思路.旨在通过风光新能源与水电互补运行、打捆外送的方式,减小出力的波动性和随机性,缓解新能源独立规模化运行对电网的冲击和送出难等问题,促进清洁能源消纳能力的提升,提高电网和电源的整体可靠性和经济性。

设计的自然观

人类发展的历史就是人与自然环境相互作用的历史,人类在异化环境的同时也使自身发生了异化。工业化和信息化使人类居住的环境发生了翻天覆地的变化,同时工业化和信息化导致人类和大自然的不断疏离。直到今天,我们—直在努力消除发展带来的种种异化问题。环境艺术的设计和创造是人们改造生存环境和实现梦想的途径。面对生态环境的恶化,我们应该认识到,环境艺术设计所面临的问题应该是自然的伦理问题,而不应该仅仅是表面的形式问题。因此,我们必须树立设计的自然观。

新型电力系统下水电侧自动发电控制改进与应用

新型电力系统下,风电、光伏等间歇性新能源大规模接入电网,对承担调峰任务的水电厂自动发电控制(AGC)提出了更高的要求。分析了新型电力系统发展背景下对水电厂AGC的新需求,提出了改进的水电厂AGC系统架构,研究了数据流优化设计、现地装置化实现、并行计算体系及场景适用性改进等关键技术,研制了改进的水电厂AGC装置并应用于古田溪水力发电厂等项目中。应用情况表明,新装置可以有效提高水电厂AGC的响应速率,进一步提升电网运行稳定性。

艺术与科学关系的解读

科学不仅仅揭示宇宙的奥秘,而且还研究人类的情感和心理产生的根源,不断揭示人(包括心灵)的无尽奥秘。艺术则是表达人类的情感和对世界的直观感受和认识。艺术和科学都有独特的语言形式和表达方式,彼此之间看似没有什么关系,但在描述的语言上经常使用类似的词汇,诸如体积、空间、力、光、色、张力、关系等。艺术和科学是人类的两大创造性的工作,二者之间有着各种各样的关系,相互促进、共同发展。但我们更要处理好二者之间的差异,正确处理好二者之间的关系,不要刻意地行而上地强调二者共性,忽视了它们的个性,否则会带来理解的形式化和表面化。