考虑碳捕集及需求响应的虚拟电厂热电联合优化调度

燃煤热电机组独特的以热定电工作方式与风电反调峰特性,导致虚拟电厂存在调峰能力不足的问题,且碳排放量居高不下。目前,通过碳捕集技术辅之合理的需求响应机制是实现虚拟电厂灵活低碳运行的重要手段。研究的虚拟电厂在包含热电厂、风电场、光伏电站的基础上加入碳捕集设备与电锅炉并考虑需求响应机制。基于虚拟电厂的源荷结构与工作原理,建立了考虑碳捕集及需求响应的虚拟电厂优化调度模型,并应用自适应免疫遗传算法对模型进行求解,分析了4种不同策略的调度情况。仿真结果表明,规划的虚拟电厂结构合理,提出的调度策略能通过协调源荷两侧资源,在提高系统新能源消纳能力与总收益的同时达到减少碳排放量的目的。

基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度

大规模不可控新能源和可控能源构建成虚拟电厂,可以降低新能源入网时,其输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性。配电网分时电价可以激励虚拟电厂参与电网削峰填谷,降低发电成本,获得更好的效益。为此设计了基于分时电价的虚拟电厂运行策略,以各时段内获得收益最大为目标,构建了基于分时电价的虚拟电厂经济性优化调度模型,采用粒子群算法得到虚拟电厂各能源的出力。分析了虚拟电厂可控分布式电源出力系数和不可控分布式电源预测误差对虚拟电厂经济性的影响,对比分析了4种储能系统场景下虚拟电厂的经济性。仿真结果表明所建模型合理,当大规模新能源电力接入电网时,基于分时电价的虚拟电厂采用抽水蓄能和储能电池联合运行,能获得更好的经济效益和电能质量。

基于虚拟电厂“热电解耦”的负荷优化调度及经济效益分析

我国北方冬季供暖期,大量热电联产机组工作在"以热定电"运行模式下,造成了系统调峰能力不足,弃风形势严峻。能有效减少弃风的风电供热由于经济效益问题和调度平台尚未完善,难以大规模推广应用。针对上述问题,该文将一定供热区域内的热电厂、风电场、光伏电站组成虚拟电厂,形成利益整体,并加入风电供热设备实现热电联产机组的"热电解耦"。首先描述了虚拟电厂的组成结构和运行方式,其次建立了虚拟电厂热电负荷优化调度模型,对比了不同的虚拟电厂运行策略,并采用自适应免疫遗传算法进行求解,实现了虚拟电厂内部热电负荷优化调度。通过算例分析,验证所建立模型的合理性与有效性;表明在虚拟电厂中加入风电供热设备的运行策略可以有效地减少出力偏差与环保代价,提高经济效益;风电供热容量在一定范围内越高或风光预测精度越高,虚拟电厂经济效益越好,同时体现了虚拟电厂作为一个利益整体的经济性优势。

虚拟电厂源荷双侧热电联合随机优化调度

"三北"地区作为新能源发电基地,因风光发电具有随机、间歇、不确定、难预测的特点,同时该地区冬季在风电大发期,占主体地位的燃煤热电联产机组"以热定电"的运行方式使其灵活调节能力不足,为系统调度计划制定以及旋转备用决策带来难题。为此将热电厂、风电场、光伏电站、电锅炉和柔性负荷聚合为虚拟电厂(virtualpowerplant,VPP),运用基于拉丁超立方采样的场景法处理风光出力的不确定性,提出了一种基于实时电价的VPP运行策略。基于一定置信水平满足系统可靠性要求与优先利用新能源的同时,以最大化VPP期望经济效益为目标,通过电源侧的多源互补协调优化各发电单元的出力,以及通过源荷协同优化预留旋转备用容量,建立了基于实时电价的VPP随机优化调度模型,并采用两层优化的思想,通过黄金分割法与自适应遗传算法求解模型。仿真结果表明,提出的调度策略可有效应对风光出力的不确定性,优先利用新能源发电,并获得很好的经济效益,实现了电力系统绿色、低碳、安全、经济运行。

免疫内模控制及其在过热汽温系统的应用

针对火电厂过热汽温系统采用传统PID控制效果较差的问题,设计免疫内模控制器,采用免疫反馈控制与内模控制相结合,有效缓解了内模固定滤波器时间常数的鲁棒性和快速性之间的矛盾,对参数变化有很好的自适应能力。将设计的控制器应用到过热汽温系统中,通过免疫内模控制器与内模控制器在给定阶跃响应、加入扰动阶跃信号、延时增加/减少5%、惯性时间常数增加/减少5%、比例增益增加/减少5%等情况下的仿真,结果表明,所设计的免疫内模控制器性能优于内模控制器。

基于免疫疫苗的主汽温系统PID优化整定

为了达到主汽温系统的优化运行以提高热效率,在自适应遗传算法基础上引入基于免疫原理的免疫记忆细胞和疫苗提取、接种算子的免疫疫苗算法,进行了收敛性证明,将其用于主汽温控制系统的PID优化整定,并将获得的PID参数的控制效果与自适应免疫遗传算法(AIGA)获得的PID参数的控制效果进行了比较.结果表明:自适应免疫疫苗算法(AIVA)的收敛稳定性优于自适应免疫遗传算法,与自适应免疫遗传算法获得的PID参数的控制效果相比,自适应免疫疫苗算法所产生的PID参数的控制效果更好,且阶跃响应的调节时间较短,过渡更平稳,证明了该方法的有效性.

含碳捕集热电机组的虚拟电厂热电联合优化调度

燃煤热电机组特有的以热定电工作模式,会导致系统缺乏新能源消纳能力与调峰能力,且在运行过程中排放大量二氧化碳。为了促进新能源消纳和减少系统碳排放,同时提升热电机组的调峰能力,引入风电供热设备与碳捕集技术,将一定供热区域内的碳捕集热电厂、风电供热设备、风电场与光伏电站组成虚拟电厂。论文根据虚拟电厂的电源构成及其运行机理,建立了虚拟电厂热电联合优化调度模型,使用自适应免疫遗传算法对其寻优求解,并对3种运行策略进行比较研究。由算例仿真结果可知,虚拟电厂引入碳捕集技术与风电供热设备,不但可以有效地提升热电联产机组的调峰能力,提高系统经济效益,促进新能源消纳,还可以降低系统二氧化碳排放量。

基于TOPSIS灰色关联投影法的火电厂节能综合评价与权重灵敏度分析

针对火电厂节能评价的特性,将TOPSIS、灰色关联理论和矢量投影方法引入火电厂状态性能评估,提出了一种基于理想点灰色关联投影的综合评价方法,并采用组合赋权的思想,将Delphi法与序列综合法相结合来确定指标的权重,提高了火电厂节能评价的科学性、客观性.运用该算法对5台600 MW机组进行综合评价,并对主观赋权得到的权值进行灵敏度分析,结果表明:经济性和可靠性指标在机组综合评价中仍然占主导地位,基于TOPSIS灰色关联投影法的评价模型不仅能对机组的节能状态进行定量评价,而且评价鲁棒性强,为电厂决策者制定节能政策、提高节能潜力提供了依据.

运行优化系统OPTIPRO在电厂运行管理上的应用研究

在阐述运行优化软件的设计原理、优化过程的基础上,介绍某电厂在开发和使用该软件的过程中进行的运行管理探索和改革。该运行软件的应用使信息技术和生产管理有效结合起来,真正实现了运行管理的创新,对今后类似软件的开发和使用具有借鉴作用。

含电动汽车的虚拟电厂经济性优化调度

将不可控新能源、电动汽车与可控电源构建成虚拟电厂(VPP),通过虚拟电厂优化调度各组成部分出力,使虚拟电厂对外表现为有一定可控性的、稳定的发电单元,减小新能源与电动汽车单独入网运行时对电网造成的冲击。为实现上述功能,该文构建含电动汽车的虚拟电厂经济优化调度模型,设计含电动汽车的虚拟电厂经济运行策略,在Matlab R2010a平台上采用粒子群算法优化各组成部分出力,并分析电动汽车渗透率和可控电源计划出力系数对虚拟电厂经济性和各机组出力的影响。仿真结果表明,通过电动汽车与可控电源联合出力能够弥补新能源出力偏差,降低可控机组旋转备用,提高虚拟电厂供电可靠性。

基于深度置信网络的短期风电功率预测

为解决海量数据用作预测模型训练样本导致信息冗杂的问题,提出一种基于深度置信网络的短期风电功率预测方法。该方法首先使用历史数据作为训练样本,通过深度置信网络无监督学习提取出其相应特征,随后采用K均值算法对提取出的特征进行聚类分析,将历史数据分作几类,并通过判别分析确定待测日所属类别,以该类别所属的历史数据对设置了误差反馈层的深度置信网络进行有监督训练,再将待测日的气象信息输入训练好的深度置信网络模型得到待测日的预测功率。最后使用云南某风电场实际运行数据进行算例分析,证实了该方法的有效性。

计及绿色电力证书制度的经济性优化调度

构建一种计及绿色电力证书交易制度(TGC)的含风电电力系统经济调度模型。首先,考虑负荷、风电出力和证书价格预测误差,通过拉丁超立方采样(LHS)生成场景集。然后,计及基于典型场景集的失负荷惩罚、弃风惩罚与绿色电力证书交易成本,以系统总成本最小为优化目标建立调度模型,同时引入可靠性约束保证系统的安全性。最后,采用自适应免疫疫苗算法求解所建模型,分析可靠性水平、弃风惩罚系数以及证书预测价格等不同因素对所建模型的经济性调度以及旋转备用计划的影响,优化制定机组的日前调度计划与旋转备用计划,验证了模型的合理性。

厂级信息监控系统SIS的研究与应用

在论述SIS系统概念、基本功能的基础上,着重讨论电厂SIS系统设计、实施过程中所需注意的几个问题,然后介绍西门子公司高级应用软件在国内某电厂SIS系统中的应用,使电厂真正实现管控一体化。从而为其它电厂开展SIS建设提供思路和参考。

基于MATLAB的NCD工具箱在汽轮机调速系统中的应用研究

汽轮机调速系统是一个非线性系统,油动机以及电液转换器都含有非线性环节,然而现在汽轮机调节系统的控制策略仍停留在PID控制。使用MATLAB中的非线性优化模块(NCD模块),对控制系统中的PID参数进行优化设计,方法简单、结果精确,同时也避免了以往优化设计中复杂的计算和编程。仿真结果表明获得一组较好的PID参数,有效改善了汽轮机调节系统的性能。

计及环境效益的虚拟电厂经济性优化调度

虚拟电厂(Virtual power plant,VPP)能有效减小新能源对电网的冲击,提高供电可靠性。本文在分析了VPP各分布式电源(Distributed generator,DG)发电成本的基础上,构建了计及环境效益的含风力发电、光伏发电、小水电和微型燃气轮机发电的VPP经济性优化调度模型,设计了基于小水电季节特性的VPP运行策略。以各时段内VPP实际出力跟踪计划出力、同时VPP发电成本和环境成本最小为目标,通过粒子群算法计算得到VPP各DG的出力。讨论了丰水期、平水期和枯水期VPP完成计划出力时微型燃气轮机出力系数,比较了丰水期、平水期和枯水期VPP发电成本和环境成本,并基于火力发电的环境成本计算了丰水期、平水期和枯水期VPP环境效益。实验结果验证了所建模型和运行策略的合理性,并表明VPP能有效平抑新能源出力偏差,降低DG发电总成本。

电厂实时信息系统PI的研究与应用

电厂实时信息系统(Plant Information System)是基于客户/服务器(C/S)结构的电厂实时信息采集、存储和管理的系统,在电厂控制系统和管理信息系统之间起着“桥梁”作用,是实现电厂管控一体化的有力保证。在介绍 PI 系统结构、功能及功能模块的基础上,具体介绍其在广东台山电厂实时监控系统(SIS)中的应用。

计及电动汽车不确定性的虚拟电厂参与AGC调频服务研究

电动汽车用户出行和响应的不确定性,为调度电动汽车参与自动发电控制(automaticgenerationcontrol,AGC)带来了挑战。基于此,采用经验模态分解法将火电机组调频偏差分解为高频、中频和低频部分,作为超级电容器、蓄电池以及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的参考出力功率。建立了基于韦伯-费希纳定律的PEV用户响应模型,并引入PEV响应偏差阈值的概念,实现PEV赔偿风险—收益之间的平衡。以AGC调频效果最好及净收益期望最高为目标,建立含火电机组、混合储能系统及PEV的虚拟电厂参与AGC调频决策模型,采用改进的遗传算法对混合储能系统进行优化配置并优化调度虚拟电厂各部分的出力,制定了各时段PEV充放电补偿电价。算例结果表明,该模型能够显著提高AGC调频效果,且通过合理设置PEV响应偏差阈值,能最大化净收益期望值。

虚拟电厂源-荷协调多目标优化调度

借助虚拟电厂(virtual power plant,VPP)平台,兼顾多元互补的电源侧与综合考虑需求响应的负荷侧的双侧协调配合,在考虑VPP经济性与可再生能源消纳的基础上,增加环保性目标,建立VPP源-荷协调多目标优化调度模型。针对多目标优化问题,首先根据法线边界交叉法(normal boundary intersection,NBI)将其转化为一系列单目标优化问题,再利用自适应免疫遗传算法求解这类单目标优化问题,获得一系列均匀分布的Pareto最优解,最后根据层次-熵值组合赋权法决策出折中最优解。以某区域VPP为例进行仿真,验证所提方法可兼顾VPP的经济性、环保性与可再生能源消纳,同时表明源-荷协调运行的VPP,通过优化调度能有效提高可再生能源消纳水平,降低系统运行成本和对环境的污染。

单元机组协调控制系统综合性能评价

针对多变量形式的单元机组协调控制系统,提出一种基于等效开环传递函数的性能评价方法.将该方法与最小信息熵指标相结合,解决了协调控制系统受到非高斯噪声干扰时,传统多变量评价方法对系统随机性性能评价不准确的问题.将系统确定性性能指标处理成标量形式,通过子目标乘除法与随机性性能指标结合,得到兼顾确定性性能与随机性性能的综合性能指标.利用该综合性能指标指导协调控制系统控制器设计,将其作为目标函数,通过优化算法对控制器参数进行寻优,得到最优控制性能.以最优指标作为基准,对系统在运行期间的性能进行监测与评价.结果表明:对于该协调控制系统,自抗扰控制器比内模PI控制器具有更好的综合性能,稳健性也更好.

消纳大规模新能源电力的措施

大规模新能源电力消纳是当前电力系统亟待解决的问题。根据当前新能源发电并网情况,在结合当前电力系统发展现状的基础上,从我国电源结构、新能源发电特性、新能源电力调度模式、新能源电力外送能力以及新能源与传统能源发电间的经济问题共五个方面,总结了阻碍新能源消纳的影响因素;针对各影响因素,列举欧美新能源发电较为发达的国家其相应的解决措施;借鉴国外消纳大规模新能源电力的成功经验,提出针对我国当前及未来电力系统发展趋势可采取的消纳大规模新能源电力的措施。