配电网多馈线负荷协同的直控型虚拟电厂自动功率控制

配电网内具有有功快速调节能力的分布式资源及柔性负荷的增多,为电网运行控制提供了新的方式。研究了配电网多馈线负荷协同的直控型虚拟电厂自动功率控制策略,实现了对自动功率控制指令的主动跟踪。首先,分析了馈线负荷调节特性,建立了基于电能质量等级的调控成本模型,并考虑广泛存在的分布式资源,构建了计及多类型有功资源调节潜力的直控型虚拟电厂。其次,构建了分布式资源聚合与控制指令分解模型,通过聚类算法实现资源分群,并基于经济性原则分解聚合体控制指令;构建了基于解析电压灵敏度的多类型有功调节资源协同优化模型,以确定自动功率控制指令的分解策略。最后,结合MATLAB和实时数字仿真(RTDS)平台搭建中国广东某区域实际配电网仿真模型,验证了所提策略的有效性。

考虑中断负荷的虚拟电厂经济调度模型

为提高虚拟电厂的经济性和稳定性,提出一种考虑中断负荷的虚拟电厂经济调度模型。首先,以中断负荷成本最小为目标函数,构建虚拟电厂经济调度模型;然后,利用扩展记忆系数改进的粒子群优化(IPSO)算法求解虚拟电厂经济调度模型;最后,将IPSO算法与PSO算法、遗传算法(GA)进行仿真对比分析。仿真结果表明:IPSO算法相较于PSO算法、GA,其最小中断负荷成本分别降低了0.77万元、1.81万元,迭代次数分别减少了65、84次;经过IPSO算法的优化调度,有效降低了虚拟电厂高峰时段的用电负荷,提升了虚拟电厂运行的经济性和稳定性。

基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。

电站多目标负荷优化分配与决策指导

对传统意义下的厂级负荷优化分配模型进行修正,同时考虑全厂供电煤耗率、污染排全放和负荷调整时间3个目标,提出厂级负荷分配的多目标优化模型。将多目标优化方法和多属性决策结合使用,研究多目标优化指导的问题。针对非劣分层遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmII,NSGA-II)易于局部收敛的特点,提出了并行的NSGA-II多目标优化结构,增加了Pareto前沿的多样性,为决策提供丰富的信息。引入基于基点和熵的多属性决策方法,对Pareto解集进行排序,得出最优解。对某火电厂进行实例分析,结果表明该方法能准确快速地完成多目标负荷分配优化,并给出正确的指导,具有一定的实用性。

基于场景分析的含可中断负荷的优化调度模型研究

采用场景分析法对含可中断负荷的电力系统调度模型进行建模。场景分析既可体现系统运行中的不确定性又可反映随时间变化的调度过程,该文对场景生成、场景缩减及场景树生成进行总结。分析可中断负荷参与系统运行的中断量、时长、次数及提前通知时间等约束,通过与常规机组对比,指出可把可中段负荷视为虚拟发电厂。建立含可中断负荷的优化调度模型并进行算例验证,证明该模型可有效应对系统运行中的不确定性因素。

火电厂机组负荷优化调度软件系统的设计与实现

为满足火电厂节能降耗的内在需要,提出了厂级监控信息系统(SIS)平台下的机组负荷实时优化调度软件系统框架,实现了SIS和管理信息系统(M IS)的无缝集成和发电负荷自动分配.通过在线采集运行数据进行经济计算,实时拟合出各机组煤耗特性曲线,建立机组负荷分配的数学模型,在此基础上采用分层模糊遗传算法,实现了机组负荷的最优化调度.基于微软.NET Framework解决方案和Browser/Server多层架构设计思想,设计和实现了该实时优化调度软件系统.采用该软件进行负荷优化调度,可使全厂供电煤耗率比原来的值长制分配模式降低0.5 g/(kW.h)左右,有利于电厂的节能降耗.

基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的火电站多目标负荷调度

为了克服以往负荷调度模型及优化算法存在的缺陷,提出了多目标负荷调度模型,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,并将带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.利用该方法对一电厂进行多目标负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,为经济性和环保性的权衡分析提供了有效的工具,分析结果验证了其思路的有效性和可行性.

基于BP神经网络的火电厂实时负荷优化分配

满足电网调度要求的实时分配方法是火电厂负荷优化分配得到推广应用的关键,综合考虑了燃料成本及污染物排放成本对传统数学模型进行改进。根据BP网络算法中误差函数、权值、阈值的计算公式推导出一种能够真正达到自适应的学习率对算法进行了改进,引入多变异位自适应遗传算法计算样本数据对BP网络进行训练。分析了实时煤耗特性曲线的获取,并探讨了基于BP网络的实时负荷优化分配方法的实现。实例计算结果:10组样本测试结果的平均相对误差仅为0.185%,且平均耗时仅为0.011s,表明了该方法在降低发电成本的同时,可有效地缩短优化计算时间。

基于DEA灵敏度分析的火电厂负荷经济调度

火电厂负荷经济调度可显著提高电力系统运行的经济性,针对调度时段负荷预测值与实际值出现偏差的实际情况,以火电机组的运行特性为基础并采用DEA灵敏度方法,建立基于DEA灵敏度分析的火电厂负荷经济调度新模型。为验证所建模型的合理性和有效性,以广西10个火电厂为例进行仿真分析,结果表明该方法能在兼顾火电厂整体效率最优情况下,根据负荷预测值和实际值间的偏差情况,对负荷偏差量进行再分配,实现预调度计划的合理修正,促进系统节能高效运行。

狼群算法在水电站负荷优化分配中的应用

解决水电站厂内经济运行的最优负荷分配问题是提高水电站运行效率的重要方向之一,将狼群算法引进到解决最优负荷分配问题中,并运用在三峡水电站厂内经济运行的实例中,与遗传算法和粒子群算法等得出的结果做了比较,结果证明该种智能算法在全局收敛性和局部收敛性上有一定的优势,可以运用于求解最优负荷分配的问题。

基于双重遗传算法的火电机组组合优化

根据火电机组优化组合问题的非线性特性,建立了组合优化模型.该模型将组合问题提炼为粗算和精算2个步骤,利用双重遗传算法计算机组启停计划和负荷分配个体的适应度,并保存可行的启停计划以及对应的适应度.引入最速下降法变异算子,解决了机组组合优化的各种约束条件,从而有效地减少了搜索空间和重复运算.应用此模型求解算例,结果表明,根据所提出方法计算得到的目前最优总煤耗为标准煤79 480.55 t,启停费用为标准煤269.55 t,比文献中提供的结果节约成本0.409%,减少计算重复启停计划的适应度的运算量为30%.可见,所提出的模型有很高的计算精度和运行效率,可扩充性较强,能够为火电机组组合优化问题提供较好的解决方案.

火电厂负荷优化分配的模拟退火粒子群算法

合理选择火电厂负荷优化分配的优化算法对快速完成电网调度指令、最大限度降低发电成本至关重要。在标准粒子群优化算法中引入模拟退火算法的思想,引入收缩因子对算法的重要参数进行了改进,并对种群初始化方式进行了改进,采用拉格朗日乘子法处理功率平衡约束。在严格满足约束条件的基础上,缩短了优化计算时间,进一步提高了算法精度。实例计算结果表明,模拟退火粒子群算法的分配结果比电网调度指令节省煤耗18.139g/(kW.h),比标准粒子群算法节省煤耗2.846g/(kW.h),同时计算时间也短于其它常规算法。

基于最小变动成本煤耗率的电厂负荷优化分配

在传统的电厂负荷优化分配基础上,引入了能量价值理论和环境成本,推导出与电煤能价比和环境成本相关的机组变动成本煤耗率,建立了机组运行综合评价体系.以电厂变动成本煤耗率最小为目标,对某电厂机组进行负荷优化分配,结果表明:与发电煤耗率相比,采用变动成本煤耗率作为机组负荷优化分配的目标更经济,而且负荷越低,节能效果越显著;电煤能价比减小时,电厂总变动成本煤耗率大幅下降;环境成本会使电厂总变动成本煤耗率升高.

利用风蓄联合削峰的电力系统经济调度

风电出力具有波动性和反调峰特性,大规模风电接入电网间接拉大了负荷的峰谷差,使火电机组频繁启停,系统运行成本增大。抽水蓄能电站因其良好的储能能力以及调度的高度灵活性往往作为系统的调峰电源。将二者结合,提出了风蓄联合系统削峰的调度策略,利用抽水蓄能的储能环节将风电出力时空平移,使原本波动无序的风电成为稳定可调度的电源,具备削峰填谷的能力,平滑净负荷曲线。建模引入最大化风蓄联合出力的目标函数,不仅减少了火电出力的燃煤耗费,而且避免了弃风的遗憾,充分发挥了风蓄节能环保的优势。算例分析验证了所提模型的可行性和有效性。

水电站厂内经济运行模型研究

电力系统管理体制的重大变革促进了电力市场的激烈竞争,而提高电力竞争力的根本措施就是在保证安全性和可靠度的前提下,运用一切条件来降低运行成本。由于水电运行成本较火电低,无污染等特点,在国内发电中占据着越来越大的比重。而降低水电站的运行成本,最可行的措施就是进行厂内经济运行研究,以提高发电机组的工作效率。首我国量测机组过流量的技术的手段限制和一些复杂因素的不确定性的影响,在大程度上限制了优化模型的使用范围。笔者在本文中建立了水电站厂内经济运行的通用计算模型-耗流量最小模型,并利用动态递推法,求解优化模型。并通过结合某水电站实际运行资料,证实该模型算法能准确计算绘制最优耗流量曲线,能为水电站经济运行提供参考和依据。

基于LabVIEW的厂级负荷优化分配系统仿真实验平台

为验证厂级负荷优化分配系统(load dispatch system,LDS)的研究成果,基于LabVIEW软件开发平台及研华数据采集及处理设备建立了厂级负荷优化分配系统仿真实验平台。该系统以电厂负荷变化特性作为输入变量,可适应基于不同算法内核的LDS调试。详细介绍了平台中仿真模型系统的结构及功能,并以某火力发电厂为例,对LDS进行充分的调试、修改、优化。分析结果表明,该系统为厂级负荷优化分配系统的调试和优化提供了运算基础。下一步笔者将在仿真实验平台中加入环保设备的相关程序模块,并作为输入变量引入到系统模型中,从而使平台功能更加丰富。

火电厂在线负荷优化分配系统的研究

针对国内火电厂负荷优化分配中存在采用非实时的煤耗特性曲线离线分配以及不能反应机组的实际运行状况等问题,开发了厂级在线负荷优化分配系统,并应用该系统对某电厂2×600 MW机组进行了负荷优化分配。应用结果表明,利用该系统得到的负荷分配方案经济、可行。

火电站多目标负荷调度及其算法的研究

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性.

火电厂自动电压控制(AVC)系统方案设计

为保证电网电压安全、优质、经济运行,提出一种火电厂自动电压控制系统设计方案,将母线电压调节在现有的厂级负荷优化分配系统平台上扩展实施,提高设备利用率。通过动态辨识系统阻抗,进行电压和无功的在线转换,修正自适应调节器参数,实现无差、快速调节。采用基于分配策略的全厂无功同操分配算法,进行机组间无功协调控制,实现母线电压自动调节。针对实际情况,对系统进行软硬件设计,并详细阐述参数采集、励磁修改、运行模式、闭锁保护等方面的技术问题。此系统设计新颖,建设节约,功能强大,稳定可靠,具有很好的借鉴和推广价值。

考虑虚拟电厂调度方式的售电公司多时间尺度滚动优化

为了增加售电公司参与电力市场的灵活性和经济性,提高售电公司对分散式资源的利用效率,基于虚拟电厂的聚合管理方式,提出了一种售电公司多时间尺度滚动优化模型。日前阶段以售电公司收益最高为优化目标,融合多场景分析方法,制定售电公司购售电策略及各虚拟电厂日前调度计划。日内阶段考虑更高精度的分布式光伏和负荷预测,以虚拟电厂调度成本最低为目标构建日内优化调度模型。实时阶段以机会约束形式考虑虚拟电厂容量备用,修正虚拟电厂部分单元的出力,并将不确定性单元出力情况向日内阶段反馈校正。算例仿真验证了售电公司采用所提多时间尺度优化模型能够改善运营策略,合理分配资源,实现自身经济效益最大化。