基于变时段设计改进多目标差分进化算法的风/光/火/储日前优化调度

在高比例新能源馈入的新型电力系统中,新能源出力的不确定性导致火电难以满足调度计划的精度需求,风/光/火/储系统的经济调度求解算法面临严峻挑战。为此,提出一种基于变时段设计的多目标差分进化算法。首先按各时段负荷特征构建风/光/火/储系统的变时段日前调度规则。进而以系统运行经济成本与污染排放量为目标,基于多目标差分进化算法求解变时段系统日前调度模型的Pareto解集。最后,用IEEE 39节点系统进行测试。结果表明在风、光、储与火电的约束条件均符合校验的情形下,相较于其他算法,该方法使计算结果更加优化,火电机组出力跟踪调度计划效果显著提高,验证了所提方法的有效性。

含高渗透新能源电力系统中考虑变时段控制的火/储/荷日前优化调度

新能源高渗透电力系统中以风电、光伏为代表的新能源具有的不确定性,使得火电机组难以满足调度计划的精度需求。为提高火电机组调度计划的准确性,提出考虑变时段控制的新能源高渗透电力系统中火/储/荷日前优化调度策略:首先使用高斯混合模型将净负荷按时序特性聚类成3种时段类型,然后按各时段特点设计火-储-荷的变时段控制规则以优化日前调度,利用需求响应优化抽水蓄能电站利用率;其次以系统总成本最小为目标,综合考虑所提策略形成的各类型机组约束建立火-储-荷调度模型,形成火-储-荷的日前调度计划;最后通过算例分析验证所提策略的有效性。

全周期变时段“三公”调度发电计划优化模型

以年度合同进度为主要控制目标的"三公"调度是我国目前最为普遍的调度模式,常用的安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)/安全约束经济调度(security constrained economic dispatch,SCED)模型不能满足"三公"调度计算周期要求,为此建立了考虑电网安全约束的全周期发电计划优化模型,并依据不同时段发电计划的需求差异,进一步建立了全周期变时段发电计划优化模型,该模型可根据时段长度自动选择各种约束。算例结果表明全周期变时段发电计划优化模型能够适应"三公"调度需要,计算性能能够满足大规模电网发电计划精细化管理需要。

基于变时段的线性混合整数机组组合算法

机组组合问题求解困难的根源在于计算量过大。在线性混合整数规划法的基础上,根据负荷变化规律或者人为指定的时段变化,细化重点关注的计算时段,合并简化其他时段从而削减计算时段数减少计算量。算例分析的结果表明,方法快速有效,适合求解多时段电力系统机组组合问题。

多策略混合搜索的变时段人工蜂群算法及应用

【目的】研究非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度模拟中时段步长和约束条件在较长系列上的融合优化,提升水库调度综合效益。【方法】建立了多策略混合搜索的变时段的人工蜂群算法,构建了长系列可变时段的多约束下发电量最大的水库优化调度模型,对万安水库进行实例应用。【结果】非汛期水量利用率提高了3%,加强了对洪水资源的利用;多策略混合搜索的人工蜂群优化算法缓解了多约束条件优化模拟计算时,时段步长选取与运算精度和收敛速度之间的矛盾,有效提升了标准人工蜂群算法的寻优效率与开发能力。【结论】研究成果可为非汛期洪水、中小洪水调度和发电调度综合效益的提升提供依据。

水库调洪计算的变时段图解分析法

通过对水量平衡方程的变形引出变时段多辅助曲线的图解分析法 ,并以实例的演算介绍变时段图解分析法的使用 .

高比例新能源并网含抽蓄的联合系统变时段日前调度

为提高高比例新能源并网电力系统中火电机组的平稳运行,提出含抽蓄联合系统变时段日前调度策略。首先,根据抽蓄机组的最优调节区间进行净负荷频谱分析,得到其频域下的波动性质;其次,将波动量与高频分量的模糊熵共同作为评价指标,划分为不同调度模式;再次,以系统总成本最小为目标,建立考虑抽蓄最优调节的变时段日前调度模型,确定调度计划;最后,通过算例分析验证所提策略的有效性。

水库调洪演算应用解析

水库防洪工作的重要内容是制订洪水调度方案,方案的核心涉及洪水调洪演算,以此确定水库调度运用指标、调度方式以及方案编制。调洪演算是在已知的入库洪水过程、水库的面积及容积特性、水库泄水建筑物的泄流特性等条件下进行的复杂计算,调洪演算的方法很多,涉及试算、图解等,但不仅费时费力,效果还不好。本文通过总结实际工作,结合几种方法进行实例调洪演算,利用调洪辅助工具表,高效解决问题。

入库流量及其反演推算研究

实时入库流量是水库调度、安全经济运行等的基础数据,实时入库流量推算属于水务计算中极其重要且频繁的工作。由于入库流量有别于传统天然河道流量的特殊性,采用水量平衡方程推算的入库流量过程一般呈现“锯齿”状剧烈跳动,甚至出现负值,结果严重失真,制约着水库实时调度工作。以南欧江六级水电站为例,对入库流量推算误差来源进行了分析,并提出解决建议,力求为水库实时调度、运行提供更可靠的数据支撑。