内点-分支定界法在最优机组投入中的应用

机组投入是现代电力系统编制发电计划的重要优化任务,具有显著的经济效益。从数学上讲,机组投入问题是一个多约束的NP难组合优化问题,很难得到理论上的最优解。提出运用内点-分支定界法求解最优机组投入问题。该方法将机组投入的离散变量松弛为[0,1]区间上的连续变量,结合有功出力,进行优化。原始-对偶内点法收敛迅速、对初值不敏感,用来求解松弛问题,分支定界法用来处理离散变量。通过对2个算例的计算及与其它算法结果的比较,验证了该算法能得到更好的全局最优解。

盘溪水电站第一台机组投入运行

盘溪水电站位于江西省武宁县石渡乡盘溪村,由武宁县(甲方)、长江委(乙方)、江西省(丙方)水利水电开发总公司投股联合组建“盘溪水电开发有限公司”兴建的。工程于1993年2月破土动工,1994年3月,长江水利水电学校受长江蚕的委托,派员代表乙方参与建设和管理,1996年10月,第一台机组发电并投入运行,其余两台机组安装调试计划1997丰3月完成,坝体砌筑1997年10月完工。

国内首台燃气鼓风机组投入使用

中国华北冶金建设公司依靠技术创新,攻克了邯钢引进燃气鼓风机组安装施工技术难题,使机组设备各项技术指标达到和超过国内规范优良标准。

基于蚁群优化算法的机组最优投入

机组最优投入问题(optimal Unit Commitment,UC)是寻求1个周期内各个负荷水平下机组的最优组合方式及开停机计划,使运行费用为最小。该问题是一个高维数、非凸的、离散的、非线性的优化问题,很难找出理论上的最优解,但由于它能带来显著的经济效益,所以受到了国内外很多学者的广泛关注。作者尝试采用一种新型的模拟进化优化算法——蚁群优化算法(ACO)来求解该问题。首先,利用状态、决策及作者提出的路径概念把UC设计成类似于旅行商(TSP)问题的模式,从而可以方便地利用ACO来求解。其次,由于ACO处理的是无约束优化问题,对于UC这一约束优化问题,提出了不同的方法来处理各种约束。用tabu表限制不满足旋转备用约束和机组最小启/停时间约束的状态;通过附加惩罚项来处理线路N安全性约束。数值算例验证了此算法的可行性和有效性。

面向机组最优投入的改进遗传算法及其应用

根据机组最优投入问题（ＵＣ）的特点，对遗传算法（ＧＡ）的算子作了有效的改进，研究了参数设置对机组投入问题的影响，建立了具有自适应能力的参数调整模型，大大提高了算法的收敛能力．基于Ｃ语言的位操作算子进行计算。

中广核岭澳核电站1号机组连续安全运行突破6000天

中广核岭澳核电站1号机组连续安全运行突破6 000天,创造国际同类型机组连续安全运行天数最高纪录。记者3月16日从大亚湾核电运营管理有限责任公司(以下简称“大亚湾核电”)获悉,截至当日,中广核岭澳核电站1号机组实现连续安全运行6 000天,创造国际同类型机组连续安全运行天数最高纪录。大亚湾核电基地拥有大亚湾核电站、岭澳核电站(一期、二期)共6台百万千瓦级核电机组,自1994年首台机组投入商运以来,一直保持安全稳定运行。

田湾核电6号机组首次并网成功

5月11日20时27分,中核集团田湾核电6号机组首次并网成功,各项技术指标均符合设计要求,标志着田湾核电6号机组正式进入并网调试阶段,为机组投入商业运行奠定了坚实基础。后续,机组还将进行各项瞬态试验和带负荷试验,符合要求后,机组将进入满功率示范运行考核。考核期间,机组的各项性能指标达到设计标准.

美首台AP1000机组获准装料

【本刊2022年8月综合报道】美国核管会(NRC)2022年8月3日宣布已批准沃格特勒核电厂3号机组装填燃料并启动测试。这是核管会首次根据1989年发布的核电机组建设与运行联合许可证(COL)审批程序批准机组启动装料和测试。此前,核管会一直根据分为两个步骤的程序为核电机组颁发许可证:一是颁发建设许可证,准许启动机组建设;二是在机组建成后,颁发运行许可证,准许机组投入运行。

海外火电投资项目建设期安全生产管理“八项机制”实践与探索

背景印尼明古鲁2×100MW燃煤电站项目,是中国电建海投公司与印尼INTA公司联合注册成立的印尼明古鲁发电有限公司(以下简称“发电公司”),双方按70%:30%的比例注资,共同负责印尼明古鲁燃煤发电工程的融资、建设和运营。工程主要包括2×100MW燃煤电站、150kV输电线路和变电站、卸煤码头及相关设施等。建设期39个月;2020年2月25日前两台机组投入商业运营;商业运营期为25年。

秦山二核 激情超越梦想一起飞 为核电泰山联营有限公司成立20周年喝彩

1986年1月,国务院常务会议决定在秦山地区建设一座2×60万千瓦核电站,即秦山核电二期工程(简称秦山二核)。1988年1月18日至19日,核电秦山联营公司董事会在北京召开第一次会议,宣告项目公司成立,全面负责秦山二核的建设和运营管理。

蚁群算法在电力系统中的应用评述

蚁群算法是一种广泛应用于电力领域各方面的智能算法,本文首先对原始算法的基本原理以及典型的改进策略进行简单介绍,然后从其应用于电网中的潮流优化问题、经济负荷分配问题、机组最优投入问题(热电机组的短期发电计划等)、电网规划问题(配电网络重构、扩展规划问题)四个方面进行简要评述,简单分析了该算法在此四个方面基本应用现状,并进行对比分析,指出该算法目前存在缺陷以及未来可能应用的方向。