现货市场环境下低水头梯级水电群精细化建模出清方法

梯级水电站间存在水力时空耦合关系,低水头电站调节性能较弱,在日尺度范围内水头变化较大,耗水率也随之变化,因此,在日前现货出清模型中不宜通过全天固定耗水率对低水头电站进行梯级水电约束简化处理。结合广西电网电力市场需求,以全社会购电成本最小及优先消纳清洁能源为优化目标,充分考虑低水头电站的水力特性曲线等复杂约束并对其进行线性化处理,构建基于梯级水电群精细化建模的日前出清模型,并调用商业优化求解器对模型进行求解。将广西电网34座水电站、101座新能源电站和47台火电机组的真实日发电计划边界数据作为参考,仿真结果表明所建模型能适应低水头电站的水头波动特性,反映梯级水电站之间出力和库容的联动关系,提升低水头梯级水电群的可发电能力。

基于分布估计的小水电群短期联合优化调度算法

由于当前算法未能在优化调度过程中加入分布估计算法,导致发电量下降,弃水量和调度延时上升。提出一种基于分布估计的小水电群短期联合优化调度算法,使用水电群发电流量调度周期最大发电量,实现小水电群短期联合优化调度模型的构建。通过对水电群特征的分析,采用分布估计算法求解调度模型,完成小水电群短期联合优化调度方法的设计。通过实验证明,该算法可以有效提升发电量,并且还能够减少弃水量和调度延时。

小水电群区域电网电压优化控制的应用探讨

针对小水电群区域电网夏丰方式下的电压超标问题,分别以网损最小、电压偏移最小和两者结合为目标,采用基于Matlab的遗传算法及PSAT(Power System Analysis Toolbox)工具箱的优化方法,通过对主变抽头调节、制定水电功率因数考核指标、并联无功补偿装置等控制手段实现对电网电压及网损的优化控制,提出了相应的优化控制方法与策略。该结果成功应用于信宜小水电群区域电网,极大地改善了该区域的电压质量、降低了网损,表明该优化方法的实用性与可行性。

基于自适应粒子群算法的梯级小水电群优化调度研究

针对以发电为主的梯级小水电群,以各水库的发电引用流量为决策变量,建立了以发电量最大为目标的梯级小水电群优化调度数学模型;设计了PSO算法和APSO算法的工程实现方法,具体包括编码设计、迭代方法设计以及惯性权重设计等;通过一个具有两库串联的梯级小水电群实例,将PSO算法和APSO算法的仿真寻优过程进行了比较,结果显示两种算法是有效的,并且APSO算法具有更强、更快的全局搜索能力;将APSO算法的仿真结果与同一条件下的GA算法的仿真结果进行了比较,结果显示APSO算法的仿真结果更优,更能充分利用水能资源。

含小水电群的风-水-火地区电网旋转备用协调优化策略研究

传统旋转备用计算模型已不再适用于含小水电群和风电接入的地区电网。以负荷损失较小、清洁能源利用率高、运行成本低为目标,基于最小火电燃料费用、最小期望停电成本、最小火电机组出力波动和最小主力水电弃水量函数模型,建立了考虑风-水-火协调运行的多目标旋转备用优化模型。采用引入粒子浓度认知的改进粒子群优化算法,通过仿真分析,验证了该模型的适用性和有效性。在不同策略下进行比较,该方法能在较低的失负荷概率情况下,得到较低的火电机组燃料费用;能随着小水电群和风电出力大小协调优化旋转备用容量。该模型及算法对存在相当规模小水电及风电的风-水-火地区电网制定旋转备用优化策略有参考价值。

四川茂县水电群孤网运行电压控制

水电群通过长距离超高压通道送电,大扰动后与电网解列而形成水电群孤网,孤网可能产生高压现象。基于四川茂县水电群的实际情况,对孤网高压问题进行研究,分析其主要成因,讨论利用发电机进相运行能力解决问题的可行性,提出了通过发电机励磁控制的方法,充分而合理地利用发电机进相能力,安全、有效地控制水电群孤网电压。

考虑多地区互相关性的小水电群发电能力模拟预测方法

针对小水电数量多、分布广、信息采集差、不确定性强、管理区划与流域交叉重叠等特点,提出一种考虑多地区互相关性的小水电群发电能力模拟预测方法。该方法以地区小水电群整体为研究对象,分析地区间小水电群发电能力的互相关性并构建Copula相关性函数,在此基础上选取代表地区构建基于Copula函数的地区权重发电能力预测模型,同时结合历史出力趋势对模拟预测值进行重构,使其满足实际出力特性,并以云南省地区小水电群为例验证了该方法的有效性。结果表明,云南省15个地区的小水电发电群预测值合格率均大于70%,合格率较高。该研究方法可为小水电的后期应用提供指导。

梯级小水电群动态多目标优化调度

针对农村梯级小水电群多目标优化调度问题,建立了考虑发电量、生态需水和灌溉需水的多目标调度模型,不同于以往的固定多目标制定,提出了基于来水量和需水量关系的动态多目标选择机制,使得各调度时间段内的调度目标更加合理.同时,提出新的基于动态拥挤距离的最大最小适应度函数并引入改进的强度Pareto进化算法中的环境选择与配对选择思想,设计了一种新的多目标混合粒子群算法,最后应用于江西泸水河流域梯级小水电群调度,调度结果验证了该模型和算法的有效性和可行性.

含小水电群的配电网网损分摊研究

在含小水电群的配电网网损分摊计算中,由于边际网损系数法未考虑平衡节点及平衡节点选取不同对分摊结果的影响,提出边际网损系数法与支路耗散功率转归分量法相结合的网损分摊方法。首先从电路定律出发,利用诺顿等值将所有电源等效成节点注入电流,基于支路耗散功率转归分量法得出包含平衡节点的各电源节点应分摊的网损,然后利用边际网损系数法得出除平衡节点外的其他各节点分摊的网损。最后对含小水电的陇南地区电网进行了计算分析,将文中所提方法与传统的改进平均网损分摊法进行对比,验证了所提方法的可行性。

径流式小水电群随机环境经济调度方法

针对径流式小水电群的电力系统,建立了以污染气体排放和购电费用最小为目标的随机动态环境经济调度模型。借助场景法将该模型转化为大规模两目标确定性动态调度模型。采用法线边界交叉法将这个两目标优化问题转换为一系列单目标优化问题,并采用非线性原对偶内点法求解。在迭代过程中,按照场景顺序将简化修正方程的系数矩阵排列为对角加边形式,方便对其实施解耦,并运用异步块迭代法求解,从而将一组高维修正方程组的求解转化为若干个分别与预测场景和误差场景相对应的低维修正方程组的求解。采用某省级电网的真实数据进行计算,在高性能集群上建立了并行计算框架以缓解计算占用内存并提高计算速度。通过这个计算架构,可以获得一组日前调度计划,且使得更加全面的折中优化结果可以应用于电力系统的调度。

基于可插拔模型分片的小水电群多目标调度系统设计与实现

为了提升区域内小水电的经济效益和生态效益,针对多元化的小水电群调度目标,设计并实现了可插拔模型分片技术的小水电群多目标调度系统.系统采用接口抽取方法与关注点分离思想,将多个调度模型以XML描述文件的格式进行切割分片,在调度决策中以可插拔的形式制定调度目标,具备了良好的可操作性和扩展性.给出了基于二次处理策略的NNBR模型径流预测方法,考虑实际应用示范流域具有多种类型的水库、电站,以及具有串、并联的混联结构特征,实现了径流预测、多目标联合调度和生态径流保证等多种要求.

基于改进遗传算法的串联小水电群优化调度

建立了由沙畈水库和金兰水库组成的串联小水电群优化调度的数学模型,采用了改进遗传算法对该模型进行优化计算。算法设计编程简单、计算工作量小、收敛速度快。利用两个水库的入库径流实测值进行了仿真实验,结果说明优化调度能比常规调度取得更大的经济效益,同时也说明了遗传算法是求解小水电群优化调度的可行而有效的方法。

含有小水电群的区域配电网电压质量研究

针对小水电供电的季节性特点,对陕西省城固县北部配电网中的小水电站运行工况进行了分析,分别研究小水电在夏季丰水期和冬季枯水期的运行情况,利用相关历史数据对配电网在不同运行工况进行理论计算,提出不同季节特性下配电网安全稳定运行的措施和方法。最后对该模型的配电网提出电压质量治理的建议,对确保含有小水电群的配电网电压质量治理有一定的借鉴意义。

小水电群智能优化调度算法研究

小水电群的优化调度是一个大规模、多目标、复杂的多阶段决策过程,通常采用传统的动态规划法.探讨了智能优化算法在小水电优化调度中的应用问题,分析了改进遗传算法的工程实现方法及仿真结果,着重分析了算法的收敛特性、算法的计算速度等,说明了遗传算法求解该问题的不足,并提出了采用粒子群算法、蚁群算法等的设想.

配电网侧小水电群整体惯量估计方法

配电网作为电力系统的重要部分,内含具有惯性响应的小水电群,但在传统的电网惯量和频率稳定评估中常忽略惯量贡献。同步相量测量单元(PMU)的出现,使获得扰动后数据估计配电网侧小水电群惯量成为现实。为实现对配电网侧小水电群的整体惯量估计,提出了一种基于有功—频率类噪声扰动信息的惯量估计方法,将配电网侧小水电群等效为一个整体,利用节点数据直接估计得到其整体等效惯量。算例结果表明,所提辨识方法能准确估计出单机惯量大小,并适用于节点下的配电网侧小水电群整体惯量辨识,从而减小由获取配电网侧内全部单机的数据进行整体惯量估计产生的误差和难度。

规模化小水电群电站快速调节系统远动通道的实现及应用

为实现规模化小水电群与风、光、水、气多种能源联合运行,平抑风电、光伏等新能源并网给电网造成的波动,针对规模化小水电群稳定、可调且调节快速的特点,开发了水电站侧集水电站有功功率和无功功率快速调节功能为一体的嵌入式控制器,使参与调节的各个小水电站具备功率快速协调控制的能力。为实现规模化小水电群按照远方控制策略进行闭环控制,需建立远程主站与水电站间闭环控制的远动通道,针对小水电站的实际特点,提出了利用调度数据网及无线通信两种方案。工程示范应用表明,实现了水电站功率快速调节系统与远方电站快速调节主站的闭环、协调控制。

规模化小水电群功率快速控制系统及其在贵州电网中的应用

贵州地区水能资源丰富,小水电站众多,但基本处于无人管控的“盲调”状态。如何让小水电站实时响应调度指令,进行功率调节,具有一定的研究价值和实际的工程意义。本文基于小水电站功率可快速控制的特点,同时克服单个小水电站功率调节能力有限的缺点,提出了规模化小水电群功率快速控制系统整体架构,提出了包含有功功率和无功功率快速控制策略,应用于嵌入式控制设备,将位于同一地区的小水电站组成规模化小水电群,协同快速地实时响应上级控制系统功率控制指令,通过励磁调节系统实现无功功率的快速控制,通过调速系统实现有功功率的快速控制。相关研究成果在贵州电网六盘水地区5座小水电站的良好示范应用案例,验证了所研制的嵌入式控制设备的有效性,体现了该示范工程的可行性。

趋势导向的极限学习机小水电群出力预测

为解决传统水电预测模型因原始数据处理方式单一而导致预测精度低的问题,提出了趋势导向的极限学习机预测模型。模型首先对小水电群的出力历史数据进行了平滑及异常数据修复处理,接着从处理后的功率曲线中提取功率变化的趋势,并将趋势作为极限学习机模型的新特征输入,为极限学习机的预测提供一个正确且唯一的预测趋势,极大地提升了小水电发电量预测的准确率。模型已应用于广西全区小水电群的发电量预测,具有广泛的应用前景。

改进遗传算法在韶关小水电群优化调度的应用

分析韶关地区小水电群联合优化调度的特点,结合当地实际情况,建立了小水电群优化调度的数学模型。通过对传统优化调度方法和遗传算法的基本步骤进行研究和改进,提出了基于改进遗传算法的模型求解方法,并对韶关电网系统中的两个小水电站进行联合模拟求解。实例结果表明,该方法科学可行,对提高电网运行和提高水电能源的利用具有重要意义。所提出的模型和算法已成为"韶关电网水电优化调度决策支持系统"的一部分,并投入试运行。

一种提高多小水电群送出能力的PSS参数协调优化方法

提出了一种基于粒子群算法的PSS参数协调优化方法,通过增加主导低频振荡模式阻尼比的方式来提高小水电群的送出能力。所提方法首先计算出影响各小水电群送出能力的主导低频振荡模式。然后利用留数指标来筛选出参与PSS参数协调优化的机组,留数指标能够综合反映出机组参与主导低频振荡模式的可控性及可观性程度。最后提出了改进的PSO搜索策略以提高粒子群寻优的效率。将该方法应用到云南电网滇西地区的保山、怒江和迪庆三个小水电群中,以提高滇西地区小水电群的整体送出能力。计算结果表明提出的方法是可行和有效的。