基于分层模型的变电站间隔资源优化方法

针对城市中心配电网中日益增多的接入需求与有限的变电站间隔资源之间所形成的矛盾,提出了一种基于分层模型的间隔资源优化方法。外层规划以变电站容量利用率均衡为目标对负荷归属的变电站进行优选;内层规划以空闲间隔数量最多为目标对负荷与各间隔的关联关系进行决策,并以变电站间隔资源利用率最大的优化方案作为最终的间隔资源配置方案。实际算例仿真结果表明,该方法具有较好的工程实用性,可为城市配电网的规划和建设工作提供参考和借鉴。

浅谈城市配电网间隔资源的优化及管理

随着我国国民经济的快速发展和城市化进程的加快,配电网接入系统需求日益增多,配电网间隔资源已十分紧缺,需对间隔资源进行优化整合,并加强对间隔资源的使用管理,有效提升配电网间隔资源的利用效率,以满足用户接入的需求。

变电站容量与间隔资源的配电网协调规划分析

针对电力系统中存在的变电站容量和间隔资源规划问题,提出了一种基于分层模型和二进制粒子群算法的协调规划方法。首先进行外层规划以提高变电站对区域内负荷集群节点的优化;然后在进行内层规划上根据间隔与负荷集群节点的关联关系进行优化调整;最后利用二进制粒子群算法获取变电站容量和间隔资源的最优分配方案。应用表明该算法能够充分考虑变电站容量隔离利用电网间隔资源,有效提高了电力系统的运行效率和可靠性,对电网规划具有重要指导作用。

基于变电站容量与间隔资源的配电网协调规划

在电力系统规划和运行中,变电站容量与出线间隔资源是很重要的电网资源。近年来大量大型楼盘、商业或工业用户报装容量较大,申请10 kV专用间隔数量较多,占用的变电站间隔比例逐渐增大,而经统计部分专用线路的负载率却偏低,造成公用网间隔资源紧张,同时变电站容量利用率低。针对这种矛盾情况,本文提出一种基于变电站容量与间隔资源的配电网协调规划方法,针对轻载楼盘线路或专用线路提出相应整合优化方案。以南昌广阳片区为案例,选择3个典型地块提出几种不同的优化方案并分析规划成效。结论表明,该种协调规划方法可有效推广,指导南昌配电网中有效整合间隔资源,提高变电站容量及间隔利用率,提升电网经济效益。

浅析基于变电站容量与间隔资源的配电网协调规划

在电力系统的具体规划中,针对变电站容量与间隔资源而言,其是十分关键的一个组成部分。近年来,随着社会整体发展进程推进力度的不断加快,商业以及工业用户报装容量力度的不断加大,对于专用间隔的申请数量也变得越来越多,使得变电站整体间隔比例越来越大。基于此,本文即基于变电站容量与间隔资源的配电网协调规划进行了深入的研究,并在结合实际情况的基础上,制定了具有一定可行性提升变电站容量以及间隔利用率的对策,希望可以为电网经济效益的整体提升提供一定帮助。

变电站10kV间隔紧张问题分析及应对措施

近年来,随着城区经济的快速发展,招商引资的力度提升,对高质量电网需求越来越多。但现实中电网变电站普遍存在10 kV间隔资源紧张问题,导致新增用户无法接入,甚至出现变电站负载率较低而10 kV间隔已全部用完的现象。以下分析10 kV间隔紧张的原因和应对措施。

基于二维偏差的“井”字间隔管理方法的研究

本文分析了安徽省芜湖市区110 kV变电站10 kV间隔紧张的原因、间隔使用率与变电站负载率的关系,引用“偏差”概念,创立“井”字间隔管理评估体系,采用负载率偏差、间隔使用率偏差提出二维九类归集方法,精准评估变电站间隔资源问题,差异化提出整治措施。

Multi-Mode Resource Constrained Project Scheduling Models for Progress and Equal Time Interval Payments

This study utilizes a time-precedence network technique to construct two models of multi-mode resource constrained project scheduling problem with discounted cash flows （MRCPSPDCF）, individually including the progress payment （PP） and the payment at an equal time interval （ETI）. The objective of each model is to maximize the net present value （NPV） for all cash flows in the project, subject to the related operational constraints. The models are characterized as NP-hard. A heuristic algorithm, coupled with two upper bound solutions, is proposed to efficiently solve the models and evaluate the heuristic algorithm performance which was not performed in past studies. The results show that the performance of proposed models and heuristic algorithm is good.