Research on the Prediction of Load Regulation Capacity for Supercritical Thermal Power Unit

Both the modeling and the load regulation capacity prediction of a supercritical power plant are investigated in this paper. Firstly, an indirect identification method based on subspace identification method is proposed. The obtained identification model is verified by the actual operation data and the dynamic characteristics of the system are well reproduced. Secondly, the model is used to predict the load regulation capacity of thermal power unit. The power, main steam pressure, main steam temperature and other parameters are simulated respectively when the unit load is going up and down. Under the actual constraints, the load regulation capacity of thermal power unit can be predicted quickly.

Large Units, Large Plants -Major Thermal Power Sources

China’s electric power industry as a basic industry, plays an important role in the longterm, sustained and healthy development of the whole national economy. China’s electric power industry attained great achievement in technology and economical results during the past eight years from 1987-1995. The total national installed generating capacity increased from 102.897 GW in 1987 to more than 200 GW in March, 1995.

500 MW Unit Simulator for Panshan Thermal Power Plant Passed Acceptance

After a thorough demonstration in Panshan Thermal Power Plant, the 500 MW super critical pressure unit simulator developed by the Simulation & Control Institute under the North China University of Electric Power was accepted by experts from the North China Electric Power Group Company on 3rd August 1996.

Optimization of Minimum Power Output for Combined Heat and Power Units Considering Peak Load Regulation Ability

Northern China has rich wind power and photovoltaic renewable resources. Combined Heat and Power (CHP) Units to meet the load demand and limit its peaking capacity in winter, to a certain extent, it results in structural problems of wind-solar power and thermoelectric. To solve these problems, this paper proposes a plurality of units together to ensure supply of heat load on the premise, by building a thermoelectric power peaking considering thermal load unit group dynamic scheduling model, to achieve the potential of different thermoelectric properties peaking units of the excavation. Simulation examples show, if the unit group exists obvious relationship thermoelectric individual differences, the thermal load dynamic scheduling can be more significantly improved overall performance peaking unit group, effectively increase clean energy consumptive.

Study on Coal Consumption Curve Fitting of the Thermal Power Based on Genetic Algorithm

Coal consumption curve of the thermal power plant can reflect the function relationship between the coal consumption of unit and load, which plays a key role for research on unit economic operation and load optimal dispatch. Now get coal consumption curve is generally obtained by least square method, but which are static curve and these curves remain unchanged for a long time, and make them are incompatible with the actual operation situation of the unit. Furthermore, coal consumption has the characteristics of typical nonlinear and time varying, sometimes the least square method does not work for nonlinear complex problems. For these problems, a method of coal consumption curve fitting of the thermal power plant units based on genetic algorithm is proposed. The residual analysis method is used for data detection;quadratic function is employed to the objective function;appropriate parameters such as initial population size, crossover rate and mutation rate are set;the unit’s actual coal consumption curves are fitted, and comparing the proposed method with least squares method, the results indicate that fitting effect of the former is better than the latter, and further indicate that the proposed method to do curve fitting can best approximate known data in a certain significance, and they can real-timely reflect the interdependence between power output and coal consumption.

集成蓄热装置的火电机组调峰特性分析

【目的】随着新能源的大规模发展,新能源出力不确定性和波动性问题展现出来,而为了弥补新能源出力缺点,火电机组承担起了调峰作用。为了提升火电机组的调峰能力,对其调峰特性进行了研究。【方法】首先,以某350 MW供热机组作为分析对象,应用仿真软件搭建热力系统模型,并验证该模型的精确性。其次,以蓄热系统为辅助系统,研究机组在满足供热需求情况下的机组调峰能力,并分析蓄热等储能单元对机组调峰能力的影响。最后,采用启发式粒子群算法对蓄热水罐运行策略进行优化,得到随热负荷变化的储热罐最优运行模式。【结果】通过蓄热水罐与火电机组耦合的方法有效提升了机组的调峰和供热能力,并提出可以根据实际热负荷数据确定最大化收益的运行模式。【结论】该方法对机组的运行策略具有指导意义。

飞轮储能辅助火电机组一次调频及其性能评价

为促进太阳能、风能等新能源消纳,进一步拓宽火电储能技术升级和灵活性改造渠道,助力双碳目标和新型电力系统建设,提出增设储能系统辅助火电机组调频以解决火电机组爬坡慢、机组振荡不稳定等问题。基于国内外研究现状,提出机组以及储能系统荷电状态出力控制策略模型,通过Matlab/Simulink搭建两区域电网进行模拟仿真。结果表明,在阶跃扰动下区域1机组耦合1 MW飞轮储能系统后,峰值降至1.93×10^(-3)pu,降低4×10^(-4) pu,占原频率波动率的9.39%,机组实际出力从2.45×10^(-2)pu降至1.61×10^(-2)pu,降低34%。结果表明,在外界相同扰动条件下,采用飞轮储能辅助火电机组调频可有效减小系统频率波动量,减少汽轮机输出功率波动,提升调频性能。

基于火电灵活性改造的可再生能源消纳系统成本优化

随着风电等可再生能源的大规模发展,带来了消纳难等新挑战,通过火电灵活性改造可以增强电力系统灵活调节能力、提升可再生能源消纳空间,同时需要考虑火电灵活性改造的经济性和对可再生能源消纳的影响。因此,综合考虑火电机组常规运行成本及灵活性改造后增加的各项成本,结合碳排放成本和弃风成本,建立以总成本最小为目标的火电灵活性改造前后优化调度模型,采用对比差值法计算基于火电灵活性改造的可再生能源消纳系统成本。通过算例,将所建模型应用于对比改造前后、不同碳排放强度、是否考虑弃风等不同方案下的机组运行状况及消纳系统成本大小,并拟合得到可再生能源渗透率和消纳系统成本的关系曲线,验证了模型的有效性。

基于蝙蝠优化算法的电力系统经济调度

针对电力系统的优化调度问题,提出基于蝙蝠优化算法的运行策略,旨在降低发电机组的总燃料成本和减少污染物排放量.然而由于约束条件的复杂性,一般的数学方法难以解决这个难题.采用优化过的蝙蝠算法(NBA)来解决电力系统动态经济调度问题,为了验证优化过的NBA算法的性能,对一个含有6台火电机组的电力系统进行优化调度,并在Matlab软件中对模型进行了仿真和测试.以运行成本最小为目标函数,约束条件包含功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束、火电机组爬坡约束、网络潮流约束等,然后使用NBA算法完成对电力系统优化调度决策任务,结果表明,优化过后的算法减少污染的同时降低了发电成本,提升了电力系统的效益.

基于逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略

随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利用逐次变分模态方法分解,由火电机组响应分解后的低频功率指令,同时设计飞轮储能下垂优化控制方法,实现飞轮储能与火电机组响应频率变化的协同控制;最后在不同工况下仿真验证,结果表明所提策略可有效避免火电机组一次调频时的频繁出力,减小火电机组响应频率变化时的调控要求,同时可最大限度地利用飞轮储能调频容量并保证飞轮储能调频期间的运行安全,进一步提升了系统的频率响应能力。

双碳目标下高温气冷堆替代中小型火电的思考

碳达峰碳中和是我国一项重要的国家战略决策,“双碳”目标的提出给能源行业带来了深刻的变革,我国能源结构将进一步优化,电力行业必须实现低碳转型,新能源取代火电已成为必然。本文分析了新形势下火电企业面临的巨大挑战、发电规模受到限制、经营成本不断上升,尤其是中小型火电机组,面临着淘汰和关停的局面,而高温气冷堆具有固有安全性、发电效率高、用途广泛的显著特点,使其替代中小型火电成为可能。本文通过厂址适应性、技术可行性、经济可行性三方面,分析了高温气冷堆替代中小型火电的可行性,并从相关法律法规适用性、内陆厂址所带来的问题、开展公众沟通等方面提出建议。

新型电力系统下燃煤火电机组一次调频面临的挑战与展望

频率稳定是未来新型电力系统运行的最关键要求之一。中国的能源禀赋决定了燃煤火电机组是最核心、最可靠的一次调频资源。然而,燃煤火电已开始出现一次调频能力不足的趋势。为了满足当前和长远发展的需要,文中综述了燃煤火电在一次调频领域所面临的挑战、研究现状和关键科学问题。首先,总结了新型电力系统发展背景下火电一次调频的4个重要趋势,分析了下一步调频在电网和火电厂运行中的不足,提炼出提高一次调频能力和快速准确模拟调频的关键挑战。其次,从电网和火电厂运行的双向视角,综述了调频能力提升和调频动态仿真的研究现状和存在的问题。最后,结合上述挑战和瓶颈,展望了未来新型电力系统火电一次调频的关键技术问题。

应用集成极限学习机的电站SCR脱硝系统建模与分析

针对火电机组普遍采用的选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝反应容易受到环境因素影响,且具有非线性、大迟延、强扰动特点,难以建立准确反应模型的问题,提出一种基于集成极限学习机的SCR脱硝系统建模方法。首先,选择4种具有不同激活函数的极限学习机和核极限学习机作为基学习器,分别建立SCR脱硝系统模型;然后,利用偏最小二乘算法将各基学习器的结果进行集成;最后,采用某1000 MW超超临界机组实际运行数据与所提建模方法相结合建立SCR脱硝系统模型。实验结果验证模型的有效性;与其他方法所建模型对比,结果表明基于集成极限学习机的SCR脱硝系统模型具有更好的模型泛化能力。

火电机组深度调峰工况下炉侧蓄热系数对一次调频能力的影响分析

为研究火电机组深度调峰工况下炉侧蒸发段、过热段蓄热系数对机组一次调频能力的影响,以暂态稳定程序PSD-BPA中的典型模型为基础,同时考虑火电机组实际以炉跟机协调方式下的控制逻辑,搭建适用于火电深度调峰工况下的精细化仿真模型。通过某额定功率Pe为1 000 MW直流炉在35%Pe工况点的实际一次调频数据,验证了模型的正确性。以仿真模型为基础,定性分析深度调峰工况下炉侧蒸发段及过热段蓄热系数对机组一次调频能力的影响,结果发现:炉侧蒸发段蓄热系数越小,机组的一次调频响应能力越强;炉侧过热段蓄热系数越大,对机组一次调频越友好,通过增、减蒸发段和过热段蓄热系数可以提高机组的调频能力。另外,建立的一次调频精细化模型可以为电力生产、监管部门提供火电机组一次调频裕度分析,有利于新型电力系统的安全运行。

深度调峰工况下超临界机组的干湿态转换策略研究

为寻求深度调峰工况下合适的干湿态转换方式,在2台超临界机组上,采用2种不同的干湿态转换策略,对协调控制方式下的干湿态转换及其对系统稳定性的影响进行了研究。结果表明:2种策略均能够实现协调方式下的干湿态转换,可以通过转态进行进一步的深调工作;通过煤、水协同控制或给水流量控制均可实现干湿态转换,但水煤比变化情况不同;干转湿过程中,受到2种策略的影响,系统稳定性(主汽温度、主汽压力)区别明显;在湿转干过程中,2种策略下的系统都表现出良好的稳定性。

计及改进阶梯型碳交易和热电联产机组灵活输出的园区综合能源系统低碳调度

为了进一步降低园区综合能源系统(park-level integrated energy system,PIES)碳排放量,优化热电联产(combined heat and power,CHP)机组出力的灵活性,提出一种考虑改进阶梯型碳交易和CHP热电灵活输出的PIES低碳经济调度策略。首先,将遗传算法与模糊控制相结合,设计一种遗传模糊碳交易参数优化器,从而对现有阶梯型碳交易机制进行改进,实现该机制参数的自适应变化;其次,在传统CHP中加入卡琳娜(Kalina)循环与电锅炉(electricboiler,EB),构造CHP热电灵活输出模型,以同时满足电、热负荷的不同需求;然后,提出一种柔性指标——电、热输出占比率,进而计算出电、热输出占比率区间,以衡量CHP运行灵活性;最后,将改进阶梯型碳交易机制和CHP热电灵活输出模型协同优化,以系统运行成本和碳交易成本之和最小为目标,构建PIES低碳经济优化模型。算例分析表明,所提策略可有效降低经济成本和碳排放量,同时还可扩展CHP灵活输出调节范围,能够为PIES低碳经济调度提供参考。