蒙开个地区河库连通工程的泵站运行方式研究

蒙开个地区河库连通工程包含南洞一级泵站、南洞二级泵站和长桥海泵站,研究水泵机组不同运行方式对各泵站运行能耗的影响有助于提升工程运行效益。构建了考虑定速节流运行方式和变频调节运行方式下3座泵站站内机组优化组合模型,运用标准遗传算法、精英保留遗传算法对模型进行求解,考虑变频调节装置成本,分析了改造方案的经济性。结果表明:精英保留遗传算法在求解精度上与标准遗传算法相差较小,但在求解效率上显著优于标准遗传算法,能够更好地求解蒙开个地区河库连通工程的泵站机组优化组合模型;变频调节运行方式的节能效果最为显著,各级泵站在流量范围中段存在高效节能段;当各级泵站大部分时间提水流量低于0.7 m^(3)/s或接近满带流量,无需变频改造;其他情况下改造后各级泵站能快速实现正向收益,经济效益较为明显。研究可为蒙开个地区河库连通工程的泵站节能改造提供参考。

基于遗传算法小波神经网络的光伏电站发电量预测方法

针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连接权值、小波函数伸缩因子、小波函数平移因子视为遗传个体,并通过遗传算法(GA)进行个体寻优以得到网络最优初始参数;然后,利用优化后的网络进行仿真预测,并对仿真数据进行分析;最后,将预测结果与实际发电量进行对比,以评估预测模型的误差和可靠性。实例分析表明,GA-WNN预测模型具有更小的误差和更高的预测精度,适用于精确预测光伏电站的发电量。

基于差异特性水泵机组的优选与调控

为有效降低泵站因理论抽水装置效率偏离实际情况产生的方案误差,在聚类方法的基础上,利用历史监测数据对泵站内各抽水装置的特性曲线进行校正,同时将校正结果运用到泵站优化调度模型中,构建基于差异特性水泵机组的泵站优化调度模型,以实现站内机组的智能优选与调控.研究结果表明:校正后曲线的理论抽水装置效率比校正前精度平均提高18.8%,更符合工程实际;相比于人工经验调度方案,基于校正后曲线的差异特性水泵机组优化方案能耗平均降低了9.08%,成本平均降低了3.59%,优于人工经验调度方案;对校正后的多台水泵机组性能曲线进行对比发现,因安装位置、累计运行台时及磨损程度不同,导致泵站内同型号水泵的抽水装置效率产生差异,最大偏差达14.63%,说明长时间运行时的泵站已无法直接通过均分流量完成最优分配,进一步证明了水泵机组差异特性研究的必要性.

基于变速抽蓄的新能源送端电网能量平衡优化控制方法研究

针对高比例新能源与抽水蓄能联合发电的送端电网协调关系复杂可能导致新能源消纳能力不足的问题,文章提出基于变速抽蓄的新能源送端电网能量平衡优化控制方法。首先,研究变速抽水蓄能机组的运行特性,分析基于变频器控制的变速抽水蓄能机组有功无功输出特性;其次,对变速抽蓄提升新能源发电能力进行分析,建立新能源送端电网能量平衡优化模型;再次,对量子粒子群算法进行改进,提出新能源送端电网能量平衡优化控制算法;最后,参考西北某地区的新能源基地外送模式,构建变速抽水蓄能电站以及常规抽水蓄能电站与新能源配合的典型场景,对比分析变速抽水蓄能电站与常规抽水蓄能电站提升新能源消纳的能力。仿真结果表明,基于变速抽水蓄能的送端电网能量平衡优化控制方法能够提高新能源利用率,可显著提升新能源的消纳水平。

含混合式抽水蓄能电站的水光蓄日内互补运行研究

在传统水电机组基础上加入可逆式机组构成混合式抽水蓄能电站增加水电调节能力,可与光伏电站联合运行,平抑新能源发电的不稳定性。为研究不同季节典型日下,含混合式抽水蓄能电站的水光蓄互补运行方式,构建以发电量最大和出力波动最小为目标的水光蓄互补运行短期调度模型,提出双层嵌套模型求解思路,考虑光伏出力的波动性,求解不同运行工况下含混合式抽水蓄能电站的水光蓄互补运行短期调度模型。计算结果表明,在不同来水及不同光伏出力过程的前提下,混合式抽水蓄能电站可采取不同运行工况以满足目标函数,不仅可以促进光伏并网消纳,还可增加水电发电量,减少弃水,为大量光伏资源并网下混合式抽水蓄能电站运行方式提供参考。

基于BPNN-GA的侧向进水泵站前池整流斜板参数优化

[目的]改善侧向进水泵站前池内的水流流态和水泵进水条件。[方法]采用计算流体动力学(CFD)和BPNN-GA(Back Propagation Neural Network-Genetic Algorithm)算法,对泵站前池的整流斜板结构设计参数进行优化。通过引入基于轴向流速分布均匀度和速度加权平均角的综合评价指标F,使用遗传算法优化BPNN模型,以获取最优整流斜板结构设计参数。[结果]通过BPNN-GA算法优化的整流斜板可有效改善进水流道内的水流流态,轴向流速分布均匀度以及速度加权平均角得到较大提高,前池内部漩涡范围明显缩小,综合评价指标F下降了6.31。[结论]因此,BPNN-GA算法可以高效地选择出整流斜板最优结构设计参数,可改善侧向进水泵站前池内不良流态。

计及风光出力相关性的风光水储互补系统优化调度

由于风电、光电及水电出力均具有随机性、波动性等特点,其大规模投入电网所带来的不确定性成为目前多能互补系统研究的难点。对此,构建了以抽蓄电站为储能装置的风光水储互补系统,为充分考虑风光出力的不确定性与相关性,采用Frank-Copula联合概率分布函数生成风光出力场景;在水电站丰平枯时期不同出力特性下综合考虑系统各约束,以互补系统出力波动性最小为目标建立优化调度模型,并采用遗传算法进行求解;最后通过算例分析验证了所提模型的有效性,结果显示在引入抽水蓄能电站后,系统的波动性都有所降低,其中丰水期降低了12.65%,平水期降低了15.79%,枯水期降低了24.26%,这表明风光水储互补系统可以减少风电、光伏发电及水电的波动性对电网的影响。

基于NSGA-Ⅱ串行模式搜索的新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度方法

针对新能源发电与抽水蓄能电站联合发电系统,提出一种多时间尺度优化调度策略,并提出一种结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和模式搜索算法的NSGA-Ⅱ-PS算法,该策略针对不同的时间尺度分别设定目标函数与约束条件,对比NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ-PS在解决本调度问题结果上的优劣性。在日前、日中时间尺度对联合系统进行优化调度,制定调度计划。结果表明:在高比例新能源消纳的基础上,新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度可在日前、日中尺度实现联合系统经济安全运行。

基于BP神经网络拟合特性曲线的取水泵站优化调度模型

针对取水泵站依靠经验搭配取水泵机组,导致取水泵站功耗较高的问题,提出基于反向传播(BP)神经网络拟合特性曲线的取水泵站优化调度模型。首先,基于BP神经网络分别构建流量-扬程、功率-流量的特性曲线拟合模型;然后,以取水泵机组总功耗最低为目标函数,分析取水泵运行的约束条件,构建优化调度模型;最后,利用改进遗传算法求解取水泵站优化调度模型,通过调整交叉概率和变异概率,避免算法陷入局部最优解。实验结果表明,该优化调度模型比传统人工操作节能,且改进遗传算法具有更好的收敛性,缩短了模型求解时间。

基于改进遗传算法的电力无线专网4G、5G基站布点规划优化方法

在电力4G无线专网中引入5G,进行4G、5G融合组网,对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后,综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本,构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型,对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进,大幅减少算法迭代次数,提高收敛速度,降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解,可以快速给出4G、5G基站优化方案,满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。

抽水蓄能机组空载工况动态矩阵PID串级控制

针对传统PID控制对含机械时滞抽水蓄能机组调节系统控制效果不理想的问题,提出了一种抽水蓄能机组的动态矩阵PID串级控制策略。考虑液压执行机构的机械时滞和主接力器的限幅与限速,建立了小波动情况下抽水蓄能机组调节系统的数学模型。在调节系统原PID控制作为内环控制的基础上,引入动态矩阵控制作为外环控制,通过天牛须搜索算法来整定优化PID参数,提出了一种新型抽水蓄能机组动态矩阵PID串级控制方法,并应用PID等6种控制策略对调节系统进行控制仿真。结果表明:所提出的控制方法可以在不同机械时滞作用下有效改善抽水蓄能机组调节系统在空载频率扰动时的控制性能。研究成果可为抽水蓄能机组的调节系统控制提供借鉴。

基于DQN算法的泵站供水系统节能控制优化

针对手动调节泵站中水泵运行的转速和启停会造成严重的能量浪费问题,引入基于深度Q网络(deep Q-learning network,DQN)的强化学习算法,通过获取当前泵组运行的状态,自动优化水泵组工作时各个水泵的运行参数,在各个水泵均处于高效区的前提下,提高水泵组的整体效率。对水泵组状态优化问题分别进行了数学描述和马尔可夫决策过程描述。同时定义了水泵组运行时的状态空间、动作空间和即时奖励值,构建DQN网络,并以深圳市M水厂为算例,在由Gym构建的自定义仿真环境中进行验证。相较于人工调控,DQN算法调控降低了8.84%的损失能耗,一年可节省吨水电耗达1.27×10^(-2) kW·h/t,实现了节能减排,具有良好的经济效能。同时,DQN算法可通过在线学习的方式适应供水环境的变化,具有自主性、实时性、可推广性等优点。

基于源荷匹配的水光混蓄电站运行策略

在“双碳”目标远景下,加快发展清洁能源构建绿色低碳的新型电力系统刻不容缓,然而以太阳能为代表的清洁能源受天然因素影响,具有较强波动性与随机性,难以大量并网消纳。因此,在考虑传统水电建设周期长、调节性能受到天然来水影响较大的原因,在传统水电机组基础上加入可逆式机组构成混合式抽水蓄能电站增加水电调节能力,可与光伏电站联合运行,平抑光伏发电波动性,促进新能源消纳。为探究在大量光伏并网下,含有混合式抽水蓄能电站的水光蓄互补发电系统的运行方式,构建源荷匹配度最佳为目标函数的日内优化运行模型,运用中长期-短期多时间尺度嵌套的求解策略,使用中长期时间尺度计算结果作为短期时间尺度计算边界条件,并采用逐步优化算法以及粒子群算法求解不同来水以及不同光伏出力情景下系统运行方式。计算结果表明在不同来水以及不同光伏出力下,混合式抽水蓄能电站可采取不同运行工况,与传统水电形成“凹”字型出力与光伏出力形成互补,不仅可以促进光伏并网消纳,还能与电网负荷需求高度匹配,此外,不同典型日下,混合式抽水蓄能电站上下水库的日内水位变幅均呈现出上水库“先泄后蓄”、下水库“先蓄后泄”的趋势。研究结果为大规模光伏并网下混合式抽水蓄能电站运行方式提供参考。

矿用乳化液泵站泵头供液流量匹配控制研究

供液流量匹配的精确控制有助于减少矿山作业设备因液压波动而出现的故障,为此研究比例溢流阀压力补偿下矿用乳化液泵站泵头供液流量匹配控制方法,以泵站泵头在一定时间内完成所有动作乳化液流量负荷波动率和消耗能源量作为目标函数,建立矿用乳化液泵站泵头供液流量匹配控制模型,设置模型约束函数后,利用遗传算法求解供液流量匹配控制模型,得出控制结果。实验表明:该方法计算比例溢流阀当前压力数值较为准确,可迅速对比例溢流阀压力进行补偿,同时可有效对乳化液泵站泵头供液流量进行匹配控制,应用效果较为显著。

基于优化GA-PSO方法的高渗透工业电站鲁棒性控制

为了弥补传统粒子群(PSO)算法风电出力鲁棒调度较低的问题,通过以遗传算法(GA)来优化PSO的方式设计了一种基于优化GA-PSO方法的高渗透电站鲁棒性控制。通过PSO算法与交叉变异相融合形式来实现PSO快速收敛的效果,避免粒子产生局部最优。研究结果表明:该鲁棒控制方法表现出了比传统控制模式更强鲁棒性,保证电站实现安全稳定控制目标。持续提高风电场的数量后,风电场分布范围也进一步扩大,提升了风电出力稳定性,降低了电站冲击程度,造成系统风险成本发生显著降低。该方法具备PSO快速收敛优势,消除了粒子存在局部最优的缺陷。

面向新能源消纳的新型电力系统优化运行策略

通过传统发电机输出功率定义有功功率流动系数,对风电场-抽水蓄能站进行统一调度,由该系数与风电场输出功率比值来决定风电的功率消纳策略。以传统发电机输出功率波动最小作为目标函数,建立跟随电网负荷变化的抽水蓄能站发电优化调度模型,采用改进的非洲野狗算法对系统进行优化,并在算法中加入动态迭代步长,旨在算法前期加快迭代速度、在算法后期增强计算精度。仿真结果证实了所提优化运行策略在系统运行中的有效性与可行性。

基于5G基站的新能源隔墙消纳研究

随着分布式发电在电网中的渗透率不断升高,许多地区都出现了新能源消纳能力欠缺的问题,解决新能源消纳欠缺问题将成为分布式发电进一步发展的关键所在。同时,又由于5G技术的快速发展,5G基站或将成为解决新能源消纳问题的重要法宝。文章以南方某一典型区域内的配电网、分布式发电以及5G基站为研究对象,研究基于5G基站的新能源隔墙消纳技术。首先,分析了利用5G基站解决新能源消纳问题的可行性;其次,以新能源总体消纳量为目标函数,考虑光伏发电出力上限、基带处理单元计算容量上限、计算任务转移时延等约束进行建模;然后,利用遗传算法对模型进行求解;最后,通过实际算例验证了模型的有效性。

基于BPNN-GA的泵站前池整流底坎参数优化

为了减少泵站进水结构内的不良流态,提高泵组运行效率,该研究基于计算流体动力学以及BPNN-GA(back propagation neural network-genetic algorithm)算法对泵站前池内底坎的结构设计参数进行优化。为便于计算遗传算法的适应度,在轴向流速分布均匀度和速度加权平均角基础上提出了前池水流流态的综合评价指标F。以综合评价指标F为目标参量,通过遗传算法优化训练好的BPNN模型,得出最优底坎结构设计参数,并同正交试验设计的最优方案的数值模拟结构对比分析。研究结果表明,在1、2、4号水泵机组运行情况下,相比于正交试验设计的最优方案泵站前池水流流态,1号水泵进水流道的轴向流速分布均匀度提高了16.58个百分点,速度加权平均角增加了4.66°;2号水泵进水流道的轴向流速分布均匀度提高了0.49个百分点,速度加权平均角下降了2.81°;4号水泵进水流道的轴向流速分布均匀度提高了8个百分点,速度加权平均角增加了7.81°,综合评价指标F为1.16,表明前池流态得到较大幅度的提高。基于BPNN-GA算法对泵站前池整流底坎参数进行优化,克服传统方法陷入局部最优的缺陷,可在满足设计要求的范围内选出当轴向流速分布均匀度和速度加权平均角最优时的底坎设计参数,为计算智能在泵站优化水力设计方面提供参考。

基于改进遗传算法与动态规划的输水泵站日优化调度

针对我国泵站因不合理调度而导致经济效益不高的问题,基于存在多管道系统的输水泵站,考虑峰谷电价的影响,以日运行费用最小为目标,构建了泵站日经济优化模型,并以蒙开个河库连通工程二级泵站为例,基于组合变异的改进遗传算法、动态规划法,对定速节流调节、变频调节两种调节方式进行泵站日优化调度。结果表明,改进遗传算法适用于泵站优化调度问题;同时发现当机组实际工况点偏离设计工况点较远时,采用变频调节经济效益更高。

蒙开个地区河库连通工程泵站机组组合研究

蒙开个地区河库连通工程是滇南中心城市水资源优化配置、统一调度的重点工程,包含南洞一级泵站、南洞二级泵站和长桥海泵站,研究泵站机组优化组合有助于降低工程的运行成本。以泵站耗能最小为目标,构建了三座泵站的水泵机组优化组合模型,运用遗传算法(GA)、差分进化算法(DE/rand、DE/best)对模型进行求解,研究结果表明:DE/rand算法求解效果较好,搜索空间更大,稳定性强,适用于蒙开个地区河库连通工程泵站机组优化组合模型求解。最优运行过程会维持最少开机台数,当总流量位于开机临界点时,总功率会存在跳变。优化后的机组组合方式提高了泵站运行效率,降低了运行成本,可为蒙开个地区河库连通工程泵站经济运行提供参考。