基于预测负荷的暖通空调系统优化调度

随着我国“双碳”目标的提出,公共建筑能耗低碳化成为重点研究领域,其中基于冷热负荷预测结果优化供能系统调度策略是实现“按需供能”的有效技术手段。针对公共建筑,基于热阻法构建了冷热负荷预测模型,根据负荷预测结果,采用改进粒子群优化(PSO)算法对复合冷热源供能系统的负载、水网供回水温度和流量、阀门开度以及泵组启用台数进行迭代寻优,以供能系统运行成本、机组寿命和环保性为优化目标提出全工况最佳运行策略。基于研究成果对某公共建筑冬季供热系统进行节能改造,可在满足建筑热负荷、平衡水力工况和延长机组运行寿命的同时,分别实现降低泵组功耗10.66%、系统运行成本21.52%。结果符合理论实际,证明了所提方法的可行性与有效性,为公共建筑的按需供热、节能运行提供了有效参考。

一种广义预测模型的研究

传统的预测方法存在着难以全面考虑影响因素 ,其中包括算法复杂、精度较差、实时应用等缺点 .针对供热、空调、电力、供水等系统的负荷既受到环境因素等模拟量的影响 ,又受到节假日、上下班等开关量影响的特点 ,将模拟人脑逻辑思维的模糊技术与模拟人脑自学习的神经网络技术相结合的模糊神经网络引入到负荷的预测中 ,提出了一种新型的基于模糊神经网络的预测模型 ,并对输入量的选择进行了详细的分析 ,既考虑了历史数据的影响 ,又考虑了突发事件的作用 。

负荷预测中的温度热累积效应分析模型及处理方法

为研究气温与电力负荷的关系,剖析了夏季温度与负荷之间的相关性,在此基础上分供电能力充足和供电能力不足两种情况讨论了热累积效应对负荷的影响,提出了基于模糊理论的温度热累积效应与负荷的关系模型及处理方法。在实际负荷预测过程中,采用上述方法对持续高温日负荷预测结果进行了修正。分析结果表明,该模型能有效地反映热累积效应和负荷之间的变化关系。

CPS考核标准下河南电网AGC控制策略

针对华中电网即将实施的省际联络线电力电量CPS考核细则,结合河南电网AGC实际情况,对河南电网现有A1/A2考核标准下的AGC控制策略进行修正,并在改进的基础上扩充功能使其满足CPS考核准则。首先提出了适应CPS考核标准的AGC控制目标,并将控制策略细分为水火电ACE分解比例策略、以日前计划机组为基础的动态平衡AGC控制策略及火电AGC编组策略三部分。自从这些控制策略实施以来,大大改善了河南电网AGC调节品质,提高了河南电网频率品质,减少了联络线责任考核电量。

火电AGC机组超前控制策略

针对目前常规火电机组自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)性能的不足,设计了基于超短期负荷预测的火电机组AGC超前控制策略,与基于区域控制误差(Area Control Error,ACE)控制的水电机组AGC相配合,实现水火电AGC机组协调控制,达到充分利用火电AGC并调整长期ACE指标的目的。这种方法不仅适用于当前阶段,经过少量的改动也能应用于电力市场AGC辅助服务交易中。应用该方法的超前AGC控制系统已在江西EMS 系统平台上实现并投入在线闭环控制,运行实践表明,该方法能有效预测ACE未来的变化趋势,对指导AGC进行超前调整起到了很好的作用。

区域供热间接连接二次网供暖系统仿真

目的研究区域供热系统的热滞后性,为降低采暖系统能耗并达到按需供热提供理论支持.方法基于质量和能量守恒定律及传热学原理,创建间接连接集中供热系统二次系统各个环节的数学模型,并运用MATLAB/Simulink建立相应的仿真模型,以沈阳某住宅小区为研究对象,仿真分析该供热系统的温度响应,观察系统的动态特性.结果在时间为15 h时,室外温度从-16.8℃阶跃到-5℃,室内温度达到稳定时间约为4 h,换热器回水温度达到稳定时间约为5.5 h,供水温度达到稳定时间约为6.5 h,供热量超出500 k W.结论区域供热系统存在较大的热滞后性,热源部分不能根据室外温度的改变而及时的改变供热量.这就需要对供热系统及时进行准确的负荷预测,然后利用预测的结果来指导供热系统的调节,实现热源的供热量随时与用户的需热量保持一致,从而达到按需供热.

云南电网水火电机组AGC协调优化控制策略

云南电网属于水火电资源比较均衡的电网,为水火电协调控制提供了有利的条件。针对云南电网不同时段负荷变化的特点,将水火电机组自动发电控制(AGC)按调节特性划分为多个组,每组机组在不同时段下采取不同的控制模式,有效地实现了云南电网水火电AGC机组之间的协调优化控制。试运行结果表明,该控制策略能较好地适应云南电网的特点,提高了AGC性能。

基于支持向量机和模拟退火算法对供暖热负荷的预测方法

准确的热网负荷预测能够提高热网的经济效益。本文对支持向量机模型进行了分析,对于支持向量机预测时需要人为确定参数这一缺点提出了利用模拟退火算法来自动优化参数这一方法。实例验证的结果表明,本文所提出的方法对参数的选取更有效,降低了单纯支持向量机的预测误差,与默认参数的支持向量机模型进行对比,该方法有效地提高了负荷预测精度。

供热机组的调峰能力研究

为分析供热机组的调峰能力,以某330MW供热式机组为研究对象,运用回归分析法对该机组的工况图进行了函数拟合分析,得到了工况图中所呈现的热电负荷之间的数学关系,并利用热用户采暖热负荷反推汽轮机的采暖抽汽量,代入拟合函数计算任一采暖抽汽量下的最大和最小功率,得到供热机组具体的调峰范围。结果表明:拟合的热电负荷关系式简单、方便、精度高。随着采暖抽汽量的增加,供热机组的调峰能力降低,供热机组调峰能力随采暖抽汽量的变化规律是电网调度的重要依据。

云南电网水火电AGC机组协调优化控制策略研究

云南电网属于水火电资源丰富的电网,为水火电协调控制提供了有利的条件。针对云南电网负荷时段上的变化特点提出水、火电AGC机组分时段协调控制模式,即将不同水电、火电模式预先排序成组,利用火电AGC机组在超短期负荷预测模式或计划值模式下跟踪省内负荷,中小水电AGC机组跟踪联络线和频率变化,大型水电厂适当参与调节。运行测试结果表明,该水火电协调控制架构体系能较好地适应于云南电网现有的调度方式。

基于小波神经网络的暖通空调系统短期热负荷预测

对求解反向传播(BP)神经网络中的Sigmoid函数需要无限多个值且不保证有唯一解的问题,改进后的神经网络即小波神经网络(WNN)具有较强的学习能力、较快的收敛速度等优点.因此,本文用WNN模型和BP神经网络模型预测了暖通空调系统的短期热负荷,并将预测值与实测值进行比较.结果表明,WNN模型预测值的拟合度高于BP神经网络模型预测值的拟合度,WNN模型提高了暖通空调系统短期热负荷的预测精度.

基于IBAS-BP算法的热电厂负荷预测及工程应用

针对热电厂负荷随机性强、预测精度差、计算时间长等问题,提出一种结合改进天牛须搜索算法IBAS和BP神经网络的组合预测方法;模型以热电厂的历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入因子,通过引入精英策略,将单个天牛寻优扩充为群体寻优,同时改进天牛搜索步长,使BP参数在IBAS搜索范围内有效寻优,从而优化BP神经网络的权值,增强其搜索和寻优能力,提高预测网络的性能和精度;采用4个标准测试函数,将改进模型与标准天牛须算法对比;引入均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE精度评价指标对PSO-BP网络、BAS-BP模型、IBAS-BP模型预测结果进行评估;实验结果表明,与其他模型的算例结果相比,IBAS-BP模型具有更好的预测性能;将热电厂负荷预测的结果,作为其厂级负荷优化分配系统(厂级AGC)的输入,通过负荷优化分配系统,得出单台机组未来负荷的预测值,最大限度地降低供电煤耗量,提高热电厂机组运行的经济性。

有功调度超前控制和在线水火电协调控制策略

根据有功调度不同的调度时间段,探讨了利用超短期负荷预测结果实现超前控制的可能性,并对应每个调度时间段建立数学模型;具体实施上,针对不同区域电网间调节资源的差异,以及同一区域内机组构成方式经常变更的特点,提出水火电机组协调控制理想的解决构架,作为现有控制性能标准(CPS)控制策略实际运用的补充。其有效性已在多个实际电网工程实践中得到检验。

基于负荷预测的飞轮-火电系统自动发电控制响应性能优化

随着新能源发电占比的不断增加,电网频率的稳定性受到严峻挑战,传统火电机组参与电网调频的作用愈发突出,然而部分火电机组的调节速率和精度难以满足电网负荷变动需求。为此,提出一种基于负荷预测的飞轮-火电系统自动发电控制响应性能优化策略。首先对负荷进行预测,采用基于树的管道优化工具TPOT库自动机器学习搭配并训练负荷回归预测模型,在训练数据中引入自动发电控制日前计划值以减少预测误差;然后根据负荷预测值以及飞轮系统的当前荷电状态,以火电机组调节速率最小化为优化目标,在负荷分配中优先动作飞轮储能系统,并调整飞轮荷电状态;最后基于湖北某火电厂实际运行数据进行仿真实验,实验结果证明了所提方法能够有效改善火电机组的调频性能。

基于负荷预测和负荷最优分配的工业锅炉房最优运行

应用BP神经网络预测锅炉房的日负荷曲线保证蓄热器运行的最优分段,采用最小差模型(MDM)法进行负荷的最优分配,据此编写相应的计算机程序.计算实例证明可有效减少锅炉房-蓄热器系统的日燃料耗量.

计及灰水负荷预测的区域型热补偿系统调控策略

传统供暖手段以热电联产机组作为主要热源,由于热电联产机组具有电热耦合的特性,因此运行时会产生热电负荷不匹配问题。为缓解这一问题,提出了一种集中供暖与区域型热补偿系统共同参与的供暖手段。对用户侧的灰水生产情况进行灰水生产活动预测,量化预计可回收热能,并结合光热电站的余热,将二者一同作为集中供暖的补偿热源。根据用户侧的热负荷特性以及光热电站和灰水热能回流系统的供热特性,构建区域型热补偿系统的运行优化模型,使用模型预测控制方法制定系统模型的调控策略。最后,通过设置算例仿真对比可知,所提出的调控策略能够回收利用原本废弃的热能,在实现供暖目标的同时保证了系统的经济性和环保性。

锅炉房—蓄热器供热系统的优化运行模式研究

通过蓄热器容积校核计算方法与锅炉房负荷最优分配模型的结合,建立了带有蓄热器的工业锅炉房负荷曲线最优分段模型;应用最小平方趋势剔除法,建立了分段方案的预测模型。这些模型的组合,构成了带有蓄热器的工业锅炉房最优运行模式的数学模型。实例计算结果表明其精度足够,能满足锅炉房实际运行控制要求。

基于电取暖设备热力工况的电负荷精准预测模型研究及应用

随着我国北方地区冬季清洁取暖"煤改电"的大面积推广,对电网的增容改造以及"迎峰度冬"安全运行带来了较大的压力。在总结分析不同类型电取暖设备的基础上,提出了一种基于设备热力工况、建筑类型以及室外气候条件的电取暖负荷精准预测模型;并分别在电网接入、运行调节等典型场景下进行了应用分析。结果表明,该方法在电网投资改造以及优化运行方面有较好的指导作用。

冰蓄冷空调负荷模糊预测原理及软件

介绍了冰蓄冷空调负荷模糊预测的基本原理及运用该原理的负荷预测软件的编制, 该软件运行稳定,预测效果较好。

火电机组超短期负荷预测

随着用电结构转变和可再生能源规模化并网导致的电网随机性扰动增加,电网侧需要加强对火电机组等可控可调性发电电源的统筹调度,降低其短期不可控性带来的风险。本文提出小波变换与自回归积分滑动平均(ARIMA)模型相结合的综合法用于火电机组负荷预测。该方法针对火电机组负荷信号的特点,先通过小波变换将历史负荷信号分解为规律性较好的概况信号和随机性较强的细节信号,分别建立ARIMA模型并进行拟合预测,最后加权求和得到最终预测值。利用该方法对某机组正常和异常工况下的负荷运行数据进行预测仿真,仿真结果表明本文方法预测精度明显优于ARIMA方法。