火电机组日前节能发电调度机组组合

机组组合是制定日前节能发电调度计划的重要内容,包括确定机组启停状态和经济负荷分配两方面,对此提出了制定火电机组组合的两种实现方法--分步优化和联合优化.前者基于机组排序表确定机组启停状态后再进行经济负荷分配;后者直接建立以能耗最小为目标、考虑多种约束的日前节能发电调度机组组合模型,采用启发式动态规划结合等微增率的混合算...     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。     

基于可中断负荷的机组组合优化调度模型

机组组合是制定日前调度计划的重要内容,主要是确定机组的有功出力和启停状态。在智能电网大力建设背景下,需求响应成为重要的互动资源,本文综合考虑电源侧与负荷侧的特点,比较不同需求响应手段的使用范围,选取可中断负荷并将其作为一种虚拟的发电资源,融入到机组组合中,建立优化调度模型。算例结果表明,所建模型有效降低了系统运行成本,减少效率差的小型机组的频繁启停,同时用户还获得收益,说明考虑可中断负荷的机组组合优化调度模型有利于电力系统的可靠经济运行。     

计及风险备用需求的含风电电力系统经济调度

考虑风电的波动性和随机性,该文将风电功率的不确定性引入到含风电的电力系统调度中,建立了计及风险备用的日前机组组合和日内经济调度滚动修正模型。日前调度计划包括建立机组组合模型计算日前发电计划和基于条件风险价值计算由风电预测误差引起的风险备用容量,在日内修正模型中利用风电预测值和负荷预测值2个随机变量的概率密度来估算失负荷期望和弃风期望,并将其作为风险成本引入到模型中,通过备用成本与风险成本的牵制来获取最优的调度结果和备用容量值。最后,通过算例分析结果表明,文中所提出的模型平衡了系统的经济性和安全性。     

大规模风电接入的电力系统优化调度新方法

针对风电功率的反调峰和不确定等特性,建立水电调峰效益模型,并结合风、火电运行价格模型,构建了考虑机组组合的新型多目标动态优化调度模型.同时,为应对多目标优化问题中粒子群算法陷入局部最优和效率问题,提出了基于优先排序和多子群协同进化的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm with multi-swarm co-evolution,MOPSO-MC)的优化调度新方法,即通过优先排序法确定机组最优组合状态,对负荷分配规划分为两层,并采用MOPSO-MC求解.将该方法应用于含大规模风电的甘肃电网优化调度问题,结果表明所提模型和算法为解决风电并网运行提供了一种对策.     

基于优先级排序和内点法的机组优化组合

机组优化组合的目标是确定电力系统煤耗量和网损最小的发电调度方式.优化模型中考虑了机组爬坡率的限制、输电网络断面安全约束,针对寻优效率提出了一种优先级排序和内点法相结合的机组组合优化方法.按能耗指标形成机组优先级排序表,以获得尽可能好的开机方式初始值;用局部寻优法在初始值附近的可行域内寻求最优组合状态;对负荷分配的连续性子问题用内点法求解.通过对IEEE-39节点10机系统进行仿真计算,验证了所提方法收敛速度快、耗时少,对处理机组组合问题具有有效性和适用性.     

考虑风电及分时电价的机组组合问题研究

近年来,风电等清洁能源的接入以及负荷侧分时电价的管理增加了电网调度的复杂性,为实现在风电接入及分时电价管理背景下的火电机组的经济调度和分时电价策略优化,首先研究了负荷需求对峰谷时段电价的响应模型,接着基于模糊机会约束理论建立了考虑风电及分时电价的机组组合模型,然后提出了一种双层混合粒子群算法求解该机组组合模型,以得到与风电相配合的分时电价定制策略以及火电机组出力值。最后仿真结果表明,所提出的方法可以实现负荷侧分时电价策略与供电侧火电出力的有效配合并降低火电机组的发电成本。     

考虑风电与高载能负荷调度不确定性的鲁棒机组组合

为缓解弃风问题,甘肃等电网开展了高载能负荷与风电的协调调度。然而,以电弧炉为代表的冶炼类高载能负荷在运行时存在有功功率波动,会对电网的自动发电控制(AGC)系统产生影响。为研究高载能负荷功率波动对负荷与风电协调调度的影响,文中提出一种考虑高载能负荷功率波动以及风电不确定性的鲁棒机组组合方法。该方法充分考虑高载能负荷有功功率波动与设备运行状态的关系,对负荷有功功率的不确定性进行建模。接着,考虑高载能负荷与风电协调调度时,负荷不确定性与风电不确定性对电力系统共同作用的特点,构建最小化弃风与切负荷风险的鲁棒机组组合模型,使电网对高载能负荷进行调控时,可充分考虑高载能负荷不确定性的影响。最后,在IEEE RTS-79系统中对所提方法进行了验证,并分析了高载能负荷不确定性对协调调度的影响。     

计及不确定因素的梯级水电站短期优化调度

以一定时期内期望发电效益最大化为目标,采用马尔可夫链对梯级水电站机组未来调度时段的预想故障及上网电价进行概率预测,构建了一种新的梯级水电站短期概率优化调度的模型,并且采用服从正态分布的负荷波动来分析时变负荷对优化调度的影响.该模型全面考虑了梯级水电站蓄水量、弃水量、水位、发电引用流量等约束条件,实现了机组运行状态概率预...     

计及反弹负荷平抑的空调集群直接负荷控制研究

针对传统模型对需求响应的直接负荷控制过程中,对用户空调负荷自主退出问题以及控制结束后的负荷反弹现象考虑不足等问题,研究了直接负荷控制项目的实施过程,分析了导致用户退出直接负荷控制的因素,并以负荷反弹为切入点,给出负荷削减需求结束后允许用户在一定时间内继续受控的直接负荷控制(direct load control,DLC)长控方案,并建立以需求侧实际负荷削减量与需求偏差最小为目标的直接负荷控制调度和以机组经济性为目标的供需双方协同优化调度模型.算例仿真结果表明,所提控制方案能在满足需求响应实施方的负荷削减要求、提高机组调度能力的同时有效平抑反弹负荷.     

定水电方式下的火电机组优化组合

主要研究了定水电方式下火电机组的优化组合问题,将动态优化调度算法引入到机组优化组合问题中。在计及动态约束的前提下,建立基于一定投运风险度指标下的机组优化组合数学模型,恰当地将网络求解最短路径方法用到此问题的研究之中,使机组优化组合问题的研究取得一定进展。     

基于经济性和可靠性的机组负荷最优调度

提出一种机组负荷基于经济性和可靠性的调度方法,利用动态规划和最优模糊决策论相结合,在机组的优化调度中考虑了安全性和可靠性的影响,并给出实现的方法和具体步骤。     

电网安全节能发电日前调度优化模型及算法

华北电网安全节能发电调度辅助决策系统中的日前调度模块实现了机组组合和安全约束经济调度两大功能,制定日发电计划既符合各种安全约束又满足各类辅助服务需求。采用同一个优化模型,通过修改输入信息实现节能发电调度、电量进度发电调度、成本调度、市场竞争等多种调度模式。引入violation和violation penalty weights两类参数,确保优化模型始终有解,满足工程实际应用的要求。采用同时可行性测试与优化计算相迭代的方法缩短了计算时间。日前调度模型为混合整数规划模型,采用分支定界法进行求解。为了精确校核日前调度结果,该系统开发了研究态全网络多时段安全校核功能,选择多个时间节点对日前调度结果进行精确的交流潮流校核,确保日前调度结果满足安全运行要求。     

基于粒子群优化算法的AGC机组调配研究

电力市场下AGC机组的调配问题是辅助服务领域中的一个重要研究内容。提出了一种基于粒子群优化算法的AGC机组调配方案。该方法基于AGC机组调配的数学模型,考虑了机组调节容量,调节速率等约束条件。介绍了算法的基本原理,并分析了参数的不同取值对算法收敛性的影响。实际系统的算例表明,利用粒子群优化算法,不仅可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点,而且与遗传算法比较具有收敛性好,收敛速度快的优点,从而为AGC机组的调配问题提供了一种新的有效算法。     

考虑多种约束条件的机组组合新算法

提出了考虑系统降出力备用约束、机组出力变化速率、线路潮流约束和断面传输功率约束的机组组合新算法。算法没有引入任何乘子,计算单调收敛,速度快,并且不需要初始可行解。用ＩＥＥＥ ２４母线系统对算法进行了验证,结果表明,算法对各种约束条件的处理正确,解的质量好。     

小卫星信号处理单元模拟器设计

针对小卫星仿真测试系统中对信号处理单元的模拟需求,设计并开发了一种信号处理单元模拟器,模拟真实卫星信号处理单元的工作过程和时序,在卫星仿真测试系统中代替信号处理单元和飞轮、太阳敏感器等卫星部件。以FPGA为核心,采用VerilogHDL实现与小卫星中心计算机、动力学计算机、调度计算机之间的通讯逻辑设计;采用1个DSP解算4个飞轮模型。目前模拟器已应用于小卫星测试系统中,测试结果表明模拟器工作正常,模型解算正确,满足设计要求。     

电力市场环境下解决机组组合问题的新方法

机组组合问题是电力市场环境下编制短期发电计划所面临的主要问题,在满足各种约束条件的情况下,如何合理地开、停机组、以及负荷如何在运行的发电机组之间经济地分配是一个比较困难的问题,特别是由于发电机组出力上升、下降速度的限制,使这个问题一直没有很好的解决方法。提出一种组合优化方法解决这一问题,即用启发式方法确定机组组合,用分段线性规划算法分配功率,并满足各种约束条件,特别是可以处理发电机组出力上升、下降速度约束、经实际系统检验是一种非常有效的算法。     

基于改进遗传算法的电力系统机组优化组合

用遗传算法解决电力系统机组组合及机组间的负荷分配问题。在简单遗传算法基础上,提出了将自适应遗传算法应用于机组优化组合。该算法的交叉率随种群中的最大适应度值和每代种群的平均适应度值的变化而自动改变;变异率随适应度值和进化代数的变化而自动调节。通过对算例的计算分析表明,该算法与简单遗传算法相比具有更高的精度和收敛度。