水电机组检修周期的优化研究

降低设备的维护费用,合理改变定期检修时间间隔是目前比较普遍关注的问题,改变按检修规程进行检修的作法,依水电机组运行小时数为检修策略,在水电机组等值老化曲线的基础上,建立了一个数学模型,目标函数为机组在整个寿命期内获得利润最大,而不是短期的效益最大,并考虑了电力市场的经济因素和水电机组的多种约束条件。由于模型中存在很多随机变量,所以选用蒙特卡洛法求解此模型,详细给出了模型求解步骤,并用灵敏度法进行校验,证明了算法的合理性和可行性。软件应用于太平哨水电厂,为其在电力市场环境下科学安排机组的检修周期提供了一个便利工具。     

基于互补机制的水火电力系统机组组合

针对水火电力系统短期发电计划中火电机组的开停机组合与水电调度问题解法复杂性,提出以水电发电量最大、耗水量最小和火电煤耗量最小且具有时序的3个优化子问题的发电调度模型,综合考虑一个调度周期内系统机组的运行状态。基于解耦的水火电力系统优化模型不仅可以确定水电的最佳放水策略,也可以体现水电和火电互补作用,充分提高水火电力系统联合运行的经济性。针对水电系统强非线性特点,采用新型随机全局优化仿电磁学算法进行求解,对火电系统则采用改进微粒群优化算法进行求解。通过一个具有3个体积水电站和5个火电厂的水火电力系统的仿真分析,表明以互补机制为理论基础的优化模型的正确性及算法求解的有效性。     

水火电力系统有功无功经济调度的新算法

本文建立了水火电力系统有功无功经济调度的大系统分解协调模型,将复杂电力系统分解成火电有功、水电有功及无功三个相对简单的子系统,协调求解。求取协调变量λ时采用区间寻优法妥善处理火电机组越限问题。用网流法优化水电有功和无功子系统,并提出了一种特殊变费用系数网络的最小费用流算法,算例结果表明,本文模型合理且算法有效,经济效益明显。     

基于混合蜂群算法特征参数同步优化支持向量机的水电机组轴心轨迹识别方法研究

在水电机组轴心轨迹识别研究中,为解决传统支持向量机方法中特征参数无法自适应选择而导致分类性能不高、计算时间过长等问题,提出混合人工蜜蜂群算法特征参数同步优化支持向量机（HABC-SVM）的轴心轨迹识别方法。将人工蜜蜂群算法引入到支持向量机识别优化模型的求解中,对人工蜜蜂群从搜索策略、蜜源编码、更新策略等方面进行了改进。通过仿真试验获取水电机组的四类典型轴心轨迹样本,对轴心轨迹中提取的19种特征参数和支持向量机参数进行了同步优化,将改进HABC算法与PSO-SVM算法和GA-SVM算法进行了对比。研究结果表     

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。     

水电机组故障诊断中的数据融合算法

应用数据融合的理论和方法，在整个水电机组故障诊断过程中，在数据处理的信号层、特征层及决策层上分别提出不同的数据融合算法，解决了传统水电机组故障诊断中存在的大量采集数据如何有效处理的问题。所提出的算法针对水电机组故障诊断的特殊性，有较强的适应性，提高了实际诊断的准确性和可靠性。     

将嘉量原理用水于电机组的负荷分配

将嘉量原理的一个特例－极小代数法应用于求解水电机组的负荷分配问题，并提出了一种新的约束处理方法，采取这种方法既可避开机组的率限制区，又不增加分配算法的复杂性。     

基于遗传算法的水火电混合电力系统短期发电计划优化

在改进传统遗传算法的基础上 ,提出了水火电混合电力系统短期发电计划优化问题的数学模型和求解方法。模型计及了水电机组的发电流量、净水头和输出功率间的非线性关系 ,水电系统中多级水库的水流延迟等因素。算例表明本算法能更有效地达到或接近全局最优解 ,对编制大型水火电混合电力系统的日调度计划有实用价值。     

基于遗传算法的水火电混合电力系统短期发电计划优化

在改进传统遗传算法的基础上,提出了水火电混合电力系统短期发电计划优化问题的数学模型和求解方法.模型计及了水电机组的发电流量、净水头和输出功率间的非线性关系,水电系统中多级水库的水流延迟等因素.算例表明本算法能更有效地达到或接近全局最优解,对编制大型水火电混合电力系统的日调度计划有实用价值.     

基于机器学习的水电机组劣化趋势预测模型北大核心CSCD

水电机组的劣化影响着水电站乃至电力系统的安全稳定运行。为了准确解析水电机组运行状态,获取机组的劣化趋势并对其进行准确预测,本文提出了一种基于极限梯度提升算法、变分模态分解算法、双向门控循环单元神经网络和注意力机制的水电机组劣化趋势预测混合模型。该方法首先用极限梯度提升算法建立考虑工作水头、有功功率和导叶开度影响的水电机组健康状态模型;其次,根据健康状态模型,推导出数年后的水电机组劣化趋势;再次,通过变分模态分解算法对水电机组劣化趋势进行分解,得到多个相对平稳的固有模态函数分量,并对每个模态分量建立双向门控循环单元神经网络和注意力机制的组合模型进行预测;最后,将预测模型的结果进行叠加,得到最终的趋势预测结果。实例分析结果表明,所提方法能准确地表达水电机组的劣化趋势,并且能有效地提高机组劣化趋势的预测精度。     

一种病态电网潮流的数值解法

针对病态电网的潮流计算问题,提出对潮流延拓方程的龙格–库塔数值计算方法。其核心在于:在延拓法的基础上,将潮流方程解的问题转变为微分方程的初值问题,通过龙格–库塔法进行求解。在求解过程中,沿用多延拓多启动技术,以扩大解的收敛范围;将计算格式转变为常规牛顿潮流法形式,与成熟(如稀疏)技术有机衔接,使该算法符合工程实际。总之,该算法是一种大范围收敛的潮流算法,对病态潮流及电压静态稳定等问题分析有良好的适应性,修改后的IEEE 5和IEEE 118系统算例,验证了该算法的有效性。     

基于松弛牛顿法的互联电网并行分布式潮流计算方法

分布式潮流计算是解决多区域互联电网一体化潮流问题的有效方法。以松弛牛顿法潮流求解公式为出发点,首先利用矩阵分裂法,将互联电网分解为相互独立的子系统,然后利用矩阵求逆运算的Sherman-Morrison-Woodbery公式对各子系统进行协调求解,从而导出了一种新的互联电网并行分布式潮流计算方法。与基于网络分解及协调计算的分布式潮流计算方法相比,该方法具有更好的收敛性。利用基于PVM的分布式计算环境,以IEEE118节点系统为例,对所提算法进行了装配、测试以及分析,初步验证了所提算法的有效性。     

考虑发电机调度的电力系统输电能力的计算

提出一种考虑发电机有功出力调度的输电能力计算方法。该算法结合了连续性潮流计算方法和一些优化算法的优点,可由一个可行的潮流解出发,计算出各发电机有功出力随系统负荷增加时的变化情况以及考虑发电机调度时的系统输电能力,经过验证,该算法能有效地提高系统的输电能力,这对于在系统接近输电能力极限时如何通过调度发电机的出力,使系统维持一定的稳定裕度从而保持正常运行具有重要的意义。     

复系数牛顿法在电力系统稳定性仿真中的应用

针对中国电力系统稳定性分析中采用的部分恒阻抗、部分恒功率负荷模型,提出了一种复系数牛顿法求解非线性网络方程。该方法用于传统的发电机组和网络方程交替求解的仿真算法,以解决恒功率负荷模型引起的非线性问题。复系数牛顿法避免了重复稀疏算法中的因子表分解过程,同时可以采用简捷的复数数据结构。因而该方法提高了分析速度,也保证了仿真算法的精度。算法收敛后相当于采用隐式梯形法对电力系统进行了一次数值积分。该算法在     

基于二级分裂迭代法的配电网潮流计算方法

二级多重分裂迭代法是一类新的求解大规模稀疏线性代数方程组的有效并行计算方法.文中简单介绍了二级多重分裂迭代法,并结合配电网潮流计算从数学和物理意义上对内分裂、外分裂方法进行描述,继而导出基于二级分裂迭代法的配电网潮流计算方法.作为算例,利用导出的算法对IEEE 32节点系统和一个实际的较大规模配电系统进行了潮流分析计算,并对算法性能进行了分析和比较.研究工作的主要目的是将二级多重分裂迭代法这一新方法引入电力系统的分析计算,并对算法进行一个基本的评估.     

系统分解协调算法的抽水蓄能电站优化调度

建立了包含抽水蓄能电站的电网统一调度优化模型,即以调度周期内火电燃料成本为最小目标函数,满足系统及各机组约束条件。利用系统分解协调思想,开发了一个结合拉格朗日松弛方法和粒子群优化算法的混合算法,将原优化问题分解为两层优化问题。上层拉格朗日算子优化利用次梯度算法求解,下层各子问题利用粒子群优化算法求解,经过迭代寻优得到最优对偶解后,利用一个启发式算法求得满足系统约束及各机组运行约束的原问题的可行解。最后通过算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

计及UPFC的电力系统多阶段多目标无功优化算法

统一潮流控制器(UPFC)并联侧连续的无功调节能力为电力系统无功优化提供了新的控制手段。基于此,首先建立适用于新型UPFC拓扑的UPFC稳态模型;然后考虑无功设备动作次数的约束,明确多目标无功优化问题的目标函数和约束条件,建立计及UPFC的多目标无功优化模型;接着,提出一种多阶段方法对其进行求解,其中,第一阶段将原问题进行松弛并采取归一化的方法统一多个目标的量纲,第二阶段基于规格化平面约束法获取松弛问题的Pareto最优候选解集,并给出折衷解的选取方法,第三阶段基于三角罚函数法对折衷解中的整数变量进行归整,获取原问题的最优折衷整数解。最后,对南京西环网实际等值系统进行算例测试,验证了算法的有效性及UPFC在无功优化问题中的应用前景。     

基于改进MOBCC算法的热电联合系统经济环境调度

热电联产因其节能减排作用成为综合能源系统的重要组成部分,对于热电联合系统经济环境调度问题,采用基于帕累托支配的改进MOBCC算法求解,改进MOBCC算法在收敛性、解集的多样性和时间效率上具有优越的性能。采用基于约束违反指数的约束处理方法处理约束条件,并采用基于目标满意度与目标权重之间关系的多目标决策方法选择最优折衷解。算例分析表明,热电联合系统经济环境调度能够通过设置目标权重兼顾热电联合系统运行的经济目标和环境目标,实现热电联合系统的优化运行,同时验证了改进MOBCC算法的有效性。     

基于改进多目标海樽群算法的电力系统优化调度

文中提出了一种新的多目标海樽群优化算法,将其与等式约束修正技术和可行解占优约束处理技术相结合,用于求解高度约束的电力系统环境经济优化调度问题。该算法采用高斯采样策略和变异操作增强其寻优性能;通过一种改进的基于动态拥挤距离的非支配排序方法获得分布均匀的帕累托最优前沿;应用模糊集理论为决策者提供最佳折中解。在IEEE 30节点6机组标准测试系统上进行算例仿真,并与其它优化算法进行了对比。结果表明,所提算法在求解电力系统环境经济调度问题时具有更好的优化效果。