万安水电厂水库防洪及发电调度实践

在充分论证、分析的基础上 ,提出了径流式水电厂汛期调度的科学模式     

水库发电优化调度模型及发电调度规律研究

水库调度图以其操作简单、方便直观等优点,成为指导水电站水库运行调度的常用工具,但依据常规调度图运行时,调度结果很难达到最优,难以充分发挥水库的运行效益。针对水库发电调度图难以充分发挥水库运行效益的特点,建立了梯级水库联合发电优化调度模型,并采用动态规划逐次逼近法（DPSA）与动态规划（DP）嵌套方法进行求解。通过调度图模拟结果与所建发电优化模型的结果进行对比分析,对优化模型的合理性进行了验证,同时应用概率统计方法进一步挖掘水库汛期和非汛期的发电调度规律。对某流域梯级水库的实例应用研究表明,优化运行能够获得更好的发电运行效益,同时,发电调度规律对水电站年调度计划的制订和水库的实际运行具有指导意义。     

多种类电源节能发电调度建模及问题分析研究

从运行控制角度全面综述了节能发电调度的发展状况,根据调度目标的不同综合分析了节能发电调度的模式与模型、求解算法,探讨了节能调度在实践中存在的安全稳定问题及对策,并对节能发电调度的发展前景进行了展望。     

锦江梯级电站水库优化调度研究

针对锦江梯级电站水库优化调度问题,在建立以发电收益现值最大为目标的数学模型的基础上,通过对径流的描述以及优化计算,求解锦江梯级电站水库优化调度方案。成果分析表明,所提模型与计算方法是可行和实用的。     

梯级水电站联合优化发电调度

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。     

万安水电厂主汛期水库优化调度

万安水库主汛期(4—6月)以防汛为主,水库在批复的汛期运行水位运行,在洪水前水库预泄至汛限水位调节洪水。但在小洪水过程中,可以利用现有的库容及预报手段利用机组发电预泄达到充分利用水资源、优化调度、提高发电效益的目的,同时减少机组在震动较大的低水头区间运行。该文对汛期的运行进行了分析,对小洪水及洪水初期初步提出优化、经济运行方案,充分挖掘水库的经济效益、提高机组运行的可靠性。     

汉江上游梯级发电与航运的优化调度研究

为了协调发电与航运之间的矛盾,本文建立了日为计算时期的汉江梯级水库优化调度模型,采用大系统分解协调的原理和POA算法求解模型,详细分析了汉江近期四梯级和远期七梯级,考虑航运和不考虑航运两种情况,四种运行方式的优化调度结果,探明了发电与航运相互影响的程度,对开发汉江梯级水电和通江达海的黄金水道提供了科学依据。     

五强溪水库运行调度与效益分析

以设计报告为依据，介绍了五强溪水库及流域特性，阐述了五强溪水库运行调度方式与发电、防洪等综合利用效益的关系。     

随机动态规划在三峡梯级长期发电优化调度中的应用

对于时间序列，如果认为某时段值仅与前一时段值直接相关，则认为该时间序列具有马尔柯夫特性，径流序列近似具有这种特性。通过余留效益函数对三峡梯级建立了长期发电优化调度的随机动态规划模型。基于大量模拟的随机径流序列样本，通过简单获得径流状态概率转移矩阵，它比仅基于历史径流资料所得结果要精确得多。最后通过对模拟径流序列样本的模拟操作，对所得优化策略进行详细评估。     

雅砻江梯级水库优化调度规则提取研究

针对确定性水库优化调度模型难以直接应用于实际操作的局限性,建立雅砻江流域“三库七级”梯级水库电站联合优化调度模型,采用Gaussian径向基函数提取各水库的调度规则,并率定和检验拟合效果。结果表明,雅砻江梯级水库电站联合优化调度运行的年均发电量为983.19亿kW·h,比设计多年平均发电量增加78.94亿kW·h(+8.73%);两河口、锦屏I级和二滩水库的优化调度过程呈现一定规律,Gaussian径向基函数拟合调度过程的决定系数R2均大于90%,能有效拟合其调度规则,且模拟调度结果相比设计值增发电量51.27亿kW·h(+5.67%)。     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。     

网络化背景下电力调度的一体化管理分析

叙述了企业电力调度一体化管理的概念及其意义,并结合当下社会网络化大背景,对传统电力调度管理缺陷进行分析,同时对当下企业电力调度一体化管理新方式加以总结分析。     

Multi-objective optimal reactive power dispatch using multi-objective differential evolution

This paper presents multi-objective differential evolution (MODE) to solve multi-objective optimal reactive power dispatch (MORPD) problem by minimizing active power transmission loss and voltage deviation and maximizing voltage stability while varying control variables such as generator terminal voltages, transformer taps and reactive power output of shunt VAR compensators. MODE has been tested on IEEE 30-bus, 57-bus and 118-bus systems. Numerical results for these three test systems have been compared with those acquired from strength pareto evolutionary algorithm 2 (SPEA 2).     

全局安时无功优化调度的MAS方法

电力系统无功优化调度问题在数学上属于一种具有多目标、多不确定因素、多约束、多极值、非线性的组合最优化问题。通常的寻优方法遇到了许多困难，因此目前无功优化调度技术的应用还停留在计算规模较小的地区局部电网中。为实现电网全局实时的无功优化调度，提出一种基于分布式人工智能中多Agent系统(MAS)的无功优化调度模型。将全网无功调度按区域分解为若干个相互关联的调度子系统进行分布式求解，全局调度系统采用网络控制结构，各调度子系统则采用分层控制结构。在各子网局部实现无功优化的基础上，采用多Agent智能协调技术实现全网的全局无功优化。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

风电-碳捕集电厂联合运行的电力系统优化调度

碳捕集电厂的灵活运行方式使得其净出力的快速可调成为可能,利用碳捕集电厂灵活运行方式,将风电和碳捕集电厂联合调度,平抑风电的波动性,减小风电波动对系统造成的影响。通过引入火电机组成本、碳交易成本和风-碳捕集电厂联合出力波动最小的目标函数,兼顾系统的经济、低碳、安全效益。通过多目标粒子群算法求解模型,并用混沌搜索减小碳捕集电厂总出力对平抑风电波动的影响,通过改变权系数转换矩阵参数实现调度的灵活可调。算例分析验证所提模型的可行性和有效性。     

面向事件的电网调度日志系统研究与开发

针对新时期下电网调度的现状,阐述分析了电网调度日志系统的业务需求,在指出原有应用系统不足的基础上提出并实现了面向事件的电网调度日志系统.面向事件的电网调度日志系统符合调度员工作习惯的内在逻辑模式,不但提高了调度员工作的效率,而且有利于调度员清晰地把握电网运行的当前状态和设备状态的历史演变过程,从而为安全调度奠定扎实基础.     

Energy and ancillary service dispatch through dynamic optimal power flow

This paper presents an approach based on dynamic optimal power flow (DOPF) to clear both energy and spinning reserve day-ahead markets. A competitive environment is assumed, where agents can offer active power for both demand supply and ancillary services. The DOPF jointly determines the optimal solutions for both energy dispatch and reserve allocation. A non-linear representation for the electrical network is employed, which is able to take transmission losses and power flow limits into account. An attractive feature of the proposed approach is that the final optimal solution will automatically meet physical constraints such as generating limits and ramp rate restrictions. In addition, the proposed framework allows the definition of multiple zones in the network for each time interval, in order to ensure a more adequate distribution of reserves throughout the power system.     

基于MO-APSO的含风电场电力系统动态环境经济调度

为综合考虑碳排放权交易对风火联供模式的影响,基于节能减排、发电效益、机组运行3个方面约束条件,引入碳排放权交易成本函数,构建了考虑发电成本、碳交易成本、环境成本的风火联供系统多目标动态环境经济调度(DEED)模型。提出一种多目标自适应粒子群优化(MO-APSO)算法求解该DEED问题。根据寻优过程中粒子当前的适应度函数值,对惯性权重及学习因子进行自适应修正,进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力。含风电场的10机电力系统仿真结果表明:所提方法能同时优化成本和排放这2个冲突的目标,且获得了比其他算法更为宽广和均匀的Pareto前沿,有效降低了联供系统的碳排放量及综合运行成本。