计及梯级水电站群的水火电节能调度策略

考虑火电厂的发电机组出力、能耗成本及污染排放三者之间、及梯级电站出力与水力耦合参数之间,以及水火电机组之间综合效益基础上,建立了梯级水电站弃水量最小、火电能耗成本最低、和污染排放最小的多目标综合节能调度模型,并提出了计及梯级水电站的水火电节能发电调度策略;利用标度转换法,将梯级水电站弃水量最小、火电机组能耗成本最低和污染排放最小的多目标综合节能调度模型转化为不同权重系数下的单目标函数;运用混合惩罚函数优化算法将问题的求解转化为无约束优化问题,并利用Hessian矩阵改进了该优化算法,克服了缩减系数选择问题;通过对含4个梯级水电站、3个火电厂的水火电系统进行仿真,优化结果验证了该算法的可行性,并具有较明显的节能效果。     

综合环境保护及峰谷电价的水火电短期优化调度

为了使电力市场环境中的发电侧能够实现节能环保且高收益的发电目标,对机组出力变化与分时电价波动之间的关系进行了研究,构建了一种新的水火电短期优化调度模型,该模型以实现电力市场条件下最大发电收益为目标,同时综合考虑了峰谷分时电价和环境保护成本对发电侧经济效益的影响,还考虑了梯级水电站群的蓄水量、下泄流量、机组出力等约束条件,由此得出机组的优化调度方案。针对传统优化算法难以处理高维梯级水电站优化调度多约束条件的缺陷,利用微分进化算法对此优化模型进行求解,仿真计算结果证明了该模型的合理性和算法的有效性。     

大规模风电接入电力系统调度模式的经济性比较

由于风电出力的间歇性和反调峰性,如果以弃风量最小为目标进行电力调度,则可能导致火电机组出力严重偏离经济运行区,致使系统煤耗量增加。结合国内可再生能源发电的相关政策和节能发电调度的基本目标及准则,针对基于弃风量最小和能耗最小的2种发电调度模式,分别构建了相应的优化调度模型;研究并提出了含风电系统发电调度的经济性评价指标,...     

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...     

考虑输电断面限制的风-光-梯级水电站长期优化调度

针对风-光-梯级水电站系统中水电站电量外送因输电断面限制因素产生的严重弃水问题,结合风、光、水时序发电互补及梯级水电站发电、储能双重特性,建立输电断面限制条件下的多能源补偿调节长期优化调度模型。首先分析风电、光伏可再生能源季节性出力,根据风光出力预测值调整梯级水电站运行水位,实现水库储能并转移发电时段,同时采用逐步优化算法与水位廊道约束耦合方法求解以外送发电量最大为目标的调度模型。最后通过算例仿真,验证了本文模型的有效性和可靠性。     

金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度补偿效益分析

为探索金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合发电调度补偿效益及补偿规律,分别建立以发电量最大为目标的单库优化调度模型和梯级联合优化调度模型,采用经典动态规划法和笔者提出的多精英向导粒子群算法(Elite-guide particle swarm optimization,EGPSO)算法对两模型进行求解,以计算梯级电站群联合调度电力电量补偿效益。选择1999、1983、1992作为丰、平、枯典型代表年径流数据进行计算,分析结果表明:金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度能显著提高梯级整体发电量,减少弃水,补偿效益显著。梯级联合调度中,金沙江梯级对三峡梯级进行电量补偿,在提高枯期出力和季节性发电量的同时,缓解了汛期集中消落带来的调度风险。     

基于聚类分析和决策树的“一库多级”水电站日调度方法

一库多级"流域梯级因下游电站对上游水库发电放水的高敏感性使得梯级短期发电计划安排面临很大难度。该文从实用性出发,利用知识发现技术,提出耦合聚类分析和决策树的梯级水电站群短期发电调度方法。采用线性回归确定上下游电站间的电量匹配关系,以此为基础,从海量实际数据中聚类得到各电站的典型出力曲线,并将影响发电调度的日计划电量、库水位、电网特性等因子,与典型出力过程进行分类训练,构建梯级发电调度决策库,以便于采用决策树方法快速确定上下游水电站的联合调度方案,最后引入约束修正策略进行出力微调,以保证结果可行性。通过红水河干流天生桥"一库两级"电站日发电调度验证,结果表明该方法能够根据发电边界条件快速得到梯级水电站发电调度计划,并能够与实际出力过程保持较好的一致性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标水火电站群优化调度模型研究

含有梯级水电厂的水火电力系统优化调度必须考虑各水电厂之间的水力耦合、上下游水电厂之间水流到达时间的延迟和可能弃水等因素.在考虑环境保护和节约能源以及水电厂运行特点的基础上,提出了一种以火电厂总运行费用、污染气体排放量、水电厂弃水量为优化目标的水火电站群多目标优化调度模型.快速分类非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于水火电站群的优化调度.计算表明,该模型有利于节能减排和环境保护,提高了水力资源的利用程度,提升了电力系统的综合运行效益,为水火电力系统短期优化凋度提供了新的研究思路.     

水火电力系统短期节能与经济发电优化调度

选取节能和经济两个决策目标,建立水火电力系统发电多目标优化调度模型,寻求满足决策目标的最优调度方案。根据水力发电和火力发电的能耗特性,引入同等装机容量技术条件下水煤转换系数的概念,建立了水火电力系统联合发电能耗模型以及火电综合成本模型,并选取水火电力系统发电等效总煤耗最小作为节能调度的目标,选取火电厂发电综合成本最小作为经济调度的目标,对含有梯级水电站群和多个火电厂的大区域性电力系统进行多目标优化调度。以一个具有8个梯级水电站和8个火电厂的水火电力系统为例进行仿真,其结果证明所建的节能与经济发电优化调度模型能够在增加发电量的同时,提高水资源利用率,节约煤炭资源,降低火电成本,创造良好的发电效益和经济效益。     

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测与优化调度决策的密切结合。利用微分进化算法鲁棒性强、搜索效率高的特点, 与蒙特卡洛方法对模型进行求解。以一梯级水电站系统为例进行计算分析,表明所提出的模型合理和有效。     

广西电网水火电互济调度效能分析研究

结合广西电网水火混合运行主要特点,从不同时期节能发电调度常用优化策略展开分析,探讨在“水电优化,水火互济,丰枯轮调,能耗排序”调度主策略下水电联合优化、水火优化互补及能耗排序等主要发电运行方式下的效能指标,重点以提高水能利用效率、吸纳汛期低谷水电、提高火电发电效率和降低煤耗为最终目的,提出了实用的6大主要分项效能指标及统计方法,对科学合理评价广西电网节能发电调度主要成效有重要现实意义.并结合不同丰枯来水及供需变化等情况对这些主要效能指标的相互关系及影响进行了分析.     

基于互补机制的水火电力系统短期节能发电调度

为充分提高水火电力系统联合运行的经济性,将减少非可再生能源的使用量及降低火电成本为主要目标的水火电力系统短期发电调度问题,转化为水力发电量最大、耗水量最小和火力发电燃料总耗量最小且具有时序的3个优化子问题。该优化模型不仅可确定水电的最佳放水策略和火电的最佳出力,还可描述水电和火电的互补作用,充分体现节能和效益的理念。针对水电系统具有强非线性的特点,采用改电磁学算法进行求解,对火电子系统则采用内点法进行求解。算例结果验证了该方法的有效性。     

含可再生能源的电力系统周优化运行策略

为协调各机组月度合约电量的完成,研究并建立包含风、光、梯级水电和火电的多源混合电力系统周优化调度模型,提出含月合约电量分解、周优化调度和日前优化调度的滚动协调调度模式,分析影响周优化调度的来水因素和滚动模式因素。算例结果表明,在蓄水期来水较丰时,引入周优化调度可以合理分配梯级水电站的水资源,提高梯级水电站综合运行效益,协调各机组月度合约电量的完成。     

节能发电调度下的水电短期优化调度

在水电比例较大的四川电网中,水电优化调度是节能发电调度的重要环节。将水电和火电分开进行优化,得到水电的总负荷曲线。以水电出力之和与总负荷曲线的偏差最小为目标,考虑各种约束条件,建立水电优化调度的数学模型,并利用遗传算法进行求解。在遗传算法中,设计编码方案,对一天中的5个时段分别进行编码,在前期就剔除大量不满足约束条件的方案,加快计算速度。该模型已经在实际系统中开始试运行,取得了良好的效果。     

基于总体协调满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

水火电力系统多目标优化调度符合国家节能减排的政策导向,在考虑整个系统梯级水电站发电效益最大化、火电机组发电成本最小化和梯级水电站发电用水最小化的目标同时,考虑了火电机组二氧化碳排放最小化的优化目标。针对水火电力系统短期优化运行调度中目标函数的权重处理困难的因素,采用一种基于目标函数总体协调满意度的处理方法,通过采用自然选择机制策略和异步学习因子策略提高算法的性能。以5个梯级水电站和4台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算．优化仿真计算证明了所提出的优化调度模型和求解算法具有可行性和适用性。     

计及节能减排的梯级水火电优化调度研究

针对梯级水电站与火电联合调度难度大、约束多的困难,考虑了节能、减排及梯级蓄能等三个目标,并引入模糊理论建立多目标水火电优化调度的模糊模型,采用最大化满意度指标法将多目标转化为单目标优化,然后通过遗传算法求解此问题。结果表明,相较于纯火电优化调度,梯级水火电调度能有效节约能源,减少污染气体排放;在此基础上多目标的水火优化调度比单目标的水火优化调度更能同时兼顾节能、减排及水电站的蓄能,达到社会综合效益最大化。