有序用电精细化管理及实施措施探讨

精细化管理理念在有序用电管理工作中的应用,能够保证有序用电管理工作的有效落实,解决当前社会的电力供需矛盾问题,促进社会秩序的稳定,提升电网负荷率。我国当前的有序用电精细化管理中还存在很多的问题,影响有序用电精细化管理的顺利开展。针对当前的具体管理情况,对有序精细化用电管理的内容和意义进行研究,并以此为基础提出相应的应对措施,通过对用电环境的精细化管理、用电管理的精细化管理以及监督中的精细化管理,有效提升了有序用电精细化管理的效率,保证有序用电的正常运行,因此还需要在此基础上,继续对有序用电管理的精细化进一步完善和落实,进而促进我国电力企业的发展,同时也保证人们的用电质量和安全。     

超滤膜技术用于处理电厂循环冷却排污水

在简单介绍超滤的分离机理、分离性能之后,阐述了超滤膜技术可用于处理电厂循环冷却排污水,有效去除循环冷却水的悬浮物,降低胶体含量,对CODCr的去除率在65％以上,出水SDI≤1．5,超滤膜处理过的循环冷却排污水的水质、水量可满足反渗透进水要求。     

基于机组可调区间的水电站调峰日计划编制方法

当电网负荷预测不准确或由于气温、降雨等扰动因素影响负荷变化时,基于确定电网负荷曲线的水电站调峰日计划编制将与实际需求不匹配,易导致次日电调部门频繁下达指令使机组跨越振动区次数增加。对此,在考虑次日电网负荷波动对水电站经济运行影响的基础上,给出机组可调区间的概念并提出一种水电站日计划编制方法,即外层利用启发式逐次切负荷策略调峰,内层通过动态规划求解满足可调区间需求的较优负荷分配方案。经过清江梯级水电站的模拟应用,所提方法能有效应对次日负荷波动,减少机组跨越振动区次数,具有一定的借鉴意义和工程应用价值。     

多级协同模式下华中电网大规模水电站群跨网调峰调度研究

根据华中区域大规模电站群跨省电力输送运行实际,针对水电站群优化调度需兼顾多电网调峰需求、电站出力计划编制复杂问题,提出了一种多级协同模式(MLCM)下大规模水电站群跨网调峰调度方法。以各受端省级电网余荷均方差最小为目标建立电站群联合跨网调峰调度模型,通过流域梯级电站群层级排序获得电站优化次序,简化电站间复杂耦合关系,将约束处理耦合至电站出力网间二次分配过程中,逐步迭代调整各受电网受电计划,获得满足多电网调峰需求的电站出力计划与电网受电过程。所提方法通过华中区域三葛梯级、清江梯级、沅水梯级水电站群调度模拟得到验证,应用结果显示电站出力计划在兼顾多电网调峰需求的同时充分发挥了水电站群联合调峰容量效益,具有工程实用价值。     

基于CEEMDAN+RF+AdaBoost的短期负荷预测

高精度的短期负荷预测不仅是电力系统运行稳定的关键,也是构建智能电网的必要保证。为提高电力系统短期负荷预测精度,提出了一种基于完整集成经验模态分解(CEEMDAN)、随机森林(RF)和AdaBoost的预测方法。针对传统分解方法不能完整分解原始负荷序列的问题,利用CEEMDAN分解方法为各个阶段的IMF分解信号添加特定的白噪声,通过计算余量信号来获得各个模态分量,然后针对前9个模态分量构建RF预测模型,针对残余量构建AdaBoost预测模型,并对结果进行重构预测,得出未来24h的负荷预测数据。最后将CEEMDAN+RF+AdaBoost方法应用于华中地区的短期负荷预测,在同等条件下,与预测模型CEEMDAN+RF、EEMD+RF+AdaBoost、EMD+RF+AdaBoost、RF及AdaBoost进行试验对比,结果表明所构建预测模型的精度优于其他对比模型,具有很好的理论指导意义和实际应用前景。     

深圳南山后海海水入侵及侵蚀性研究

沿海地区的海水入侵使地下水类型和环境发生了改变，对地下建(构)筑物的混凝土以及钢筋混凝土结构中的钢筋产生侵蚀，影响地下建筑物的安全。深圳市南山区后海为填海区，存在海水入侵情况。该文通过对地下水水质试验数据进行统计分析，按水化学环境指标对海水入侵进行评价，从水平和竖直两个方向分析海水入侵的特征，同时按照环境类别和地层渗透性对混凝土以及按环境类型对钢筋混凝土中的钢筋进行腐蚀性评级，分析腐蚀的区域性特征，为工程的侵蚀性评价以及钢筋混凝土防腐作参考。     

基于偏差考核的水电站双层优化模型

当前正值电力市场新一轮改革，各地为推动市场公平竞争纷纷推出偏差考核机制。面对新的市场规则，传统以发电量最大为目标的调度模型无法适用，水电企业在交易中需考虑市场因素，控制电量偏差。为使水电企业免于支付偏差控制费用，针对市场偏差控制规则进行研究，建立了以发电量最大为目标和以电量偏差最小为目标的双层优化模型，以三峡水电站及湖北省电力市场为例，采用和声搜索算法进行计算分析。结果表明，各时段偏差率均在湖北省偏差控制范围内，水电站可免受偏差控制，该双层优化模型具有一定可行性。     

两种基于可靠度的大数逻辑多元LDPC译码算法

针对基于大数逻辑的多元低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check, LDPC)码译码算法，提出2种对于IISRB改进的算法：一种为调整初始可靠度的IA-IISRB算法，在初始化时引入调整策略，对信道初始可靠度进行预裁剪，目的是为了补偿部分信道初始信息不准确的问题；另一种为改进的重新选择策略的IRS-IISRB算法，为降低译码复杂度，在重新选择方案上，简化变量节点的筛选条件，并且为进一步逃离周期点，通过提高翻转阈值，扩大了变量节点的选定范围，提高有效信息利用率。仿真实验结果表明，所提出的IA-IISRB算法相比于IISRB算法，实现了0.1 dB的性能提升，IRS-IISRB算法相比于RS-IISRB算法，在提升0.05 dB译码性能的情况下，能减少约35%的译码计算量。