考虑多重约束和计划-市场协调的跨省跨区月度购电决策

随着电力市场的逐步放开,省外低价电的注入给受端电网购电决策带来了巨大的挑战.为此,对计划、市场不同购电渠道的购电成本进行分类和梳理,分析跨省区购电所需遵循的一系列约束,提出计划-市场协调的跨省跨区月度交易决策框架,并建立省级受端电网跨省跨区月度购电决策模型.以总购电成本最小为目标,考虑省内潮流安全约束、特高压直流联络线约束以及省间传输通道约束.以湖南电网为例,探讨计划—市场协调环境下跨省区购电约束对省级电网购电结果的影响,验证所提模型的有效性.     

引入可调度空间约束的电力系统优化调度模型

传统电力系统优化模型通常以火电机组固有技术出力作为该机组的出力约束,而实际运行中,机组调度出力范围还受净负荷值及机组上一时段出力的影响,出力约束存在较大的优化空间。为有效缩减机组出力变量的可行域范围,提出净负荷增量指标,应用该指标及机组上一时段的出力状态优化各机组可调度空间范围。进一步以可调度空间范围作为约束,建立改进电力系统优化调度模型。运用标准粒子群与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法求解。算例结果表明,混合粒子群算法能够有效改进标准粒子群算法陷入局部最优的缺点,提高模型求解精度;此外,引入可调度空间值约束的电力系统优化调度模型与传统优化调度模型相比,在确保求解精度的同时大大减少了计算量,且不易陷入局部最优。该改进的思路与方法也可应用于其它能源系统的优化调度模型中。     

新疆大河沿子220kV变电站电气总平面布置优化设计

<正>近年来,随着越来越多变电站工程的建设,变电站站址的选取是基于原有的城乡规划基础上的,不可避免的矛盾呈现在变电站在选址与国土资源部门之间。尤其是地处大西北的新疆,在变电站的选址和设计上更是存在着众多问题,如交通不便、大面积的荒漠、土地面积稀少,因此,如何利用稀缺的土地资源,不占用农田,合理布局变电站的总体电气水平,使变电站安全高效运行,是新疆电力企业需全身心去研究的课题。本文以大河沿子220kV变电站工程建设为例,基于     

基于季节调整与神经网络融合算法的售电量预测

正针对月度售电量波动性大、随机性强、精准预测困难的特点,本文构建了一种结合数据预处理(X11加法模型)和BP神经网络算法的预测模型,结合宏观经济及自然环境采用历史售电量、固定资产投资、梯度温度等输入参数进行月度售电量预测。实际结果表明,基于X11-BP神经网络融合算法进行售电量预测,能够较好模拟月度售电量的波动性,比单一BP神经网络预测精度更高,可为电网公司和售电企业生产经营及规划计划管理提供重