一定弃风光率下的水光风互补发电系统容量优化配置研究

为解决水风光并网发电中弃风、弃光问题,提出了水光风互补发电方式,在允许互补发电系统有一定的弃风光率的条件下,以系统弃风光电量最小和接入的风光总规模最大为目标,采用C#语言建立了水光风互补发电系统容量优化模型,以计算水电站可接入的风光项目的最优比例和容量配置。最后以岗托水电站及周边风光资源为例进行了实例分析。结果表明,在满足模型最优准则的条件下,水电站应尽可能少地接入风电,较多地接入光伏发电。系统弃风光率分别为5%、8%、10%时,岗托水电站接入的风光项目最优比例均为0.5∶1,可接入的风光总规模分别为50.14×10~4、83.27×10~4、148.81×10~4kW,可分别送出风光总电量7.74×10~8、12.46×10~8、21.76×10~8kW·h,送出通道利用率分别提高了8.05%、12.95%、22.64%。研究成果可用于指导水光风互补发电。     

基于四川水电调峰外送情景下的受端电网接纳空间分析

当前有关四川水电跨省消纳研究多以水电外送电量最大化为目标而忽视了受端电网调峰压力问题,实际上若受电区调峰形势严峻,则难以实现水电跨省最大化消纳的真正落地。鉴于此,为缓解四川水电跨区消纳与受电区调峰压力之间的矛盾,文中在考虑受电区本地清洁能源消纳和电力系统可调容量基础上,以外送水电负荷追踪能力最大化为目标,构建了四川水电调峰外送方式下的受端电网接纳空间测算模型,以重庆电网为算例,设置汛期高负荷水平日、中等负荷水平日和低负荷水平日3种场景,计算了重庆电网接纳空间水平,然后与四川水电常规外送方式进行比较,结果表明：四川水电调峰外送方式下,3种场景中重庆电网可在其调峰能力之内接纳四川水电54 525 MW·h、31 340 MW·h和22 082 MW·h;四川水电调峰外送情境下,主要承担重庆尖端负荷,削减了电网负荷峰谷差,3种场景中受电区调峰压力分别降低了20%、14%和9%;与四川水电常规外送方式相比,四川水电调峰外送方式有效降低了重庆调峰运行成本,缓和了受电区调峰压力,更有利于电力系统安全经济运行。     

基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究

负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的，针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上，提出了结合Copula函数与最大熵原理（POME）的负荷与气象因素相关性度量方法，该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布，利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构，并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明，Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定，具有灵活的函数形式，能准确表达多变量系统的相依结构；秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足，能准确度量负荷与气象因素的相关性。     

BPPR网络模型在寸滩站洪水预报中的应用

以寸滩站为例,针对建立复杂区间入流河段洪水预报系统是水文预报领域的难点、峰值预报精度是洪水预报过程的关键,采用BPPR网络模型,构建了寸滩站BPPR洪水预报模型,并预报了寸潍站2008～2010年的洪水过程.结果表明,该模型对洪峰的映射及洪水过程的模拟精度较高,预报效果理想.     

金沙江下游梯级与三峡区间流量演算模型研究

针对马斯京根法区间河道流量演算的缺陷,以未来金沙江下游溪洛渡、向家坝水库与三峡水库的梯级优化运行为例,分别构建了马斯京根流量演算模型与人工神经网络流量演算模型,并对演算参数做了最优估计。检验结果表明,该方法行之有效,具有适用性。     

节能发电调度下梯级水电站短期优化调度研究

随着我国节能发电调度政策的逐步实施,梯级水电站在新的调度方式下如何优化运行已成为当前重要的研究课题.以总蓄能耗用最小为目标,研究了梯级水电站节能运行的短期优化调度模型,采用退火遗传算法进行求解,并对火溪河梯级水电站进行了实例计算.结果表明,该短期优化调度模型能够提高梯级水电站水能利用率,适应节能发电调度的要求.     

分时电价下梯级水电站日优化调度模型的探讨

梯级水电站日优化调度模型在考虑电网负荷要求和梯级水电站各机组的振动区的前提下,采用电网允许的峰平谷负荷比约束日内各时段的出力,达到了减少机组起停次数的目的。模型采用动态定出力求解,以梯级电站发电收入最大化为目标,并用实例对此模型进行了计算。计算过程和结果表明,动态定出力求解时间短,优化结果与目前的电网需求相一致。     

基于飞蛾火焰优化算法的火电调峰负荷分配研究

在分析火电调峰成本的基础上,以调峰成本最小化为目标构建了火电调峰负荷分配模型,引入飞蛾火焰算法作为模型求解方法,以重庆电网为例,共设定3种负荷分配场景,同时以粒子群算法和蚁群算法求解效果与飞蛾火焰算法对比,验证了模型及求解算法的高效性和合理性。结果表明：3种场景下,随着调峰需求的增加,优化过程中需要部分机组进行深度调峰和启停调峰才能满足调峰需求,优化后系统调峰总成本分别达到了1 976万元、2 645万元和3 287万元;3种算法求解过程中,飞蛾火焰优化算法收敛速度更快,求解效率更高,且经飞蛾火焰优化后的系统调峰总成本最低,相比传统优化算法具有更强的规避局部最优解能力。     

梯级水电站群水位最优控制的知识推理方法

针对梯级水电站群调节水库长期调度缺乏成熟方法,难以指导水电站水位有效控制的问题,提出一种新的水库调度决策方法,该方法应用知识推理技术,以调度函数建立知识库指导水库调度决策。通过模拟对比分析,结果表明,按此方法进行水库调度决策是合理可行的,同时克服了传统方法的缺点,能够应用于指导水库调度决策。