基于综合经济指标的双抽热电联产机组负荷优化分配

在确定双抽热电联产机组安全发电可行区间的基础上,以机组发电煤耗量、环保性能和负荷调整速度为多重目标,构建多目标、多约束的优化数学模型。利用混沌运动的遍历性和随机性,建立了基于混沌变尺度梯度下降的混合遗传算法,对热电联产机组热/电负荷分配问题进行优化,并且通过目标函数中的约束条件引入罚因子来确定适应度函数。实例验算表明:该模型不仅有效解决了热电联产机组电负荷调整时间的问题,而且降低了机组的综合经济成本,提高了机组电负荷综合竞争能力,为热电联产机组调峰运行提供了一种科学的负荷调度理论依据。     

330MW热电联产机组调峰能力及经济性分析

以某台双抽330MW热电联产机组为例,采用等效焓降法构建其变工况计算模型,利用该模型分别对纯凝工况、抽汽工况进行运行特性分析,计算得到"以热定电"下机组的调峰能力及其运行经济性。结果表明:在纯凝工况下机组负荷为50%时,低压缸内效率为71.1%,相比纯凝工况100%负荷降低了2.9%;纯凝工况调峰能力最强,幅度为163MW,但经济性最低;额定双抽工况的调峰幅度仅为79MW,调峰能力最小;当某一单抽流量为定值时,机组热效率随着另一抽汽流量的增大而增大。     

基于典型场景集的虚拟电厂与配电网协同定价策略

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）技术能够有效地提升配电网运行灵活性和可再生能源消纳水平,为描述电力市场环境下配电系统中多种资源的不确定性,采用拉丁超立方抽样和多尺度NJW谱聚类算法获取了包含电价、负荷、可再生能源出力等多种随机因素的典型场景集;根据典型场景集,考虑配电网与虚拟电厂的网络结构、潮流安全、机组出力等约束条件,建立了基于虚拟电厂与配电网各自利益最大化的优化模型,并提出一种基于虚拟电厂与配电网交替优化的协同定价策略。算例仿真结果表明,所提方法充分地考虑了多种随机因素,能够合理地制定虚拟电厂与配电网的交易电价,维持系统功率平衡。     

基于BP神经网络的热经济性在线计算模型

借助神经网络较强的非线性拟合能力、网络泛化及客错能力构建了基于BP神经网络的热经济性在线计算模型.以某台320 MW机组为例,针对特定的热经济性指标,根据指标的热力学特性,充分利用神经网络的优点构建了汽轮机热耗率的模型.与常规方法计算所得结果的对比表明,该模型具有较高的准确性和稳定性,非稳态运行引起的参数波动对其计算结果影响很小,为热经济性指标在线计算提供了一种新的思路和方法.     

度受限的应用层组播树预先式重构方法

在应用层组播中,如果出现非叶子节点失效或离开,则该节点的所有下游节点都将受到很大的影响。针对该问题提出一种预先式应用层组播树修复方法,即每个非叶子节点提前为它的孩子节点找到一个备用父节点,使得非叶子节点失效或离开后,孩子节点能迅速地从备用父节点接收数据。仿真实验证明,在较小的开销下,该方法在节点离开的修复速度大约是响应式方法的3倍,平均转发延时比其他的预先式方法都要小。     

双背压凝汽器变工况计算与能损分析

双背压凝汽器有2个独立的凝汽器,用单侧凝汽器的变工况计算和能损分析方法,不能准确地反映双背压凝汽器的变工况特性和耗差特性,针对此,改进了凝汽器变工况计算公式,提出了双背压凝汽器高压侧的变工况计算模型.根据双背压凝汽器高、低压侧真空不同的特点,分析了双背压凝汽器真空变化对机组热经济性的影响,并通过实例验证了该方法在凝汽器...     

基于MDPA算法的火电厂多目标负荷优化分配模型

在传统的火电厂经济负荷分配模型基础上,综合考虑全厂供电煤耗率、污染物排放量以及全厂负荷升、降时间3个目标,构建了厂级负荷优化分配的多目标模型。将差分粒子群混合算法发展为一种新型的多目标进化(MDPA)算法,即利用擂台赛法和凝聚层次聚类分析方法分别构造和修剪非支配集,同时加入精英保留策略,保留进化过程中的极值点。将该算法应用于以经济、环保、快速3个目标为多目标的厂级负荷优化分配,并与基于非支配排序的多目标优化(NSGA-Ⅱ)算法进行对比。结果表明,MDPA 算法较 NSGA-Ⅱ算法收敛速度更快,解集分布更均匀。     

脑-机接口研究中想象动作电位的特征提取与分类算法

人在想象但未实施肢体或其他身体部位动作时,与该动作相关的大脑运动皮层区域会发生与该动作实施时相似的电生理响应,称为想象动作电位.想象动作电位的提取与分类是脑-机接口(BCI)技术的关键和难点.本文分别介绍了想象动作电位的时频分析、复杂度分析、相位耦合测量、多通道线性描述符、多维统计分析等特征提取方法和线性判别分析、人工神经网络、支持向量机等分类算法,以供BCI系统设计与研究时参考.     

基于生物地理学算法的网厂两级经济负荷分配

提出了一种针对大规模机组的网厂两级负荷优化分配策略。首先将电网内所有机组进行分组,预先以厂内负荷优化分配的最优结果拟合虚拟电厂煤耗成本特性曲线,据此完成电网侧负荷优化分配,然后再进行厂内负荷优化分配,所提模型还兼顾了机组的阀点效应。针对虚拟电厂煤耗成本特性曲线的高度非线性,采用生物地理学算法( Bio-geography Based Optimization, BBO)来求解网厂两级负荷优化分配问题。仿真结果表明,所提优化策略能够快速高效地处理大规模机组的负荷优化分配问题,更易于寻到全局最优解。     

基于扩展Informax ICA的站起想象动作脑电特征提取

下肢想象动作的脑电特征提取是基于脑-机接口技术实现下肢运动神经重建的关键点和难点.通过以下肢运动神经重建的首个关键动作-站起为切入点,设计了相应的以复合动作诱发电位为基础的站起想象动作脑电采集新方案,而后采用扩展最大熵独立分量分析(extended informax ICA)结合连续小波功率谱分析的新方法提取大脑在站起想象动作时产生的事件相关同步/去同步(ERD/ERS)信息.经实验数据分析证明上述方法行之有效,可以为脑-机接口技术在下肢运动重建中的应用提供有效的手段.