节能发电调度下AGC机组的优化调配研究

节能发电调度对AGC机组优化调配提出了新的要求,在新的调度模式下,AGC机组调配应以能耗最低作为目标。首先建立了节能发电调度下AGC机组的优化调配模型,考虑了系统网络约束对调配过程的影响,并采用混沌遗传算法对AGC机组的优化调配问题进行求解。该方法利用混沌扰动抑制遗传算法的早熟,加快了收敛速度,降低了计算时间。优化计算结果同时包含机组组合和负荷分配方案,增强了方法的实用性。     

含风电场的电力系统环保经济调度研究

在节能减排的电力市场环境下,清洁能源发电因其发电成本较低,环境污染小,而具有日益重要的地位。本文研究风电接入系统后的电力系统动态经济调度,建立了含风电场的环保经济调度数学模型,提出以系统总发电成本最低为目标函数,并考虑常规火电机组和风电场的各种约束条件。根据某地区的实际负荷数据,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群优化算法进行仿真验证,结果表明数学模型与优化算法的正确性与有效性。最后,应用相对熵均衡性理论,对优化调度的决策结果进行评价与选择。     

节能发电调度试点在贵州正式启动

国家发展改革委批准同意了《贵州省节能发电调度试点工作方案》，2007年12月30日贵州省在全国率先启动节能发电调度试点工作。节能发电调度在贵州启动的当天，全省发电消耗标煤减少约592吨，预计全年贵州省可减少原煤消耗30万吨，减少二氧化硫排放1．5万吨。     

计及电网运行协调性的节能减排多目标发电调度

建立了综合考虑电力系统节能减排和协调运行的多目标发电调度模型.模型中以降低燃料成本、有功网损和提高电网运行协调性指标为优化目标,其中运行协调性指标定义为支路负载率的标准差,以衡量支路潮流分布的均衡度.基于改进多目标差分进化算法(I-DEMO)获取模型的帕累托最优解集后,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)提取出最优发电调度方案.IEEE 30节点系统算例结果验证了所述发电调度方法的有效性.     

含风电的节能发电调度研究

随着大规模风电并网,风电资源的随机性及不确定性给电力系统节能发电调度带来了新问题。为适应上述电力系统新情况,更好地实现电力系统的节能减排,本文基于多目标粒子群算法,对含风电的节能发电调度进行研究。以火电机组总能耗最小和CO2排放量最小为共同目标函数,建立含风电的多目标节能发电调度模型,利用多目标粒子群算法进行模型求解,并引入半可行域的概念进行约束条件的处理。同时以1个含有10台火电机组和1个风电场的系统为算例进行验证。结果表明,多目标优化方案与以火电总能耗最小为目标的方案相比,CO2排放量减少8.16%,火电总能耗仅增加4.73%,与以CO2排放量最小为目标的方案相比,火电总能耗减少7.39%,CO2排放量仅增加1.73%。该方案实现了节省资源及降低排放的目的,对电力系统节能减排具有参考价值。     

基于界门函数的混沌算法在水库群联合调度中的应用

基于界壳理论的基本思想,提出了一种改进的混沌算法,利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,遍历寻找水库群联合调度问题的最优解.实例计算表明,相对于逐步优化算法(POA),该算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,满足约束的效果较好,不失为求解水库群优化调度问题的有效方法.     

万安水库调度的蓄水风险和发电风险计算

首先建立万安水库长期发电优化调度模型并求解,通过对优化结果统计分析,获得水库各旬(或月)最优调度函数(规则),作为指导该时段水库调度的依据.在此基础上,分别考虑面临时段无预报时入库径流服从P-III总体分布和有预报时预报误差服从正态分布两种情况。通过随机模拟计算,获得了时段末水库蓄水目标和发电目标不能实现的概率.实例研究表明:优化模型与随机模拟相结合,为水库发电调度的风险分析提出了一种新途径.     

基于混沌蚁群算法的微网环保经济调度

随着化石能源的日益减少,以及日益增长的负荷需求,必须充分利用各地丰富的清洁和可再生能源,因此分布式发电技术备受关注。针对微网中太阳能光伏发电、风力发电等分布式发电的特点,考虑到不同类型、容量的分布式发电所消耗的燃料、效率、运行和维护费用、温室气体的排放量不同,以及太阳能光伏发电、风力发电的特殊性,提出了一种综合考虑发电成本与排放成本的微网环保经济调度的数学模型。针对发电成本与排放成本的不同权重,采用混沌蚁群优化算法,通过算例验证了数学模型与优化算法的正确性与有效性。     

一种利用动态搜索策略的混合蛙跳算法

从混合蛙跳算法的寻优原理出发,研究了其寻优机制．针对标准算法中存在的初始种群不均匀、迭代后期收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混合蛙跳算法．采用随机化均匀设计方法产生初始种群;引入影响因子,动态地改变子群当前最差值对其进化行为的影响;根据群体适应度方差判断种群是否陷入局部最优,并通过对当前全局最优值微扰,使算法跳出局部最优．实验结果表明,改进算法有更高的收敛精度和更好的收敛结果．     

基于发电权交易的梯级水电站中长期优化调度

以发电效益最大为目标建立了基于发电权交易的梯级水电站中长期优化调度数学模型,并以清江梯级水电站为例,运用三角旋回算法分别对丰水年、枯水年进行优化调度,取得了较好的效果.与传统的以发电总量最大为目标的调度方法相比,该调度方式可以实现梯级水电站发电总效益最大,增加发电总效益.还具体分析了这两种调度过程,并给出了基于发电权交易下的梯级水电站调度模型能有更好的收益的原因,即避免了与他人分享属于自己的合约电量效益,抓住了转让发电权与受让发电权价格的差异,合理调配了水资源.     

碳排放交易机制下的火电节能发电调度模型

研究了考虑碳配额交易时火电机组的发电成本,在此基础上提出了碳排放交易机制下兼顾煤耗和发电企业收益的发电调度模型;并对目标函数进行模糊化处理以及应用粒子群算法进行求解.算例结果表明,考虑排放成本后高排放小机组收益率下降甚至出现亏损,虽然可以通过交易策略利用碳配额的价格波动抵消一定的亏损,但损失明显,指出可能出现小机组向低排放大机组出售发电权的运营模式.     

节能调度的潜在影响及有待研究的问题

实施节能调度可以减少能源消耗和污染物排放．采用节能调度时,优先调度可再生发电资源;之后,对于化石类发电资源,按机组能耗和污染物排放水平由低到高排序并依次调用．该方法在很大程度上改变了以往采用的按电厂或发电机组大致平均分配发电小时数的计划发电调度方式．节能调度的实施会对电网公司的购电成本、系统安全运行、电网规划等方面产生影响．针对这些问题进行比较系统的分析,并论述有待研究或进一步研究的一些重要问题．     

含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。     

基于模糊满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

针对水火电力系统短期经济环境负荷调度多目标优化问题,构建了一种基于粒子群算法的交互式模糊满意度决策方法。通过定义每个目标函数的隶属度函数,把多目标问题模糊化;决策者依据自己的主观意愿来设定每个目标的参考隶属度值;利用参考隶属度值与目标隶属度值之差的绝对值最大最小化的方法,将多目标问题转换为单目标问题;采用粒子群算法求解此单目标优化问题。在决策过程中,决策者对当前解不满意,可应用交互式的方法再次设定参考隶属度值,重新进行求解,直到找到决策者满意的方案为止。算例计算验证了交互式模糊满意度决策方法的有效性和可行性,不仅避免了多目标问题向单目标问题转换过程中目标权重选取的人为任意性,而且能充分体现决策者的主观意愿,便于实际应用操作。     

基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术

中国风电发展已经进入了持续稳定阶段,规模化并网发电成为主流的发展模式。风电的波动性、随机性突出,而且在不同时间、空间尺度表现出不同的特性,对电网的安全稳定运行产生了深刻的影响.统计分析中国风电的波动性和随机性及风电大规模接入对电网调度的影响,建立电网-波动性电源-可控电源的新型网源协调互动调度运行机制;指出风电功率预测是解决风电波动性影响的关键基础,而将风电功率预测信息纳入调度体系建立新的预控调度技术是实现高比例风电消纳的关键途径.     

风电场发电功率短期预测组合模型研究

随着风电机组装机容量的持续高速增加以及大规模风电场的建设,各个国家(地区)的电网对风电的重视程度也在增加,风电场发电功率的短期预测对于风电场并网以及电网的调度起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型,通过判断功率时间序列的混沌属性,还原其规律性,以达到提高预测准确度的要求;结合时间序列模型,建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析,显示组合模型可以得到较高的短期发电功率预测准确度,更好地满足实际现场需要。     

多变量时间序列CAR模型在短期光伏发电量预测中的应用

提出一种采用多变量自回归时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型作为预测光伏电站发电量的方法。该方法利用灰色关联度分析影响光伏发电量的关键气象环境因子,结合光伏电站历史数据,基于CAR模型建立了短期光伏发电量预测模型。以华中科技大学电力电子研究中心18kWp并网光伏电站资料进行预测试验,并通过调整模型参数获得了适合的模型,结果验证了该方法的有效性。应用结果表明,天气良好时,预测精度较高,对光伏电站发电管理具有一定的参考价值。     

催化与环境保护

叙述了工业催化进展与环境保护的关系,展示了催化进展对环境友好工艺所起的关键性作用．     

公路工程与环境保护

分析了公路工程对环境的影响,探讨了如何在公路工程的规划、设计、施工和建成后运营阶段加强环境保护工作,提出应从完善立法、更新设计理念、改进工程招标和废旧材料综合利用等多方面、全方位做好环保工作．对现行《公路环境保护设计规范》所疏漏的一些问题进行了探讨．