基于改进粒子群算法的微电网多时段经济调度

分布式微电源与储能装置的广泛接入使微电网联网系统的能量交换形式更为复杂。研究微电网系统中各个时段的分布式电源和储能装置的协调优化调度,将大大降低微电网运行成本,提高系统电网经济调度能力。论文考虑负荷需求、微电源维护成本、购电、售电价格和网络损耗等微电网运行约束条件,建立了微电网经济调度目标函数模型,分别研究了微电网处在孤网和并网下多时段经济调度。运用了动态规划算法来协调微电网各时段的经济调度,即将各时段储能的最大容量离散成若干个小区间分别作为储能的上下限,同时提出在各时段的每个区间容量采用改进粒子群算法对微电源出力进行优化,最终求出各时段储能的最优状态及其它微电源的最优出力。通过算例验证了所提微电网多时段经济调度方法对各个时段的微电源及储能装置协调优化调度和微网运行经济成本,取得很好的效果。     

考虑配电网消纳能力的分布式电源与储能优化配置

计及经济性及电网运行约束对配电网中分布式电源及储能进行合理规划,是提高新能源利用率及消纳能力的重要解决方案。提出一种配电网中分布式电源及储能的选址定容双层优化方法,内层考虑新能源及储能电池的时序特性,基于日内最优潮流与虚拟调度思想确定消纳运行方案;外层基于运行方案,综合考虑电压偏差、运行成本、弃风弃光惩罚,利用粒子群算法确定最优配置方案,提高配电网的消纳能力。采用IEEE 33节点配电网测试系统算例验证了所提方法的有效性。     

考虑跟踪性能的混合储能系统的优化控制

针对混合储能系统内部协调不合理,导致电池损耗严重及系统跟踪性能差的问题,提出一种功率动态分配策略.在混合储能功率分配过程中,引入跟踪性能指标及内部动态补偿方案,建立以混合储能总寿命衰减折算费用和跟踪性能为综合优化目标的模型.对于所建立的模型,采用粒子群算法进行求解,得到最优的滤波时间常数,从而实现调度功率在混合储能间的最优分配,提高系统的跟踪性能,延长混合储能的综合寿命.     

基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度

独立微电网是提高可再生能源利用率的有效途径,动态经济调度是微电网系统运行的重要环节。文中给出了独立微电网动态经济调度模型,提出了一套基于一致性理论的分布式实现方法,各参与者依靠本地计算以及邻居间的少量信息交互实现系统优化。计算分为两个阶段:在第一阶段,各单元通过平均一致性算法获得全网信息,并以最大化利用可再生能源为目标预设可控负荷的用电计划;在第二阶段,各单元通过更新发电机或储能系统时段间的出力上下限,将原问题解耦为一系列单时段经济调度问题,再采用一致性牵引算法根据等微增率准则逐个计算每个时段的最优出力。通过仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置

储能参与微电网的优化运行能有效解决可再生能源大规模并网所引起的系统安全稳定问题。基于双层规划理论建立以负荷波动、系统成本以及储能SOC偏差为目标的储能优化配置模型,提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。依据最优相似度来指导惯性权重的取值,适时引入交叉变异操作,在保证算法收敛性的同时,提高其跳出局部最优解的能力。为保证pareto解集的全局性和均匀性,提出了一种多迭代方向pareto解集动态更新策略。最终基于信息熵确立权重,采用TOPSIS法选取最优方案。通过修改的IEEE-33节点系统进行算例分析,验证了该算法在求解微电网储能优化配置问题上的有效性和优越性。     

基于灰熵关联择优的含不确定性预算调节策略的微电网鲁棒调度

以运行成本、环境成本和可再生能源波动最小为目标,建立了以灰熵关联度为最优解评价标准的微电网调度模型。针对风光发电的不确定性,构造以预测值为中心的不确定性集,引入鲁棒优化理论改进调度模型。针对储能系统在调度过程中可能过早到达其限值的问题,提出了一种通过储能运行状态来估计风光发电不确定性预算的策略。采用改进微分进化算法对算例进行求解,该算法结合云模型增强其局部搜索能力,依据混沌算法提升其全局搜索能力。仿真结果验证了模型和算法的可行性,从Pareto前沿的变化与最优解集的特征值两方面分析了鲁棒调度模型的优越性;讨论了在不同场景下不确定性预算值对微电网调度的影响,并验证了不确定性预算调节策略能更有效地防止储能系统到达储能上下限,从而进一步提高微电网调度的鲁棒性。     

基于改进布谷鸟算法的微电网源-荷-储功率优化调度

为实现微电网源网荷储的最优匹配,提出了一种计及需求侧响应的微电网有功功率调度模型。首先综合考虑系统运行约束、蓄电池运行约束和引入负荷响应补偿的用户满意度,以微电网经济性和环保性最优为目标函数,构建了包含风光发电、储能单元和负荷的微电网功率调度模型。进一步改进了布谷鸟搜索算法,并在4个典型场景下求解所提出的调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,结果表明：负荷响应与储能可以有效降低微网运行成本,通过可移负荷跨时段平移,实现负荷削峰填谷;同时,模型能根据不同的满意度要求提供相应的经济优化调度方案;此外,通过对比粒子群算法与布谷鸟算法,进一步验证了改进的布谷鸟算法性能更优。     

基于分解协调方法的光储系统配置—运行协同优化

以光伏-储能电池系统为研究对象,构建光储系统的配置-运行优化分解协调模型.首先,将考虑储能投资成本与光储系统运行成本在内的综合费用作为目标函数,利用Benders分解方法将模型分解为规划配置主问题和运行调度子问题,然后,通过分解协调优化得到储能电池的最优配置方案与系统的优化运行策略,通过设定光伏消纳率、自给率、内部收益率、动态投资回收期等一系列指标,对模型进行评价.此外,实现了 Benders分解法收敛过程和Bender割集累积过程的可视化,直观展现出容量配置与优化运行的交互作用.基于此,进一步利用K-means聚类分析算法建立了年光伏出力模型,求解长时间尺度上储能电池的最优配置,探讨了分解协调优化模型在中长期尺度下求解的可行性.     

基于改进和声搜索算法的微网电池储能系统规划模型

在独立微网中,确保能源供需平衡与系统备用充足对满足用户需求、维持微网安全运行十分重要,因此电池储能系统必不可少。然而,由于现阶段电池储能系统成本较高,需要进行合理规划以选择最优系统规模。基于此,该文首先构建独立微网电池储能系统规划目标函数,并从供需平衡、备用要求等方面给出约束条件;之后通过改进的和声搜索算法对电池储能系统的安装年、额定功率与容量进行最优规划;最后,通过3种不同的微网运行情景验证模型和算法的有效性。     

人工鱼群算法与离散微分动态规划结合在水库优化调度中的应用

人工鱼群算法（AFSA）具有快速收敛到最优解附近的能力,建立人工鱼群系统模拟水库优化调度,将其所得到的解作为离散微分动态规划（DDDP）算法的初始试验轨迹,通过DDDP再次寻优,可以获得更优、更稳定的解,试验证明了AFSA与DDDP结合应用于水库优化调度的有效性。     

交流串入直流回路引起开关跳闸的原因分析

介绍了西柏坡发电厂220kV升压站中间开关跳闸的事故概况,分析了交流电压串入直流回路后对微机保护的影响,并提出了相应的防范措施。     

交流串入直流回路引起开关跳闸的原因分析

介绍了西柏坡发电厂220 kV升压站中间开关跳闸的事故概况,分析了交流电压串入直流回路后对微机保护的影响,并提出了相应的防范措施.     

新建机组抗燃油系统冲洗问题探讨

针对邹县发电厂新建1000MW超超临界机组抗燃油系统冲洗过程的问题进行了分析,提出防范措施。     

面向对象与面向过程的程序设计方法比较

讨论了面向对象与面向过程的程序设计方法,并对它们进行了比较,重点论述了面向对象的程序设计方法与面向过程的程序设计方法的区别以及面向对象的程序设计方法的主要优点．     

窑内气流和气氛的均匀性

运用流体力学的原理对气氛保护烧结窑内的气流的状况进行了分析,了在窑内垂直于推进方向的同一截面内气氛差异的原因,并提出了减小气氛差异的办法。     

影响工程竣工决算报表准确性因素的研究

工程竣工决算报表是全面综合地反映竣工项目建设成果及财务情况的总结性文件.分析了影响工程竣工决算报表准确性的工程设计与工程实施两方面因素的各种具体体现.并针对这些问题提出了解决措施.     

利用锅炉排污水余热取暖初探

分析了火电厂锅炉连续排污的废水热能浪费及其利用价值，介绍了末阳火电厂利用排污水余热取暖的设计和使用效果。说明在火电厂利用废水余热节能有着得天独厚的条件，大有潜力可挖。     

对谐波影响下的电能计量方式的探讨

为保障电力企业经济运营效果和促进用户对谐波的治理，通过分析电力系统谐波对电力营运企业电能计量的影响，提出对基波电能与谐波电能分别计量的计量方式，并介绍了电能计量装置技术改造的方法，举例分析了技术改造的经济效益。     

贴片式熔断器耐焊接热失效原因分析及改善工艺

为适应电子元器件装配自动化、电子产品小型化的发展趋势,贴片式高密度元件逐渐成为电子行业的首选,作为保护性元器件的贴片式熔断器以其小型化、贴片化、耐高温、耐高压、成本低等特点得到了越来越广泛的应用.本文通过对贴片式熔断器经过耐焊接热可靠性测试后失效,产品出现阻值变化率异常的原因,根据贴片式熔断器的生产制造、使用的原理进行分析,找出造成失效的原因,并根据原因,提出具体改善方案能解决耐焊接热可靠性失效,从而提高电子产品的可靠性.     

论导热油加热传输技术的应用特点及节能效果

导热油加热传输应用技术已逐步在各行业应用，由于导热油具有良好的热工性能，使得这类加热系统综合热效率可达８０～８５％，节能效果显著。本文针对这一加热系统的原理、设备、设计、运行等使用中可能会遇到的问题作了粗浅的探讨，并对节能效果举了一些实例说明。