某火电厂厂级AGC改造

本文从六个方面分析单机AGC存在的问题,指出该方式增加了电厂的整体煤耗、电耗,影响机组的经济性和安全性;阐述厂级AGC原理、系统结构及主要功能,厂级AGC能根据各台机组的煤耗率、响应速率、调节范围、运行工况等,自动合理地进行全厂机组最优化负荷分配,有效降低发电成本,促进机组高效、经济运行;所以进行厂级AGC改造非常必要。从负荷上升、下降、稳定三种情况讲解厂级AGC的分配策略,提出厂级AGC改造必须坚持的原则;对改造后的运行方式进行总结,从单机指令跳变、单机指令为零、自动退出厂级AGC三种现象进行原因分析并提出解决办法,对厂级AGC负荷安排作出要求,通过优化机组带负荷的运行方式,提高机组经济性,最后介绍了改造后的运行效果,对发电企业多台机组的厂级AGC改造有较强的指导意义。     

径向基神经网络和遗传算法优化热电负荷分配

根据不同机组特性对电厂热电负荷在机组间进行优化分配,是机组节能的重要手段.对于径向基神经网络算法的隐藏层函数中心选取进行了优化,利用梯度下降法对连接权重进行初始化以及更新.利用改进后的径向基神经网络构建了关于全厂煤耗量与机组负荷之间的模型算法,对两台350 MW机组的实际运行数据进行了分析拟合.针对遗传算法可能陷入局部...     

基于大数据分析及多目标优化的厂级负荷优化分配系统

厂网分开、竞价上网已经成为必然的趋势,这就要求火电厂必须对各种企业资源建立完善的管理网络,使各个方面资源得到充分调配、平衡和控制.以大唐托克托电厂1～10号机组为研究对象,建立一种基于大数据分析及多目标优化的厂级负荷优化分配系统,对全厂并网机组进行负荷调度,利用开发完成的大数据分析技术及其软硬件集成系统,对厂内不同机组...     

基于不同优化算法的厂级负荷分配研究

提高机组的经济性,降低成本,是火电厂实行"竞价上网"所面临的迫切任务,所以在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,降低生产成本意义重大。本文根据现场机组煤耗数据采用多项式拟合的方法求取了机组煤耗特性曲线二次关系式,建立了负荷优化分配模型,考虑了机组优化分配问题中的各种约束条件,进而利用MATLAB优化工具箱对算例进行优化运算。最后将基于动态规划法与等微增率法的两种负荷优化分配方案进行了分析比较,指出了两种方案的优缺点与适用条件。     

改进的演化算法在机组负荷优化中的应用

现有解决电力系统负荷优化的方法通常分为两个步骤进行,即首先确定机组组合,然后再在机组组合的基础上进行经济负荷优化分配。针对这一问题,将一种改进的演化算法应用于机组负荷优化问题的求解中,并根据问题的特点采用了独特的编码形式,在求解过程中同时解决了机组组合和负荷分配问题。实际应用表明：该算法结构简单,容易实现,具有一定的应用价值。     

水电厂经济运行中遗传算法的应用

针对发电厂机组的运行现状,探讨了经济运行分析系统的基本运行方式及约束条件,并构建了经济运行所需的机组间负荷优化分配模型,给出了求解机组组合的优化算法及使用遗传算法求解机组出力的步骤,从而实现了经济运行系统的设计并指出了系统投入运行的实际意义。     

超超临界机组全厂大集控的设计研究

详细论述了超超临界机组全厂大集控的工程设计技术：水处理、除灰渣控制系统、上煤系统以及脱硫系统均取消就地控制室,实现在集控室对全厂所有系统的监视和控制。并结合国华台山发电厂二期2×1000MW超超临界机组扩建工程介绍超超临界机组全厂大集控的具体设计方案。     

基于多Agent的电站负荷优化分配实施系统

在电站的整个运行过程中,机组间负荷的分配是一个非常关键性的过程.因此仅有好的优化算法是远远不够的,还需要有一个很好的实施系统。本论文将多Agent理论和优化算法结合起来,建立了一个具有智能性,并能将优化计算的结果很好加以实施的电站负荷优化分配实施系统,从而为电站机组间负荷优化分配的迅速而高效的实施提供了依据。     

基于深度学习的火电厂机组负荷调度自动控制方法

传统火电厂机组负荷调度自动控制方法无法准确预测多用户目标负荷，导致负荷调度误差较大，提出基于深度学习的火电厂机组负荷调度自动控制方法。通过火电厂的历史运行数据构建火电厂机组负荷分配模型，采用深度学习中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络进行火电机组负荷预测，建立机组系统能耗与负荷频率的相关模型，输出负荷调度结果，引入比例、积分（Proportion Integral,PI）控制器实现火电厂机组负荷调度自动控制。实验结果表明，文章设计方法能够准确预测火电厂机组运行负荷，在升负荷过程及降负荷过程中的调度负荷和调度自动控制准确性均较好。     

基于多智能体的梯级水电联合运行决策支持系统*

以复杂系统自组织理论与multiagent分布式建模技术为基础,通过对流域梯级水电联合运行与调度过程的自组织行为特征的分析,建立基于multiagent理论的决策模型,实时采集流域的水情、雨情、工情、电情(如各电站机组出力、负荷分配、运行方式、全厂功率总和等),模拟仿真流域梯级水电联合运行与调度的决策过程,合理进行流域梯级水能的综合利用和发电生产以及跨流域补偿联合运行与调度,实现流域梯级水电联合运行与调度重大决策的动态预演,为梯级水电联合运行提供经济、高效、实时的决策支持。     

湿冷型机组节水空间及耗水指标浅析

为研究国内大型火电湿冷机组耗水指标的合理性,提出进一步节约用水、降低电厂耗水指标的可能性,本文通过对国内大型火电湿冷机组的水量平衡、用水量分布及用水工艺的初步分析研究,结合国内大中型火电湿冷机组的用水现状,得出初步结论：大中型火电湿冷机组的浓缩倍率在满足国家规程规范的前提下应当是个经济倍率,是和湿冷机组所在地的水资源状况、地方环保要求和循环水处理方式的经济性密切相关,应该通过优化得出。不同地区,外部条件有差别的地区对火电湿冷机组耗水指标的要求应当有区别,不应当全国一个标准。具体的火电项目要具体分析其耗水指标的合理性,才能提出相对合理的节水空间和降低耗水指标的可能性。循环供水湿冷机组的耗水量的降低是存在极限的,片面追求湿冷机组耗水指标是不可取的。     

能耗曲线在带钢热连轧负荷分配控制中的应用

主要介绍了带钢热连轧厚度控制中采用能耗曲线的方法,对轧机的负荷分配进行分析和设计,详细论述了能耗曲线的建立过程以及运用于实际生产过程中的轧制力分配和辊缝分配的控制方案,并给出了它们各自具体的控制原理、计算公式以及程序框图。该负荷分配方法用于在线,有较好的使用效果。     

虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法

虚拟化数据中心的制冷和供电设备能耗比重大且浪费严重,但当前虚拟化能耗优化的研究仅考虑IT设备能耗,针对该问题,通过对数据中心能耗逻辑的研究,提出一种虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法。该方法通过感知数据中心负载和热分布状况,依据虚拟化调度规则生成动态调度策略,并对虚拟设备组的制冷供电设备进行同步调度,减少数据中心冗余制冷和设备空载损耗,以此最小化数据中心能耗。实验结果表明,该调度方法可节省制冷设备近26％的冗余制冷,并提升供电设备8％左右的供电效率,提高数据中心的能耗有效性,降低整体能耗。     

压缩机预选启动与负荷分配自动控制设计开发

长输天然气管道压缩机多机启动时,单靠人工完成一系列操作,耗时时间长,检查判断不准确,多机并行运行能耗较大;为了提高压缩机多机启动效率和启机一次成功率,自动识别启机不满足项,快速投用负荷分配使机组做功效率最大化;利用数据采集与监视控制(SCADA)系统,对多台压缩机设定启动优先级、启动台数和负荷分配自动控制,优化逻辑控制器(PLC)与压缩机组控制系统(UCS)通信;创新实现了多机组一键顺序启机和启机后多机组负荷分配自动并网;经实际应用满足了中俄东线天然气管道黑河首站4台压缩机多机启动要求,降低了人力和能耗,提高了生产运行效率;为多行业多种输送介质的大型机械设备联合自动控制提供了丰富的参考价值,对UCS与SCADA的控制整合具有一定的指导意义.     

考虑源荷互动的主动配电网两层优化调度

针对主动配电网中清洁能源消纳率低、负荷侧资源调度不足的问题,提出了一种包含负荷层和主动配网层的两层优化调度模型。负荷层首先根据负荷参与调度的形式不同分类建模,然后通过源荷协调互动调整柔性负荷用电时序及清洁能源的出力;主动配网层则依据分时电价优化系统的综合运行成本,提出禁忌-细胞膜优化算法对模型求解。通过算例对比分析了分层、分类负荷前后三种方案下优化调度的结果,证明了提出的优化调度模型在配网系统经济运行的前提下,可以有效提高清洁能源的消纳率,进一步降低负荷峰谷差,同时验证了算法的有效性。     

一种基于GPU的高精度体系结构级功耗模型

随着硬件功能的不断丰富和软件开发环境的逐渐成熟,GPU开始被应用于通用计算领域,协助CPU加速程序运行。为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使得其性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一。在深入研究Fermi GPU架构的基础上,提出一种高精度的体系结构级功耗模型,该模型首先计算不同native指令及每次访问存储器消耗的功耗;然后根据应用在硬件上的执行指令和采样工具获得采样结果,分析预测其功耗;最后通过13个基准测试应用对实际测试与功耗模型测试结果进行对比分析,该模型的预测精度可达90%左右。     

基于大数据技术的小水电机组负荷分配优化平台研究及应用

为提高水能利用率,解决小水电机组以最优效率为目标负荷分配问题,开发了 一套基于大数据技术的小水电机组负荷优化分配平台.平台通过对基础数据和在线测量数据的分析,自动识别机组的状态条件、运行工况、稳定性能等情况.在此基础上,给出一种在线基于实时动态自校正的逐次迭代效率曲面拟合方法,解决大数据样本误差噪声引起的效率拟合误差以...     

一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法

以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.