含多个能源站的区域综合能源系统建模及协同优化运行策略

区域综合能源系统通过统一调度不同能源设备,协调优化电、气、冷、热多种能源系统来提高区域供能的经济性和环保性。但是多种能源的耦合提高了系统运行的复杂性,因此需要有效的优化方法来保证其运行经济性。通过分析多能源站区域综合能源系统结构,构建了区域综合能源系统模型。在此基础上,提出了一种以系统运行经济性为目标、包含多个能源站的区域综合能源系统协同优化调度方法。案例仿真结果显示,多能源站协同优化运行可以大幅提高区域综合能源系统运行的经济性。     

基于多能互补的综合能源微网优化调度方法研究

针对综合能源系统优化运行方法进行研究,首先,构建了包含多种能源和装置的综合能源微网系统;其次,以系统的运行成本为目标函数,以多种能源和装置的数学关系为约束条件,建立了系统的优化运行模型,并介绍了用于求解运行模型的遗传算法;最后,对提出的优化模型进行了仿真分析,验证了模型的可行性.     

考虑建筑储能特性的高铁站综合能源系统规划方法

高铁站内含有冷热电等多种负荷,是综合能源系统(integrated energy system,IES)的典型应用场景之一,同时相比常规工业园区,高铁站体巨型空腔具有明显的储能特性。文章针对国内某新型高铁站的规划设计,提出了一种考虑高铁站站体建筑储能特性的综合能源系统规划方法。首先建立了综合能源系统的供能框架,在此基础上基于高铁站的建筑特性及站内温度搭建了建筑储能系统模型,之后将该模型集成到综合能源系统框架中。整体规划以年化成本为优化目标,并考虑相应的温度舒适性成本,采用双层优化的方法对系统进行优化。仿真结果表明了所提方法的有效性和合理性。     

遗传优化神经网络在小电流接地系统故障选线中的应用

如何准确地检测出故障线路一直是电力系统继电保护的重要研究课题.该文将遗传优化神经网络应用到故障选线中,并将多种电气量综合,进行故障选线.相比于以往的判别方法,提高了故障选线的准确性.     

遗传优化神经网络在小电流接地系统故障选线中的应用

如何准确地检测出故障线路一直是电力系统继电保护的重要研究课题。该文将遗传优化神经网络应用到故障选线中,并将多种电气量综合,进行故障选线。相比于以往的判别方法,提高了故障选线的准确性。     

机器学习在火电厂NOx减排中的应用综述

随着火电厂超低排放改造的完成，产生了成本增加、喷氨超标等问题。通过机器学习对电厂运行数据建模和优化成为解决这一问题的重要手段。综述了NO_x减排中常用的机器学习算法及其应用场景。在算法方面，归纳了数据预处理、算法模型和模型参数优化3个过程的研究现状，给出了各个过程多种机器学习算法的应用情况及适用性，提出了变工况数据预处理方法、多目标优化中目标函数的构造方法等未来研究方向。在应用层面，总结了机器学习在炉内低氮燃烧、选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统运行优化、全系统综合节能降耗等过程的实施方法及其运行效果，展望了长周期动态建模控制及多电厂联合建模等未来应用场景。     

基于1036MW机组循环水系统的节能分析

应用理论分析和试验分析相结合的方法,针对火电机组汽轮机、凝汽器、循环水泵和管网系统的主要特性和相互之间的制约关系进行了分析。通过对1 036MW机组循环水系统的运行优化和改造循环泵的控制系统,提出了多种优化运行的组合方案,获得循环水系统优化后的运行方式。综合煤价和电价进行比较后,已在百万机组的冷端实现了较大深度的节能降耗,在变流量时获得了最佳的节能控制。     

电能质量监测系统数据高速采集和实时处理的协调优化分析及应用

在电能质量监测系统中,数据的高速采集和实时处理的协调一直是实际系统构建的关键问题。在深入分析高速采集和实时处理模式的基础上,分析了各种影响高速采集和实时处理软件实现的因素,在系统的软硬件构建方面综合探索了多种协调优化方法,并以电网谐波实时分析系统的建立为例进行了应用研究。工程实际应用结果表明,优化后的谐波实时分析系统在采样精度、分析电网高次谐波、实时电量存储方面均有较好的实时性,从而为电能质量实时分析系统的设计提供了可供借鉴的方法。     

含分布式能源直流配电网的优化调度

直流配电网对促进分布式可再生能源消纳、解决传统交流配电网发展瓶颈等方面具有巨大优势。基于直流配电网现有讨论和研究,针对含多种分布式能源（distributed energy resource,DER）的直流配电网,讨论其组网方式与系统结构,重点研究适用于接有多种分布式能源的直流配电网的优化调度方法,设计各并网单元运行策略及直流配电网多时段优化调度策略,并建立了综合考虑运行成本、环境效益以及系统损耗的多目标优化调度模型。通过算例的计算和分析,表明所提优化调度方法在促进接入多种分布式能源后直流配电网的优化运行以及接入分布式能源前后配电网优化目标的改善方面具有良好作用,验证了该方法的有效性。     

融合电、热、冷、气的综合能源舱优化配置方法研究

多能互补综合能源系统可为终端用户提供多种能源产品,提高系统的综合能源利用效率,降低系统碳排。针对模块化预制式综合能源舱,从系统的结构设计与优化配置方法展开研究。依据供应能源类型的不同,将综合能源舱划分为电能区和冷热区。针对综合能源舱内安装的主要设备建立数学模型,通过混合整数非线性规划方法构建优化配置模型,利用ε约束法求解多目标优化最优解集,并采用基于欧式距离的多目标决策方法得到综合最优解,最终确定综合能源的优化配置方案。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法(GA)是近10年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功的解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。根据众多参考文献,阐述了简单遗传算法(SGA)以及GA与其他算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

陶粒混凝土配合比的优化设计

通过合肥电厂5号600 MW发电机组扩建工程中土建工程对陶粒混凝土原材料的优化选择和配合比的设计过程,对陶料混凝土配合比设计过程进行了分析;并通过发电厂土建施工中陶粒混凝土的设计和应用实例,介绍其设计方法和应用情况。     

1000MW超超临界火电机组的设计优化

舟山六横发电厂新建工程项目在初步设计阶段开展了设计优化.介绍了主厂房运转层标高选择、高压加热器的选型、给水泵及前置泵的容量选择及布置方式、低温省煤器的选择等优化项目并进行经济性分析,将为工程建设节省大量投资费用.     

500 kV终端变电站建设原则及其应用

终端变电站的建设对于优化电网结构具有重要的意义。分析了500 kV终端变电站站址选择的一般性原则,给出了500 kV终端变电站方案可行性论证思路,结合广东电网"十二五"规划网架,讨论了500 kV终端变电站在广东电网中的应用方案。对所提方案进行电气计算、可靠性和经济性分析比较,得出广东电网终端变电站建设推荐方案。     

特高压架空输电线路二三维交互优化选线技术的研究与系统设计

为解决特高压架空输电线路设计中路径方案优选和优化排位等迫切问题,研究扣开发了特高压架空输电线路正射影像选线、立体选线、平断面排位、立体三维漫游之间实时交互的特高压架空输电线路二、三维交互优化选线技术.     

特高压架空输电线路二三维交互优化选线技术的研究与系统设计

为解决特高压架空输电线路设计中路径方案优选和优化排位等迫切问题,研究和开发了特高压架空输电线路正射影像选线、立体选线、平断面排位、立体三维漫游之间实时交互的特高压架空输电线路二、三维交互优化选线技术。     

模拟进化优化方法简介

自然进化本质上是一种优胜劣汰的优化过程，模拟进化优化方法就是通过对自然进化过程进行模拟与抽象而得到的一类随机的或自适应的优化方法。伴随着计算机技术的快速发展，模拟进化优化方法的研究在近年来受到了普遍的重视，取得了不少重要的成果，并已在许多科学与工程等领域中得到了成功的应用。这类优化方法作为一种启发式的全局优化技术，已被国际学术界普遍认可。该文简要介绍了这类方法的基本原理、实现方法及有关的一些重要问题。     

优化方法在电力滤波器参数选择中的应用

本文针对电力滤波器参数的选择，提出了滤波器参数选择的优化问题，并从数学上获得该问题的解。     

农村配电网无功补偿最佳优化配置

针对目前农村配电网规划存在无功补偿方式及补偿点选取盲目情况。通过详细分析和综合比较目前常用的几种无功补偿方式,得出农村配电网无功补偿的最佳方式。对当前一些无功补偿最佳配置点寻优算法进行利弊分析,结合所选取的补偿方式提出的一种按管理区域划分的分区改进型遗传算法,并进行无功的最佳优化。采用该算法对IEEE30节点系统和实际配电供电网络系统进行验算,结果表明该算法既具有收敛速度快、稳定性好和可控性强优点,同时在改善无功补偿效果上优势明显,具有一定的实际应用价值。     

Particle Swarm Optimization and Its Application in Transmission Network Expansion Planning

The author introduced particle swarm optimization as a new method for power transmission network expansion planning. A new discrete method for particle swarm optimization was developed, which is suitable for power transmission network expansion planning, and requires less computer's memory. The optimization fitness function construction, parameter selection, convergence judgement, and their characters were analyzed. Numerical simulation demonstrated the effectiveness and correctness of the method. This paper provides an academic and practical basis of particle swarm optimization in application of transmission network expansion planning for further investigation.