全厂负荷分配系统在火电厂的成功运用

全厂负荷分配系统采用了梯级控制方式,并基于节能降耗的原则,根据单元机组煤耗量自动对各台机组负荷进行优化分配,或在比例分配模式下,由值长根据实际情况对机组负荷进行分配。本文主要介绍了这套全厂负荷分配系统的结构、功能、可靠性、运行方式及在贵州黔西发电厂应用效果等。     

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...     

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。     

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。     

风力与火力发电并网优化调度仿真研究

在风力和火力发电并网的优化调度节能减排的研究中,风电出力的随机性使得风电并网时达到最优调度成为难题.为解决传统方法进行优化调度仿真时,在煤耗成本上易陷入局部最优,并兼顾优化效率,提出了两层策略对风电并网的优化调度问题进行求解.外层采用加入部分贪心变异策略的量子离散粒子群算法确定机组启停,内层使用二次规划法求解负荷经济分配问题.以含风电场的10机组系统为算例,求解了机组分钟级爬坡速率约束下和不同置信度水平情况下的调度方案.计算结果表明,优化结果明显优于传统方法的求解精度和效率,为风电并网优化调度提供了新思路.     

基于Matlab改进遗传算法的有功负荷分配研究

机组负荷优化分配是一种提高电厂经济性的方法,但目前还没有一种绝对严格的算法来实现这种优化分配。引入模糊理论,建立了电站机组负荷分配模型,并运用爬山算法与基于Matlab的遗传算法相结合求解。该算法不同于常规优化算法,其特点是优化过程简单、容易得到全局最优解、适合大规模的复杂系统求解。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

母管制机组的炉机负荷分配运算与协调控制

论述了母管制热电机组锅炉、汽机的负荷分配运算和协调控制原理。针对实际运行中可能遇到的多种情况，给出了在燃料量可调和不可调两种情况下的负荷分配运算及协调控制方案，显提高经济效益。     

基于直接能量平衡和负荷分配的母管制机组控制

本文针对母管制机组中存在母管压力波动大的问题,基于直接能量平衡和负荷分配,提出了一种母管制机组协调优化的控制方案.同时对此方案的构思进行了论述和分析,并通过生产实践证明了此设计方案的可行性.     

基于IBAS-BP算法的热电厂 负荷预测及工程应用

针对热电厂负荷随机性强、预测精度差、计算时间长等问题,提出一种结合改进天牛须搜索算法IBAS和BP神经网络的组合预测方法;模型以热电厂的历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入因子,通过引入精英策略,将单个天牛寻优扩充为群体寻优,同时改进天牛搜索步长,使BP参数在IBAS搜索范围内有效寻优,从而优化BP神经网络的权值,增强其搜索和寻优能力,提高预测网络的性能和精度;采用4个标准测试函数,将改进模型与标准天牛须算法对比;引入均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE精度评价指标对PSO-BP网络、BAS-BP模型、IBAS-BP模型预测结果进行评估;实验结果表明,与其他模型的算例结果相比,IBAS-BP模型具有更好的预测性能;将热电厂负荷预测的结果,作为其厂级负荷优化分配系统(厂级AGC)的输入,通过负荷优化分配系统,得出单台机组未来负荷的预测值,最大限度地降低供电煤耗量,提高热电厂机组运行的经济性.     

主蒸汽母管压力自动控制及其实施方案

针对主蒸汽母管压力自动控制难以实现的问题,设计了一种独立的母管压力控制系统,规划了它与各台锅炉DCS之间的信息交换方案,提出了调压锅炉在线识别及蒸汽母管总负荷给定的计算方法;应用等微增率准则进行锅炉负荷的优化分配,得到一种能兼顾控制品质和机组经济性的母管压力自动控制方案。应用结果表明,该方案易于实现,且有很高的控制精度和很好的节煤效果。     

基于分配系数矩阵的网损分摊方法探究

新电改"九号文"下发后,输配电成本中的网损分摊问题受到了广泛关注。为公平合理的将网损费用分摊给用户,论文提出了一种基于分配系数矩阵的网损分摊方法。首先进行全网潮流计算,得到各线路上的功率损耗;然后根据发电机对线路的分配系数矩阵计算各发电机应分摊的网损,再由发电机对负荷的分配系数矩阵计算得到各负荷应分摊的网损。最后,采用IEEE-39节点电力系统作为算例,证明了该方法的合理性。     

采用迭代求解的电动汽车优化充电算法

电动汽车优化充电对配电网的安全经济运行具有十分重要的意义.利用配电网辐射状运行结构采用迭代修正节点电压的方法能够大幅降低优化变量的维数,提高计算速度.该方法已被应用于以网损最小为目标函数、常规负荷模型为恒功率负荷、不计及节点电压、支路功率约束的三相平衡配电网中.该文提出了将其推广至一般情形的方法,目标函数为配电网供电能量最小、运行费用最小或利润最大,不再局限于网损最小,负荷模型不再局限于恒功率负荷.而且计及了配电网的三相不平衡、节点电压、支路功率约束.文中分析了负荷模型对优化计算结果的影响.研究发现,当负荷模型只包含恒功率、恒阻抗负荷时,每次迭代中优化模型仍为线性约束凸二次规划模型;当负荷模型包含恒电流负荷时,每次迭代中优化模型不再为线性约束凸二次规划模型,但仍为线性约束凸规划模型.3个算例的仿真结果表明,所提方法收敛性好、计算精度高、速度快,能够改善电压,提高配电网的经济效益.     

考虑负荷转供的校正型安全约束最优潮流模型研究

针对电力系统的经济调度问题,采用最优潮流模型求解考虑N-1静态安全约束的经济调度问题,为了反映电网对故障的调节能力,在N-1故障状态下提出通过网络重构将故障区域负荷转移至其他未受影响的区域,即负荷转供能力。建立了考虑中高压配电网的负荷转供安全约束最优潮流模型,减少调度高价的安全约束必开机组,有效降低电网的购电成本。在标准算例中将校正型控制模型与预防型控制模型进行对比,验证文中所提模型能够降低4%购电成本。     

Utilization-based pricing for power management and profit optimization in data centers

Traditional load balancing approaches may spread the load on more computers as long as the performance in terms of response time or cost is minimized. Nowadays power is a growing cost factor for data centers. In this paper, from the service provider’s point of view, the load balancing decision is made based on whether power consumption can be reduced or more profit can be earned. To achieve this, we design pricing algorithms to influence the load distribution. Both algorithms take into account the utilization of computers besides other factors, such as prices and power costs. In the first algorithm, we design pricing functions with respect to the computer utilization to encourage or discourage resource usage. In the second algorithm, we focus on the profit that a service provider can earn after deducting power cost from its revenue. We formulate this profit optimization problem and derive the optimum price solution.     

受成本约束的电力信息?物理相依系统鲁棒性优化设计

针对复杂网络视角,考虑到电力网络存在扩建等现实问题,研究受成本约束下如何增设站点从而优化负荷分布、改善系统的鲁棒性。基于华中地区某省电力网的拓扑结构数据,构建了电力网与信息网部分一一对应的相依网络模型,并采用非线性负载?容量模型作为系统的级联失效模型。考虑实际电力网中超前规划新增厂站的现实情况,提出4种可能的增设电力节点及其信息设备对应的节点配置优化策略,并对华中某省电力网及IEEE 118 总线的电力信息?物理系统在4种节点配置策略下的电力负荷优化及系统鲁棒性进行仿真及分析。仿真结果表明:以配置的物理节点连接网络中大电力负荷及小电力负荷节点为基准时,仅需配置较少的节点就能达到既定的优化度。本结论对于电力系统在建设与规划过程中将有限资源进行较优分配具有一定的指导意义。     

贵州主动配电网冷热电三联供系统运行测试分析

本文针对能源互联网中高比例分布式电源消纳难题开展研究,目的是通过测试系统将示范工程中提高能源综合利用效率更直观的体现出来。在贵州主动配电网示范工程基础上搭建了一种适用于主动配电网的冷热电三联供测试系统,建立了相应的分析模型,且进行了现场测试,并对现场测试数据进行运行效益分析,示范工程冷热电三联供系统在90%额定功率工况下综合能源利用效率可达90%以上,较传统冷热电三联供有较大提高。且该系统能够实现在同样在该热（冷）负荷下,其上网电功率可在一定范围内调节,降低天然气价格和提高上网电价是适用于主动配电网的冷热电三联供保证经济运行的基础,对于用电成本高且有供暖供冷需求的用户,冷热电三联供系统有较好的经济性。     

电网差异化规划的特殊负荷评估方法研究

电力系统差异化规划是提高电网抵御自然灾害的能力与可靠性的重要手段,可信的负荷评估与预测是差异化规划的基础。提出以负荷的停电损失、成本补偿投资回报率、负荷节点中心接近度、专家评定等级四个指标作为特殊负荷评估指标,并基于模糊层次分析法得到各指标的权系数,建立差异化规划中特殊负荷评估指标体系,有效量化重要负荷的选择。该方法具有良好的实用性,对推进电网实行差异化规划,提高防灾抗灾性能具有重要作用。     

基于云计算的多因素电力负荷坏数据自动检测方法

电力负荷坏数据对电网具有严重的破坏性,为了提高对电力负荷坏数据的检测能力,提出基于云计算的多因素电力负荷坏数据自动检测方法。采用云计算模型进行多因素电力负荷坏数据的分布式重组和集成运算,构建多因素电力负荷坏数据的云网格分布模型,在云网格空间中采用主成分特征分析方法进行多因素电力负荷坏数据特征检测,在双极型直流配电网中实现对多因素电力负荷坏数据的共模分量计算,提取电力负荷坏数据的能量谱特征量,根据负荷用电特性、潮流分布及其容量等参数,实现对多因素电力负荷坏数据的特征检测。仿真结果表明,采用该方法进行多因素电力负荷坏数据检测的自动性较好,检测准确率较高。     

基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

针对低压用户相序识别困难、成本高问题,提出了一种基于电压曲线聚类分析的低压用户相序识别方法。首先采用皮尔逊相关系数度量不同用户智能电表电压曲线之间的波动相似性;接着基于电压曲线相似性分布的密度信息选择初始聚类中心对象;然后采用K-medoids算法将智能电表电压曲线波动相似的台区用户聚类为3个不同用户组,进而识别低压台区用户相序。该方法在某电网公司进行了应用验证,在变压器三相不平衡严重台区开展用户相序识别,然后根据不同相序用户负载情况进行负荷再分配,从而降低该台区变压器三相负载不平衡度,取得了良好的效果。#$NL关键词：相序识别;三相不平衡;皮尔逊相关系数;密度信息;K-medoids算法     

风电介入下的多区域互联电力系统分布式经济模型预测负荷频率控制

针对风电介入下的多区域互联电力系统,提出一种分布式经济模型预测负荷频率控制策略.通过将大规模互联电力系统分解成若干个动态耦合的子系统,这些子系统能够利用网络交流并共享信息,使得各区域的控制器实现各自优化问题的求解.同时,在满足状态约束和控制输入约束的前提下,遵循传统火力发电优先、风力发电配合的原则,通过在线求解优化问题,实现风电介入下的多区域互联电力系统的负荷频率控制.为了提高系统整体运行经济性,所提出的分布式经济模型预测控制器将负荷调频成本、燃料消耗成本以及风力发电成本等经济性指标考虑在内.仿真结果表明,在阶跃负荷扰动下,所设计的控制器不仅可以满足调频要求,在降低计算负担和提高经济性能方面也具有一定优势.