考虑机组故障的发电厂商检修规划策略

提出了一种考虑机组故障影响的检修规划模型.给出了符合浴盆曲线失效模式的机组故障率和可靠度,用以评估其期望更新费用.基于日前市场、双边合同及备用市场的复杂市场模式,讨论了检修和故障停运对发电厂商经济效益的影响,包括售电利润、期望更新费用及检修费用.基于此,以规划期内发电厂商的经济效益最优为目标构建了检修规划模型,考虑相关约束后利用遗传算法和线性规划方法求解.算例仿真结果验证了其有效性和可行性.     

市场环境下电力系统机组检修规划模型

构建了基于市场竞争机制的机组检修规划模型。首先,发电商根据其效益分析确定其机组在各检修窗口的竞价费用,独立系统运行员（ISO）据此计算各机组在相应时段的满意度水平,两者均用以表征其在各时段检修及运行的意愿程度。基于此,建立了考虑检修竞价费用、满意度水平及系统切负荷水平的检修规划模型及基于满意度的费用结算机制。算例仿真结果表明,该模型可确保系统的可靠性及发电商的经济效益,并体现了公平、公正的市场原则。     

计及运行工况的风电机组停运模型

根据风电机组停运的特点,把其分为电磁系统和机械系统。考虑电网运行工况对风机停运的影响建立了基于电网电压和频率的电磁系统的故障率模型;考虑天气对风机停运的影响建立了基于风速的机械系统的故障率模型,综合上述两方面,得到计及运行工况的风电机组故障率模型。在Matlab中对某1.5 MW风机进行仿真,给出了不同运行工况下风电机组的故障率。此模型能够反映电网运行条件和外界风速对风电机组故障率的影响,能够如实表征风电机组实时运行的安全可靠性水平。     

基于机会维修的热电联产机组检修计划

多能流耦合是综合能源系统的显著特点,当热电联产（combined heat and power,CHP）机组故障时,其影响会扩散传播到多个能源系统,因此,提高热电联产机组运行的可靠性非常重要。针对该问题,提出了一种基于机会维修的热电联产机组检修决策模型。首先,从机组供电和供热耦合机理出发,考虑不同设备间经济关联,推导了计及机会维修的热电联产机组供电和供热可用度表达式,在此基础上,为量化不同检修策略对系统运行的影响,综合考虑系统削减电负荷损失和热负荷损失,给出系统运行风险指标表达式,进一步,计及检修约束条件,建立热电联产机组检修决策模型。算例分析表明,所提模型能够提高热电联产机组运行的可靠性和系统整体效益。     

计及运行工况影响的电力设备检修策略分析

电力设备在运行中不可避免地受老化、磨损和天气等运行工况的影响,故障率随时间增长具有累积效应,而不同等级的计划检修能不同程度地延缓电力设备可靠性恶化过程。基于电力设备故障率的时间累积效应和考虑计划检修对电力设备可靠性改善作用的役龄回退模型,以设备平均无效度为基础,得到系统可靠性/经济性指标解析表达式。针对以系统可靠性最优、系统检修费用最少和系统检修成本与系统停电成本之和最小为目标的三类检修决策问题,提出基于灵敏度和差分公式的协调优化算法。最后通过RBTS、IEEE-RTS79系统验证算法的有效性,并就几个不同检修方案从可靠性和经济性角度进行了对比分析。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。     

计及风险的发电厂商机组检修规划模型

根据发电厂商的风险偏好,提出了基于效用函数的机组检修规划模型,用以规避市场电价预测不确定性及机组突然故障带来的风险。首先,分析了影响发电厂商经济效益的相关不确定性因素,采用MonteCado法及SBR（Simuhaneous Backward Reduction）降阶技术模拟可能存在的场景以评估其影响水平。然后,基于日前电能市场交易模式及发电厂商面临的风险．分析了规划期内的经济效益,主要包括各时段的售电利润、更新费用及检修费用,并根据发电厂商的自身风险偏好,构建了基于期望一风险的检修效用函数,在其经济效益期望与风险之间取得平衡。基于此,以规划期内发电厂商的效用函数最大为目标,考虑相关约束后,利用遗传算法和线性规划方法确定各机组检修时段,并用简单算例进行了定量验证。与常规模型相比,本文充分考虑了不确定性因素及发电厂商的风险偏好对检修规划、经济效益及机组出力的影响,规避了相关风险损失。     

海上风电机组故障容错运行研究现状分析

海上风电场可及性差,运行条件恶劣。风电机组故障率高,故障修复时间长且维护困难,一旦故障停运,经济损失巨大。统计并对比分析海上风电机组和陆上风电机组的历史运行数据,归纳海上风电机组关键部件的故障特点,分析风力发电机组常见的电气类故障及其对系统的影响。分别从软件容错、硬件容错两个方面总结现有海上风电机组容错运行的研究现状,归纳目前海上风电机组的容错方案,分析现有容错方案的应用可行性。进一步指出现阶段海上风电机组故障容错存在的主要问题,并对将来的研究热点进行了展望。     

考虑系统可靠性和经济性的机组组合方法

提出一种将购买旋转备用费用计入运行成本的机组组合的数学模型和求解方法。其特点是在保证系统可靠性的前提下,考虑机组随机停运率和燃料微增率的影响,使机组组合运行总成本最低。其中负荷经济分配子问题采用单纯形-模拟退火法进行求解。算例表明该方法能有效降低运行成本。     

含风电的电力系统月度机组组合和检修计划联合优化调度

恰当考虑风电出力的随机性和相关性,进行含风电的电力系统月度机组组合和检修计划联合调度,对于提高风电的接纳能力和系统中期运行的可靠性和经济性都具有重要的意义。根据风速历史数据统计得到风电出力的月度概率分布,构建基于机会约束规划的月度机组组合和检修计划联合调度随机模型,并给出随机模型的确定化转换方法。为实现机组发电调度和检修计划的联合优化,模型中引入了检修费用及检修相关约束,并针对机组组合和检修计划之间的耦合关系,设置相关时段索引变量,建立相互之间的关联矩阵。利用混合整数线性规划法对模型进行求解。通过118节点系统的仿真计算,验证所提模型的合理性和方法的有效性。     

中短期多周期发电计划的协调方式和闭环控制

采用中短期多周期发电计划协调优化和闭环控制解决"三公"调度模式下调度精益化和节能发电调度的需求。建立了以机组负荷率为线索的多周期发电计划编制的优化模型,提出基于全周期机组组合的多周期发电计划协调和闭环控制方法。以某省电网为例进行多周期发电计划编制,结果表明该方法能够在加强风险控制能力,提升调度计划的安全裕度的基础上实现节能减排,实现了调度精益化管理。     

江苏电网中长期机组组合问题研究

结合江苏电网火电运行环境和调度业务特性两方面需求,研究中长期机组组合问题。以安全约束机组组合（SCUC）技术为基础,通过时段简化、电力电量解耦,建立了以电量进度偏差最小为目标的中长期机组组合模型。理论与实例分析表明．模型解决了中长期机组组合所关注的主要问题,是一种有效、实用的算法模型。     

计及火电机组深度调峰成本的大规模风电并网鲁棒优化调度

规模风电并网背景下,电力系统加大火电机组的调峰深度,充分挖掘现有下调备用空间,将是应对风电出力不确定性的有效方式之一。文中考虑火电机组工作在深度调峰(DPR)方式下的附加煤耗损失和机组寿命损耗,提出了计及火电机组DPR成本的规模风电并网鲁棒优化调度模型。考虑风电出力不确定性,建立了包括基于风电出力预测场景的调度主问题和基于极端场景的调控子问题的两阶段鲁棒优化模型,并引入不确定度参数控制调度计划的保守性,最终优化出经济性最优的鲁棒日前调度方案。基于算例分析证明所述模型的合理性与有效性。     

基于改进蚁群算法的发电机组检修计划优化

随着计算机技术的迅速发展,人工智能方法在动态组合优化问题中得到了广泛应用。针对发电机组检修计划优化问题,以系统运行费用最小为目标建立了机组检修计划模型,从检修状态组合的角度将其转化为动态模型,并提出了一种利用改进蚁群算法进行求解的方法。针对基本蚁群算法的不足,从转移概率和信息素动态更新2方面对其进行了改进。利用蚁群算法的状态表记忆机制,较好地处理了检修计划连续性和检修开始时间等约束条件。对于其他约束条件,通过罚函数方式形成增广目标函数。算例结果表明,该方法计算速度较快,灵活性强。     

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。     

基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略

针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本（机组发电成本和补贴成本）为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。     

江苏电网月度机组组合系统设计

为了提升系统运行经济性,有必要在月度时间跨度上优化机组组合方案,并与日前、日内调度计划方案配合,制定更优的调度计划。结合江苏电网月度机组组合系统的建设,阐述了月度机组组合与日前、日内调度计划之间的配合关系,设计了月度机组组合系统的框架结构和计算流程,探讨了江苏电网月度机组组合系统的优点。江苏电网应用结果表明,月度机组组合系统能够有效优化机组启停方案,提升调度计划的精细化水平。     

考虑需求弹性的发电检修协调方法

随着智能电网的发展,用户的需求响应能力进一步增强,对发电检修的协调安排带来了新的影响。提出了机组检修协调意愿费用曲线,建立了考虑需求价格弹性的发电检修决策协调模型。在此基础上,深入分析市场环境下中长期发电检修决策对短期市场供求关系及出清价格的影响。建立了用户电力需求随电价而弹性变化、最终受中长期发电检修决策影响的函数关系;通过函数分段参数的讨论与约束的合并变换,将非线性混合整数规划模型转化为线性整数规划模型;根据智能电网下不同需求响应场景模拟,评估分析了需求弹性对发电检修决策产生的影响与效益。     

电网安全节能发电日前调度优化模型及算法

华北电网安全节能发电调度辅助决策系统中的日前调度模块实现了机组组合和安全约束经济调度两大功能,制定日发电计划既符合各种安全约束又满足各类辅助服务需求。采用同一个优化模型,通过修改输入信息实现节能发电调度、电量进度发电调度、成本调度、市场竞争等多种调度模式。引入violation和violation penalty weights两类参数,确保优化模型始终有解,满足工程实际应用的要求。采用同时可行性测试与优化计算相迭代的方法缩短了计算时间。日前调度模型为混合整数规划模型,采用分支定界法进行求解。为了精确校核日前调度结果,该系统开发了研究态全网络多时段安全校核功能,选择多个时间节点对日前调度结果进行精确的交流潮流校核,确保日前调度结果满足安全运行要求。