基于个体优化和系统多能互补的光热电站优化配置方法

随着各类新能源发电技术不断成熟,新能源装机比例大幅提升,电源结构持续优化。光热作为一种可再生资源,具有灵活的调节能力,与其他电源具有良好的互补发电效益,但其高昂的成本成为影响其发展的主要因素。首先基于光热电站面向规划的外部特性,提出了光热电站个体优化配置方法,实现其个体经济性最优。在此基础上进一步分析了光热电站与其他类型电源的互补特性,建立了综合考虑区内新能源发电量占比及联络线外送需求的互补发电系统的容量优化配置模型,实现互补系统效益最大。最后,以实际系统的改进算例验证了所提方法的合理性与可行性。     

光热电站电加热装置功率优化配置研究

为多能互补基地中的光热电站加装电加热装置,能够有效减少弃风弃光电量,但由于光热电站和电加热装置共用一个储热装置,如何合理配置储热时长和电加热功率,以最小投资获得最大收益,对于优化多能互补系统运行至关重要。针对含光热电站和电加热装置的多能互补基地,提出以光热电站度电成本最低作为目标,确定储热时长和电加热功率,以我国西北地区某多能互补发电基地作为实际算例,计算了不同场景下光热电站的度电成本,提出了设计阶段储热时长和电加热功率选择的合理化建议。     

基于光热电站与电动汽车的综合能源系统风电消纳策略

针对热电联产机组“以热定电”约束导致的弃风问题,提出一种基于光热电站（CSP）与电动汽车的区域综合能源系统风电消纳策略。首先,构造了CSP与热电联产机组协同运行的模型,研究了CSP配合联供机组实现热电解耦的机理;其次,分析了电动汽车无序充电对降低净负荷波动的负特性,通过引入车网互动（V2G）策略挖掘了负荷侧可调度资源削峰填谷的能力;然后,以运行成本及CSP日投资成本最小为目标建立了日前经济调度模型,探讨了电动汽车不同并网方式对CSP容量配置的影响,并利用条件风险价值定量分析了由预测误差引起的风险损失。基于求解器CPLEX展开多场景对比分析,结果表明:所提策略能够有效降低系统的弃风量和总调度成本,同时可为决策者在经济性与安全性之间的权衡提供参考方案。     

基于优化遗传算法的负载均衡策略研究

移动互联网和云计算技术的飞速发展,孕育了一种新的移动服务框架——移动云计算(mobile cloud computing,MCC)。传统遗传算法(standard genetic algorithm,SGA)作为一种元启发式算法,在解决移动云环境中负载均衡问题时存在着收敛速度慢、易于陷入局部收敛的问题。提出了一种优化的负载均衡算法,采用基于多目标的适应度函数,自适应的交叉和变异算子,更好地适应了移动云环境中资源的异质性特征和资源部署的实时性需求。采用云仿真器Cloudsim进行仿真,结果表明改进算法在负载均衡度和资源部署时间方面均优于传统遗传算法。     

基于遗传算法的SRM关断角优化策略

固定关断角的角度位置控制APC(angular position control)方法在负载和转速变化较大的场合下适应能力较低。为此,提出了一种基于遗传算法的开关磁阻电机SRM(switched reluctance motor)关断角优化策略。结合非线性磁链曲线和实测特定位置点处的磁链数据,得到优化后磁链准线型模型曲线,推导出电机平均转矩的解析式。利用遗传算法优良的全局搜索寻优能力,将1个电气周期内平均转矩作为优化目标来寻找不同转速及峰值电流下的最佳关断角。仿真结果表明在高速运行时,电机转矩输出能力较固定关断角APC有较大的提升,并通过实验论证了基于遗传算法的关断角优化策略的有效性和可行性。     

计及置信容量的光热电站储热容量优化配置

为探索光热电站的容量价值,文中基于光热电站的容量置信度和度电成本,提出一种光热电站集热面积和储热容量优化方法。文中建立光热电站发电效率模型和经济性模型,基于序贯蒙特卡洛方法计算发电系统可靠性,使用粒子群算法计算光热电站置信容量,研究太阳倍数和储热时长分别对光热电站容量置信度和度电成本的影响;并以容量置信度和度电成本作为优化目标,使用加权理想点法建立目标优化函数、熵权法确定指标权重值,对太阳倍数和储热时长进行优化。以西北某地区光热规划为例,使用该地区实际太阳辐照资源数据建立模型,发现随着太阳倍数和储热时长的增加,容量置信度单调递增,而度电成本呈先降后升的趋势,可优化得到约束条件下最佳太阳倍数和储热时长。     

一种基于遗传算法的模糊控制器

对不同可调因子的二维模糊控制器进行分析与研究 ,实现了按控制期望来配置可调因子 ,并对控制效果进行仿真。通过仿真曲线 ,可以看出可调因子的大小对控制性能的影响。在遗传算法的适应度函数中引入控制性能因素 ,按不同控制要求 ,配置可调因子。仿真结果验证了其可行性     

基于光热电站水电联产的独立海岛综合供给系统容量优化配置

独立海岛往往面临着供电方式不环保、淡水资源稀缺的双重难题。全可再生能源供给系统是解决上述问题的有效途径。该文首先提出基于光热电站水电联产模式的全可再生能源海岛电能–淡水联合供应系统。该系统通过收集光热发电过程产生的低品位乏汽制备淡水,实现能量的梯级利用,提高系统综合效率;并利用光热电站的灵活可调度性实现风光互补,降低海岛系统的储能配置需求;进一步地,建立全可再生能源海岛供给系统的优化配置模型。仿真结果表明,所提出的综合供给系统有效提升了可再生能源的利用效率以及新能源机组的容量系数,降低了海岛的峰值负荷需求与机组配置容量,具备更好的成本经济效益。     

一种基于遗传算法优化模拟原动系统PI参数的新方法

应用遗传算法优化模拟原动系统PI调节器参数的新方法,分别通过MATLAB仿真和现场实验,比较遗传算法和传统方法条件下PI调节器阶跃响应特性,检验模拟原动系统的动态特性。仿真与现场实验表明,遗传算法具有快速优化系统参数的特点、以此确定PI参数的模拟原动系统动态特性仿真满足电力系统动态模拟实验的要求。     

考虑光热电站接入的电力系统双层双时间尺度优化调度

为提升含太阳能光热电站电力系统调度控制的跟踪能力和抗扰性能,降低风电和负荷功率等不确定因素对控制效果的影响,基于模型预测控制的优化思想,提出一种包含长时间尺度滚动优化层和短时间尺度动态调整层的优化调度方法。上层以含光热电站系统的运行经济性最优为目标,通过多步滚动求解制定长时间尺度调度计划。下层以跟踪和修正上层调度计划为目标,并在短时间尺度滚动优化平滑功率波动的基础上,引入光热电站的储热调整,进一步应对风电和负荷短时间尺度的功率波动。基于改进IEEE39节点系统进行算例分析。结果表明：通过双层环节协调配合,所提调度方法能够有效抑制风电和负荷的短时功率波动,实现系统经济运行。     

基于个体优化和系统多能互补的光热电站优化配置方法EI北大核心CSCD

随着各类新能源发电技术不断成熟,新能源装机比例大幅提升,电源结构持续优化。光热作为一种可再生资源,具有灵活的调节能力,与其他电源具有良好的互补发电效益,但其高昂的成本成为影响其发展的主要因素。首先基于光热电站面向规划的外部特性,提出了光热电站个体优化配置方法,实现其个体经济性最优。在此基础上进一步分析了光热电站与其他类型电源的互补特性,建立了综合考虑区内新能源发电量占比及联络线外送需求的互补发电系统的容量优化配置模型,实现互补系统效益最大。最后,以实际系统的改进算例验证了所提方法的合理性与可行性。     

基于精英保留策略遗传算法的配电网无功优化

在分析配电网无功优化必要性和特点的基础上,以有功网损与节点电压偏差之和最小为目标函数对配电网进行无功优化。采用精英保留策略对传统遗传算法进行改进,按电容器组数进行整数编码对无功优化模型求解。IEEE33节点系统仿真结果表明,所提该方法能稳定收敛,降低网损,能为实际优化提供参考。     

计及碳排放权交易的光热电站市场竞价策略研究

“碳中和·碳达峰”目标的提出加快了我国碳排放权交易市场(简称“碳市场”)的建设与发展。对于光热电站而言，在电力市场与碳市场中制定合理竞价的策略对于保障其自身投资回报至关重要。为此，提出了一种计及碳排放权交易的光热电站市场竞价策略。首先，分析了光热电站在电力市场与碳市场中的交易流程与框架，以及参与多市场的博弈均衡性。其次，计及新能源出力不确定性，提出了光热电站参与电力市场与碳市场的双层鲁棒优化模型。其中上层为光热电站竞价决策模型，下层为电力市场与碳市场出清模型。然后，针对这一非线性、多目标、多层规划问题，基于KKT条件和博弈均衡分析，将双层模型转换为单层模型。并基于强对偶理论和二进制扩展方法对模型中的非线性项线性化，以实现模型高效求解。最后，以典型光热电站为例进行了数值仿真，验证了所提竞价策略的合理性与优越性。     

基于气象统计学原理的光热电站太阳能资源研究

太阳法向直射辐射(direct normal irradiance,DNI)是太阳能光热发电系统(concentrating solar thermal power,CSP)的主要能量来源,准确地选取典型年光资源就显得尤为重要,典型年光资源形成及分析方式没有统一的规程规范。以我国西北地区某地四种来源(气象站、NASA、Meteonorm、实测站)辐射数据为基础,采用气象统计学原理,提出一种适合光热电站太阳能资源评估方法,得出该地工程代表年DNI为1 885 kWh/m2。     

一种基于实时遗传算法的神经元控制

遗传算法是一种并行、全局优化的有效方法。由于遗传算法的进化过程缓慢,通常使用于离线,很难用于在线的实时优化和控制。该文对遗传算法进行了改进,提出了一种实时遗传算法在线自适应调整神经元增益的控制方法,并对造纸过程的定量水分控制进行了仿真实验,结果表明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的风-光互补发电系统的动态优化

风-光互补发电是一种新型的清洁能源,将为能源结构的调整和环境保护做出巨大贡献。但是,风-光互补发电系统具有强非线性和多目标性,很难建立精确的数学模型,用传统的方法很难对其进行动态管理。采用一种新的遗传算法,以风-光互补发电系统的发电成本最低为目标,并根据控制规则,可对风-光互补电场进行动态优化管理。结果表明,该算法能很好地跟踪负荷、风速及光照强度的变化,能有效地动态管理风-光互补发电系统,说明遗传算法在风-光互补发电系统的动态管理中是有效的。     

某热电站电气系统的优化

<正>某热电站热力系统现有四台锅炉,包括两台长期运行的高压炉(1号炉和4号炉)和两台间断运行的中压炉(2号炉和3号炉)。系统中有两台背压式汽轮发电机组。车间的主要任务是为化工装置提供高、中、低压不同等级的蒸汽及生产用除氧水,部分高压蒸汽通过汽轮机组发电供热。由于1号、4号炉所产压力等级的高压蒸汽对于公司热力系统范围内其他蒸汽锅炉而言均没有能力提供,因此一旦1号、4号炉停运,将会直接导致裂解装置     

基于改进遗传算法的主动配电网优化定价策略研究

由于传统的主动配电网优化定价策略没有设置等式和不等式约束条件,使电力定价超过设定的最高限值,降低了定价效率,基于此,研究一种基于改进遗传算法的主动配电网优化定价策略。首先将最优的机组有功费用和无功费用作为目标建立目标函数,即定价优化策略模型,然后设置其等式约束条件和不等式约束条件,使电力定价不超过设定的最高限值,最后在约束条件下利用改进后的遗传算法对最优定价策略模型进行求解,获取最优定价。实验结果表明,所研究方法在大于设定的价格下限0.5元/度的基础上,定价更高一点,基于电力企业角度,说明所研究方法优化后的主动配电网定价更为合理,并且定价效率较高。     

计及碳交易的光热电站与风电系统低碳经济调度策略

为保证系统在低碳环保的前提下兼顾风电消纳与经济运行,提出一种考虑碳交易机制的光热电站与风电系统低碳经济调度策略.从低碳技术与低碳政策2个角度出发,将低碳手段与市场机制相结合,搭建考虑碳交易的光热电站与风电系统运行框架,并分析其运行机理;以火电出力承担基荷,建立以综合成本最低为目标的低碳经济调度模型,统筹系统低碳性与经济...