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中国电力调度长期采用高度集中的调度模式,保障了电力系统安全,但一定程度上影响了节能发电调度的开展。提出发电企业自主调度的概念,在调度计划的形成过程中,在保证系统安全的情况下,赋予发电企业一定自主权。提出了将集中调度与发电企业自主调度相协调的节能调度体系。在初始计划的形成中,调度机构给出一定的框架性约束,允许发电企业在框架性约束范围内,自拟发电计划;经调度机构综合、校核和修订后,形成初始可行的发电计划;发电计划形成后,允许发电企业根据实际情况,适当调整,并经安全校核后完成修订,以实现节能减排的目标。 相似文献
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发电市场技术支持系统是与计算机技术,网络通信技术相结俣的庞大的信息系统。该系统借助于现有的帧中继广域网,将发电指令实时下发到各发电厂,并发与电厂的自动化设备相融合,保证了实时调度和实时发电市场的稳定运行,结合浙江省发电市场技术支持系统的建设和运行经验,对实时发电指令系统的实现及发全性,可靠性和体现“三公”原则采取的措施作一介绍,并对进一步的发展作了展望。 相似文献
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对电网发电情况按照日前、实时和实际运行情况进行指标评估,用以指导实时发电调度;探讨实时发电调度指标评估体系的构建,并利用福建电网实时调度系统进行计算. 相似文献
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随着电力市场改革的不断深入,电力营销成为电厂经营最重要的工作。面对即将开展的电力现货市场交易,电厂发电成本的实时计算显得尤为重要。对于火力发电机组,其发电成本的构成主要包括容量成本和电量成本,其中容量成本占比较低且相对稳定。电量成本主要包含总燃料成本,辅机电耗成本,环保成本和维护成本。本文针对电量成本各组成部分,基于电厂SIS系统实时数据,进行精细化计算,得出发电企业各机组发电总成本和企业发电总成本,为电力市场竞价提供可靠的数据支撑,使得电力企业在市场竞争中占得先机。 相似文献
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发电侧电力市场的发电调度计划及其方法 总被引:2,自引:2,他引:0
阐述了发电侧电力市场发电调度计划的目的、原则、依据、任务和内容、给出了制定发电调度计划的流程简图,指出了发电调度计划中应重视解决的技术进步问题,提出了电力市场技术支持系统中发电调度计划系统庆达到的功能和要求。 相似文献
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以四部委颁发的《节能发电调度办法(试行)》(下称《办法》)旨在节能减排,也标志着“节能发电调度”作为制度安排步入电力市场。[第一段] 相似文献
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实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度偏大。少量机组可利用其市场力操纵市场并获得超额回报,从而影响市场效率及稳定性。为了防止该类情形,提出一种兼顾市场集中度的实时发电市场多目标优化模型,通过监控HHI静态指标以及DHHI动态指标将市场集中度控制在合理水平。在模型求解过程中,通过改进的多目标遗传算法(Multi-objective Generic Algorithm, MOGA)实现了快速收敛及有限方案筛选。最后采用IEEE30节点标准系统进行仿真,仿真结果证实了模型的有效性及其算法的高效性。 相似文献
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基于调度大二次系统的智能化电网调度辅助决策的研究 总被引:3,自引:2,他引:3
通过分析目前电网运行对自动化系统的需求和调度决策的现状,从保障电网安全的角度指出了整合电力调度二次系统的必要性。二次系统信息的整合一方面可以加强对电力系统的全面监控和管理;另一方面可以获取调度决策所需的全面信息,实现电网调度决策的智能化。它不仅可以保证电网安全性。还可提高电网经济性。在正常情况下防患于未然,在紧急情况下避免延误战机,将安全和灾变问题消灭在孕育阶段,进而防止大停电灾难事故的发生。同时还分析了整合后的电力二次系统给调度中心带来的好处和作用。 相似文献
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日趋成熟的在线监测技术大幅提升了设备状态的观测频率。在此背景下,需要更加灵活的电网状态检修决策模型以适应高频率、可观测的设备状态变化。目前已有的电网状态检修决策模型主要优化是基于当前设备状态的系统级检修计划,并没有考虑对规划时间内新增状态信息的应对策略。这样无法利用可获得的规划时间内的状态信息,导致检修计划效能受限。因此,提出一种设备在线监测下电网状态检修的决策模型。具体实现方式是在已有模型中加入检修门槛,一旦设备状态在检修计划前越过该门槛,则将原计划提前执行以防止发生故障。同时将检修门槛应用于非待修设备,以应对可能发生的非待修/待修类别转换,由此形成完整的电网状态检修策略。进一步建立优化模型,以电网运行总风险为目标联合优化检修计划和检修门槛。最后通过算例分析表明该方法是可行有效的,对电网设备状态检修具有一定的工程价值。 相似文献
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爆发式数据处理模型在电力调度系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着大型能源基地特高压项目的相继运行、新能源发电的深入推进和电动汽车等新型负荷的快速发展,电网监控爆发式海量数据的出现频率大幅增加,给电力调度监控和数据采集SCADA系统的数据管理带来了极大的挑战。文中分析了电力调度存储数据量大、随机性强的特点以及当前数据库抗压性能不稳定的现状,提出了爆发式数据处理模型EDPM(erupt data processing model),介绍了该模型下的多级缓存策略、基于模型控制器的自适应缓存管理机制、线程闭环控制自愈技术等关键技术。工程应用实践表明,EDPM模型在面对海量数据存储请求时仍可保持较快的系统响应和较高的系统吞吐量,能够有效抵御爆发式数据的冲击,保证电力调度SCADA系统的安全、稳定运行。 相似文献
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