考虑机组组合的梯级水电站跨省区多电网调峰优化调度方法EI北大核心CSCD

在电力大规模跨区消纳背景下,一些大型水电站群需要向多个电网送电、响应多个电网调峰需求,甚至存在单站不同机组分别向不同电网送电的情况。考虑水电站运行约束、多电网调峰需求及跨省区输电限制,提出了一种考虑机组组合的梯级水电站多电网调峰优化调度方法。该方法首先构建了水电站短期出力计算及网间电力分配的混合整数二次规划模型,采用迭代寻优方法计算梯级水电站的理想出力过程;之后以实际出力计划与理想过程相差最小为目标,结合约束简化策略构建梯级水电站短期优化调度模型,对各电站实际出力计划进行求解,并以此为基础,计算梯级水电站机组组合结果与各电网受电过程。基于溪洛渡—向家坝梯级水电站多电网调峰的仿真结果表明,所提方法可满足跨省区送电水电站复杂运行约束,有效响应各受端电网的高峰负荷需求,具有显著的调峰效果。     

长江上游梯级水库联合调度泥沙数学模型研究

本文以自主研发并经过实测资料验证的三峡水库一维非恒定流水沙数学模型为基础,将溪洛渡及向家坝水库纳入整体计算范围,建立了包括溪洛渡、向家坝和三峡三个水库的长江上游梯级水库联合调度一维非恒定流水沙数学模型。本模型为一基于树状河网的全沙模型,可将溪洛渡水库库尾—三峡坝址的长江干流和部分主要支流作为一个整体进行泥沙冲淤同步联合计算,采用该模型对水库群联合运用条件下各水库泥沙冲淤变化及相互影响进行了研究,初步揭示了长江上游特大型梯级水库群泥沙淤积规律。     

雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度图研究

水库调度图是水库运行的重要指导工具,现有研究主要集中在单库调度图或单梯级联合调度图,针对多子梯级水电站群联合调度图研究较少。本文围绕雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度问题,考虑以子梯级龙头电站作为各子梯级调控主导电站,结合二滩、溪洛渡、向家坝和三峡水电站单库调度图,以"龙头电站水位-梯级总出力"形式编制形成各子梯级初步调度图;在此基础上,结合水库蓄放水判别系数K值的梯级出力分配方式,提出基于联合调度图的梯级电站模拟调度规则,以子梯级和整个流域梯级水电系统多年平均发电量最大为目标,建立梯级水电站群联合调度图优化模型,采用自适应离散微分逐步优化算法进行模型求解,获得雅砻江-金沙江-长江梯级水电站群最优的联合调度图,并进行整个流域水电站群联合调度模拟。计算结果表明,该联合调度图可以在兼顾各子梯级保证出力的同时,有效增加整个流域水电系统的总发电效益。     

考虑机组组合的梯级水电站跨省区多电网调峰优化调度方法

在电力大规模跨区消纳背景下,一些大型水电站群需要向多个电网送电、响应多个电网调峰需求,甚至存在单站不同机组分别向不同电网送电的情况。考虑水电站运行约束、多电网调峰需求及跨省区输电限制,提出了一种考虑机组组合的梯级水电站多电网调峰优化调度方法。该方法首先构建了水电站短期出力计算及网间电力分配的混合整数二次规划模型,采用迭代寻优方法计算梯级水电站的理想出力过程;之后以实际出力计划与理想过程相差最小为目标,结合约束简化策略构建梯级水电站短期优化调度模型,对各电站实际出力计划进行求解,并以此为基础,计算梯级水电站机组组合结果与各电网受电过程。基于溪洛渡—向家坝梯级水电站多电网调峰的仿真结果表明,所提方法可满足跨省区送电水电站复杂运行约束,有效响应各受端电网的高峰负荷需求,具有显著的调峰效果。     

梯级库群水流滞后性影响的日优化调度模型研究

水流滞时的存在导致梯级水电站调度期内的水量不平衡,给梯级水电站短期联合优化调度造成困难。基于水量平衡原理建立了考虑调度期和滞后期综合效益的梯级水电站优化数学模型,给出了调度期与滞后期水量发电效益的计算方法;针对所建立的优化模型具有的有后效性问题,提出了轮库迭代与POA相结合求解方法,并推导出迭代通式。以三峡梯级为例开展了实证研究,取得了合理的结果。文中提出的方法结构简单,具有较好的通用性,对考虑时滞的梯级电站的日计划制定具有一定的参考价值。     

基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法（Ant Colony algorithm，ACA）。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径，利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明，算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快，为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

兼顾四大家鱼产卵需求的梯级水电站生态调度北大核心CSCD

为实现流域梯级水电站水资源高效利用,以金沙江下游溪洛渡-向家坝梯级水库生态调度为例,通过已有研究成果以及实测数据推求四大家鱼产卵所需的适宜生态流量,构建梯级水库长短期耦合双层优化模型,上层模型采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,下层模型采用遗传算法求解,进而提出兼顾四大家鱼产卵流量需求的梯级水库日调度方案。结果表明:与常规调度相比,当以促进四大家鱼产卵为主要目标时,调度期内(5—6月)梯级水库发电量减小1.91亿kW·h,减幅为1.76%;同时生态流量契合度增大0.123,有效洪水上涨作用期累计可达12 d,可较好地促进四大家鱼产卵。研究成果可为制定面向下游河道四大家鱼产卵的梯级水库生态调度方案提供参考依据。     

计及发电权转让的梯级水电站短期优化调度

传统电力市场环境下,梯级水电站的短期优化调度方式简明直观、便于理解,但考虑因素不够全面,为此构建了电力市场环境下的梯级水电站短期优化调度模型,该模型考虑了发电权转让对梯级水电站短期优化调度决策的影响,且当存在发电权交易时兼顾了发电权出让方、受让方以及电网公司三方的经济利益,模型还考虑了梯级水电站的库容、水库水头、机组出力和电网公司购电费用等约束条件。梯级水电站短期优化调度为高维、有时滞且带有大量约束条件的非线性优化问题,因此采用微分进化算法对该优化模型进行求解。算例结果验证了该模型及算法的有效性。     

梯级水电站群多电网调峰调度及电力跨省区协调分配方法

针对特大型梯级水电站群短期调度需兼顾多个电网调峰的复杂应用需求,以溪洛渡、向家坝梯级水电站为研究对象,提出一种水电站群跨区多电网调峰调度和电力跨省区协调分配方法。从厂网协调的角度出发,以受端电网余荷均方差最小为目标,构建梯级水电站多电网调峰调度模型。在给定电网受电量、电站调峰容量及高压直流输电限额约束下,利用网间负荷互补特性,通过随机搜索算法对面临电网受电计划进行启发式搜索,并逐步迭代调整各电网受电计划,获得水电出力在各受端电网的最优分配方案。仿真结果表明,所提方法制定的溪—向梯级水电站出力网间分配计划能均衡响应各受端电网调峰需求,充分发挥梯级发电能力及调峰潜力,有效解决梯级水电站群多电网调峰调度问题。     

基于混沌类电磁机制的梯级水电站短期优化调度

水电站短期优化调度在数学模型上具有大规模强非线性特点,特别是梯级水电站间由于存在复杂的水力联系,使得短期优化调度模型更加复杂。为对其进行有效求解,将类电磁机制用于该问题的优化求解中,为克服算法易于陷入局部最优的不足,利用混沌优化算法的优势,提出两种算法融合的梯级水电站短期优化调度模型的快速有效求解方法。通过算例仿真分析表明混合算法在求解梯级水电站短期优化调度问题时的有效性。     

基于切换模型极限学习机的超短期负荷预测

针对极限学习机算法中输出波动大与模型不稳定的问题,提出采用切换模型极限学习算法进行超短期电力负荷预测的方法。该算法通过切换模型准则,将建立的多个神经网络模型分为误差较小的保持模型和误差较大的更新模型两部分。保持模型无需进行在线更新,减低了模型输出的波动性;更新模型则需采取随机方法进行在线更新,使得训练误差达到最小,提高模型的泛化能力。通过对某地区电力负荷的预测仿真,结果表明了所提方法提高了预测速度,节省了计算时间,具有更佳的泛化能力和预测精度。     

基于GM(1，1)与BP神经网络的综合负荷预测

针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM(1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM(1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。     

Modelling and study of PM machines with inter-turn fault dynamic model-FEM model

In this paper, a simple dynamic model for a PMSM with inter-turn winding fault is derived. Finite element method is used for parameter determination of machine with fault. This dynamic fault model is used to study the PM machine behaviour under various inter-turn fault conditions. A 2D time stepping finite element method (FEM) model is carried out to validate the dynamic fault model. The dynamic model results exhibit the same trend as predicted by FEM analysis for different fault insulation resistances. An experimental test is also conducted to verify the fault model. This model is used to study the machine behaviour under various fault conditions and severity. The proposed model seems to be well adapted for PM motors health monitoring and inter-turn fault diagnosis.     

机理与数据驱动的软体手弯曲角度软测量模型

由于软体手材料强非线性，难以建立软体手弯曲角度精确的机理模型。针对以上难题，提出机理与数据驱动的软体手弯曲角度软测量模型。该模型由机理模型与信息素挥发及惯性权重的自适应块增量随机配置网络(ABSCN)补偿模型组成。采用最小二乘对机理模型进行参数辨识，针对高阶未建模动态，采用ABSCN预测补偿。通过对块增量随机配置网络(BSC)的增量块配置次数进行自适应优化，提高模型的紧凑性，减少模型的训练时间。最后通过混合模型的仿真实验与真实数据进行对比，结果表明所提方法在精度上有显著提升。     

基于混合建模的蒸汽管道参数计算

提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合模型用于蒸汽管道的参数计算。在机理模型的基础上,采用向量机算法建立数据驱动误差预测模型,对机理模型计算所造成的机理误差进行预测,并将该模型的误差预测结果用于修正机理模型计算结果。为验证混合建模计算的有效性,通过实例建立机理模型和基于向量机算法的蒸汽参数预测模型计算管道末端蒸汽参数,并与混合模型的计算结果进行比较。结果证明,混合模型具有更高的计算精度,可为供热管道的运行优化提供参考。     

数据-物理联合驱动的大电网频率安全智能评估

新型电力系统的低惯量特征为其频率安全带来严峻挑战。为快速准确评估大电网受扰后的频率响应,文中提出数据-物理联合驱动的大电网频率安全智能评估方法。为实现数据模型和物理模型分析手段的有效结合,设计了频率安全评估的可信集成学习方法,准确评估数据驱动频率安全结果的可信度,并通过设定可信度阈值作为数据模型和物理模型的切换依据。若数据模型评估结果的可信度高于阈值,则采纳为可靠的数据驱动频率安全评估结果,否则切换为基于物理模型的时域仿真方法进行评估。利用四川电网仿真模型生成数据集并进行模型性能分析,结果表明所提方法兼具频率安全评估的快速性和准确性。     

Market Clearing and Settlement Using Participant Based Distributed Slack Optimal Power Flow Model for a Double Sided Electricity Auction Market – Part II

Even though non-linear Optimal Power Flow model proposed in part I of this paper provide accurate results there are difficulties in solving a full non-linear Optimal Power Flow model since it is a very time consuming. Due to speed and robustness, Linear Programming model is preferred by the system operators for nodal price calculations. It is a challenge to incorporate transmission losses into the losses linear DC power model. In this paper to model line flow operating limit inequality constraint a lossless Participant Based Distributed Slack DC Power Flow model is derived from Newton-Raphson state correction scheme used in part I of this work. An equivalent lumped linear model for the Participant Based Distributed Slack Lumped Nonlinear Optimal Power Flow model called Participant Based Distributed Slack Lumped Linear Optimal Power Flow model is developed in part II of this paper. The results for market clearing and settlement of double sided electricity market by the proposed lumped linear model are compared with the nonlinear model proposed in part I of this work using case studies on PJM system, IEEE 30 bus system and IEEE 118 bus system. The results obtained indicate the speed and robustness of the proposed linear model.     

A learning algorithm for saccade model with distributed feedback mechanism

In this paper we propose a new learning rule for a spatiotemporal neural network model of the primate saccadic system with a distributed feedback control mechanism. In our model the superior colliculus is represented as the distributed network model and it provides a dynamic control signal to a lumped brain stem model (Robinson–Gisbergen model). Distributed feedforward and feedback weights between the deeper layer of the superior colliculus model and the brain stem model are trained using a finite time interval learning rule based on a steepest descent method. Simulations are carried out on a 20-cell model for horizontal saccades using eye position feedback and velocity feedback, respectively. The model makes accurate saccades to all target locations over the range 2 to 15 degrees even if disturbance is added to the burst generator in the brain stem model. © 1999 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 129(4): 66–76, 1999.     

基于混合建模的蒸汽管道参数计算

提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合模型用于蒸汽管道的参数计算。在机理模型的基础上,采用向量机算法建立数据驱动误差预测模型,对机理模型计算所造成的机理误差进行预测,并将该模型的误差预测结果用于修正机理模型计算结果。为验证混合建模计算的有效性,通过实例建立机理模型和基于向量机算法的蒸汽参数预测模型计算管道末端蒸汽参数,并与混合模型的计算结果进行比较。结果证明,混合模型具有更高的计算精度,可为供热管道的运行优化提供参考。     

Low-order dynamic equivalent estimation of power systems using data of phasor measurement units

This paper utilizes data measured by phasor measurement units (PMUs) to extract a low-order dynamic equivalent model for power system stability studies. The estimated model is a 2-order model for synchronous machines. This model has the advantage of simplicity of classical model and considerably reduces the oversimplifying error of classical model. This method offers an alternative approach to analytical model reduction techniques based on the detailed system models. The proposed method uses the synchronized bus voltage and current phasors measured by PMUs. Using post disturbance data, electrical and mechanical parameters of the equivalent generator are estimated sequentially. Furthermore, a new approach for estimation of two-machine and single machine infinite bus (SMIB) equivalent systems are presented for analysis of electromechanical oscillations. To evaluate the performance of the proposed approach, simulations are performed on a two area 13-bus test system and real measured PMU data. Simulation results show that the estimated model can represent the dynamic behavior of the studied system with good approximation.