火电厂运行管理工作的优化

从安全、节能、经济性等方面探讨火电厂运行管理工作的优化。     

区域供能SCADA系统构建研究与设计

针对区域供能系统由多种供能设备构成这一现状,提出建立一套集中管控系统用以对区域供能系统进行统一有效管理。考虑到各设备参数的复杂性及多样性,提出应用数据采集与监视( SCADA)技术建设一套能源中心运行管理自控系统(即区域供能SCADA系统)。 SCADA系统实现了区域能源生产、管沟输送、用户换能站的实时监控和生产运行调度的集中管理,满足核心区内用户的全部冷/热空调用能、生活热水需求。系统的成功建设对同类工程项目具有示范作用。     

基于多目标两阶段随机规划方法的电热联合系统调度

针对电热综合能源系统由于风电出力的随机性和波动性而难以有效调度的问题,提出了以成本最小化和弃风最小化为目标的一种多目标两阶段随机规划方法(multi-objective and two-stage stochastic programming,MOTSP),其中采用两阶段的随机规划模型对成本最小化部分进行建模分析,第一阶段以火电机组的启停成本为调度目标,第二阶段以机组运行成本为调度目标。最后采用多目标算法NSGA-Ⅱ中对解的筛选机制求解随机规划问题。该方法利用高斯分布描述负荷和风力发电预测误差来解决风电出力的不确定性,采用蒙特卡罗方法生成随机场景,并采用反向缩减技术对场景进行削减。仿真结果表明,所提的MOTSP算法比其他多种智能算法的解集更均匀广泛,收敛性更好,能够最大限度地减少弃风并使机组运营成本最小。     

燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化

节能环保的出行方式得到政府的大力推广, 其中燃料电池混合动力有轨电车由于可无网运行且节能环保而备受关注.为了改善燃料电池/超级电容/动力电池大功率有轨电车的燃料经济性与系统耐久性, 提出一种有轨电车能量管理策略(Energy management strategy, EMS)的多目标优化方法. 首先以氢燃料消耗量和能量源性能衰减率作为评价指标, 建立多目标成本函数. 由于两个指标很难在同一个等式中评价, 设计了基于状态机与非支配排序的能量管理Pareto多目标优化方法, 获得了有轨电车能量管理策略Pareto非劣解集, 并分析了能量管理策略的目标功率参数对性能指标的影响规律, 进而遴选出兼顾燃料经济性与系统耐久性的综合最优解. 结果表明, 与功率跟随策略和基于遗传算法优化策略相比, 该能量管理优化方法的燃料经济性分别提高了29.4 %和2.4 %.     

A Stochastic Programming Strategy in Microgrid Cyber Physical Energy System for Energy Optimal Operation

This paper focuses on the energy optimal operation problem of microgrids (MGs) under stochastic environment. The deterministic method of MGs operation is often uneconomical because it fails to consider the high randomness of unconventional energy resources. Therefore, it is necessary to develop a novel operation approach combining the uncertainty in the physical world with modeling strategy in the cyber system. This paper proposes an energy scheduling optimization strategy based on stochastic programming model by considering the uncertainty in MGs. The goal is to minimize the expected operation cost of MGs. The uncertainties are modeled based on autoregressive moving average (ARMA) model to expose the effects of physical world on cyber world. Through the comparison of the simulation results with deterministic method, it is shown that the effectiveness and robustness of proposed stochastic energy scheduling optimization strategy for MGs are valid.      

用于溶剂回收装置的混合建模和优化方法

润滑油生产中溶剂回收过程要消耗大量能量,但这个设备存在大量时滞、强耦合、时变和干扰等,难于在线测量溶剂质量,如何同时保证溶剂质量和节约能耗是一大挑战。本文首先提出了一种非线性预测控制算法用于控制蒸馆塔温度。由于该装置的特殊性,用于能量优化的数学建模和优化方法并不能满足实际需要。因此,提出了一种把数学方法和专家系统方法相结合的混合建模和优化方法,其中用到了智能数据库,数学建模和优化方法,专家系统建模和优化方法,智能报警系统等,以提高装置的运行功能,实际结果证明该方法很成功。     

基于AMOWOA的区域综合能源系统运行优化调度

目前, 智能优化算法已广泛应用于工程优化中, 在当前多能耦合与互补的能源发展趋势下, 仅考虑系统经济指标的单目标优化模式已经不再适用于目前区域综合能源系统(Integrated energy system, IES)的运行优化调度, 需要研究一种多目标运行策略来解决区域综合能源系统的运行优化调度问题. 首先综合考虑经济与能源利用两个指标并结合商业住宅区域的特性, 以系统日运行收益和一次能源利用率为优化目标构建商业住宅区域综合能源系统多目标运行优化调度模型. 其次由于传统多目标智能优化算法缺乏一种最优解综合评价方法, 基于非支配排序以及拥挤度计算的多目标算法框架, 提出一种利用模糊一致矩阵选取全局最优解的多目标鲸鱼优化算法(A multi-objective whale optimization algorithm, AMOWOA), 并将提出算法对商住区域综合能源系统多目标运行优化调度模型进行求解. 最后以华东某商业住宅区域综合能源系统为例进行仿真, 验证了该方法的有效性和可行性.     

冷热电联供系统多目标运行优化

冷热电联供系统能够提高能源利用率和减少碳排放,是解决能源和环境危机的重要途径.本文提出了冷热电联供系统多目标优化运行方法,以运行成本日节约率、一次能源日节约率、CO2日减排率综合最优为目标,利用遗传算法求解,得到关键设备的逐时出力计划,并以此为基础,设计了由MATLAB和LABVIEW构成的运行优化器.最后本文基于TRNSYS与LABVIEW搭建了冷热电联供系统(CCHP)软硬件混合实时仿真系统,验证了运行优化器的有效性,结果表明本文提出的优化运行方法较传统运行模式,可有效提高冷热电联供系统的经济性、节能性和环保性.     

基于SOA的供电所智能化生产运营管理整体性架构设计

本文基于SOA的设计思路对供电所智能化生产运营管理整体性架构进行了规划与设计,并在面向服务的体系架构基础上,详细阐述了供电所生产运营管理系统的总体架构及其功能架构设计方案与技术架构设计方案.     

一种基于活跃态的动态电源管理预测算法

提出一种基于活跃态的动态电源管理预测算法,充分利用了活跃态和空闲时间段的关系,并且加入动态自适应调节因子,不仅对较大变化的时间段预测误差小,而且能快速调整适应工作负载的变化.实验表明该算法优于传统算法.     

混合动力电动汽车能量管理策略研究综述

能量管理对于提高混合动力电动汽车(Hybrid electric vehicles, HEVs)的燃油经济性、驾驶性能及减少排放具有至关重要的作用.本文对混合动力电动汽车能量管理问题的研究进展及现状进行了全面总结, 从不同角度对混合动力电动汽车的能量管理问题进行描述, 并对主要能量管理策略进行了分析和对比研究, 指出各种控制方法的优点及其存在的问题与不足, 最后对混合动力电动汽车能量管理策略研究的未来发展方向进行了展望.     

基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法

研究综合能源系统的协同能源管理问题, 并提出了一种基于异步动态事件触发通信策略的分布式梯度算法来解决该问题. 通过引入外部辅助变量并设计有效的触发机制, 该方法可以使得每个参与者仅在必要时刻以离散且异步的方式与邻居产生通信交互, 实现了连续通信的离散替代化. 同时, 该方法并不要求全局同步时钟, 具有更强的灵活性. 此外, 本文也在理论上证明了算法的全局收敛性. 最后, 仿真结果验证了所提方法的有效性.     

分布式风光互补智能发电站集中监测管理系统

为了解决分布在野外偏远地区的监测站供电和管理问题,利用风光互补发电的方法为系统提供电力,并将电能储存在蓄电池里,分别提供24V的直流和220V的交流电供负载使用;集中监测管理系统采用C/S架构设计,主要由电力监测站、集中监测中心和传输网络组成,电力监测站作为客户端负责采集太阳能电池板、风机和蓄电池的状态参数,通过GPRS网络与集中监测中心服务器建立的TCP/IP网络连接将采集到的信息按照规定的数据协议上传,服务器接收、处理、分析和显示来自各监测站的数据,并存储在数据库ACCESS2003里;实验结果表明,设计的系统能够远程有效监测发电功率、蓄电池劣化甄别、剩余电量、和发电站运行状态等信息,实现了分布式站点电力的集中管理。     

电动汽车复合储能系统能量管理策略及其 快速控制原型验证

纯电动汽车储能系统需同时满足高功率密度与高能量密度的要求,但现阶段单一储能单元往 往难以同时具备这两种特点。将高能量密度的锂电池与高功率密度的超级电容进行合理搭配,形成复 合储能系统,是解决以上问题的一个有效方案。该文以宝马 I3 纯电动汽车作为目标车型,设计了锂电 池/超级电容复合储能系统,并制定了一种基于规则的能量管理策略,综合考虑了外部工况要求、锂电 池与超级电容的荷电状态,自动规划工作模式,充分发挥各储能单元自身优势,在极端状况下可自动 启动保护模式;同时,基于快速控制原型的思想,设计搭建了以 dSPACE 为控制中心的复合储能系统 能量管理策略快速控制验证平台,搭配可编辑电力参数的外部电子负载设备,完成了能量管理策略的 半实物实验验证。实验结果表明,电动汽车锂电池/超级电容复合储能系统搭配合理的能量管理策略, 能够充分发挥锂电池的能量特性与超级电容的功率特性,更好地满足了现代纯电动汽车对续航里程与 动力性能的要求,同时可节约能源,在一定程度上起到延长储能系统使用周期的作用。     

实时系统温度功耗管理的优化方法研究

实时系统的能量受限特性、峰值温度约束以及实时任务的时间约束使其能耗问题备受学术界和工业界的关注,目前已有很多相关功耗管理研究.不考虑温度因素的传统功耗管理大多仅通过动态电压调节技术(dynamic voltage scaling, DVS)方法调度处理器的状态实现,然而随着芯片尺寸的不断缩减,处理器的功耗密度越来越大,温度与功耗之间的相互影响已不容忽视,由此在传统管理研究的基础上又衍生出了很多温度感知的新方法.1)对实时系统温度功耗管理依托的3个模型(任务模型、热模型和功耗模型)进行总结整理;2)根据是否考虑温度因素将现有研究分为温度无关的和温度感知的2类进行综述,后者又按面向单任务面向多任务进行分类;3)从具体机制、优化目标、优化效果以及调度时间等方面进行比较,分析现有研究的优缺点;4)指出未来研究方向.     

多能源电动汽车中的功率比较控制策略及仿真

在多能源电动汽车的模型基础上,针对能量管理系统(EMS)该文提出了一种功率比较控制策略。EMS的功率比较控制策略是通过比较实际所需功率和能量存储元件的最大提供和吸收功率来达到分配功率的目的。同时提出了最大提供功率和吸收功率的确定方法。仿真结果表明：功率比较控制策略比简单查表控制策略在续驶里程、燃料经济性和效率等方面均有所改善。     

基于分组粒子群的光伏最大功率点跟踪方法

针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）和优化的扰动观察法(perturb and observe, P&O)相结合的MPPT（maximum power point tracking）算法进行光伏发电系统输出功率的提升。提出的最大功率点算法分为两个阶段,首先通过将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)的分组思想引入到传统粒子群算法,并采用改进后算法实现近似全局最大功率点的快速搜索,以加快最大功率点跟踪的收敛速度和稳定性。然后,采用优化的扰动观察法实现最大功率点附近的动态精确跟踪,同时减少后续最大功率点跟踪过程中的计算量。通过在不同阶段发挥两种MPPT算法的各自优点来提高光伏最大功率点跟踪控制的效率。最后进行光伏系统遮阴条件变化的仿真实验,与传统粒子群算法相比,提出MPPT方法具有较快的跟踪速度和稳定的功率输出。     

基于IEC 61850的能源站智能电气监控管理方法

针对传统电气监控管理系统信息管理能力差的问题,提出了新型的能源站智能电气监控管理方法。该方法建立在DL/T 860（IEC 61850）标准规范的基础上,采用微机应用交流采样算法对能源站电气设备运行数据进行处理,并将该算法进行系统集成优化设计,构建出全智能自动化的电气监控管理系统。本研究系统加强了各监控设备的联系,系统误差数据低。实验表明,本研究系统的监测数据误差低于10%,解决了传统电气监控误差较大的问题。     

动态电源管理的随机切换模型与策略优化

提出一种基于连续时间Markov决策过程的动态电源管理策略优化方法.通过建立动态电源管理系统的随机切换模型,将动态电源管理问题转化为带约束的策略优化问题,并给出一种基于矢量合成的策略梯度优化算法.随机切换模型对动态电源管理系统的描述精确,策略优化算法简便有效,既能离线计算,也适用于在线优化.仿真实验验证了该方法的有效性.     

动态电源管理的随机切换模型与在线优化

考虑系统参数未知情况下的动态电源管理问题,提出一种基于强化学习的在线策略优化算法. 通过建立事件驱动的随机切换分析模型,将动态电源管理问题转化为带约束的Markov 决策过程的策略优化问题. 利用此模型的动态结构特性,结合在线学习估计梯度与随机逼近改进策略,提出动态电源管理策略的在线优化算法．随机切换模型对电源管理系统的动态特性描述精确,在线优化算法自适应性强,运算量小,精度高,具有较高的实际应用价值．