需求侧管理成本效益最优化分析

随着电力能源结构的变化，卖方市场已逐渐被买方市场所代替，需求侧管理作为能量管理的重要技术和手段。对电力运行起到重要作用，因为它是面向用户的负荷管理，各方的协作必不可少，其中用户参与者、发起者（电力公司）和监督者（行政部门）在项目实施中都起着非常重要的作用，其间关系也尤为重要。从经济学的角度来看，三方利益都须兼顾。文中运用经济最优原理逐个分析了三方的成本效益，给出效益模型并利用计算机仿真模型进行求解，从而得出了电力部门应采取的经济激励措施，使得三方效益最优。     

港口岸电电能替代技术与效益分析

通过对港口采用岸电技术,有效减少港口污染物排放,节约船舶靠港供电的成本,直接节省船舶自身发电设施的维护费用以及提高港口的能效等成效的阐述和效益分析,证明实施岸电技术应用是开展电能替代、建设"绿色低碳港口"和提高码头竞争力的重要举措。     

基于平准化度电成本的风光火储一体化项目成本分析及比较

新能源装机规模的持续增长加快推动电力系统向绿色低碳转型,风光火储一体化项目避免了单一新能源发电的间歇性、随机性和波动性等弊端,能够发挥不同类型电源之间协调互济能力,是实现新能源平稳入网的重要方式。为研究不同电源配置的策略选择,对风光储、风光火、风光火储一体化项目的成本及收益进行经济性测算并进行对比分析。研究表明,风光储、风光火与风光火储项目的度电成本及内部收益率相近。研究建议新能源项目可根据项目地资源情况,合理配置调节电源,进行风光火储一体化项目的开发建设。     

供电企业电费收缴方式的成本效益分析

采用线性规划模型研究供电局在多种灵活、方便的缴费方式下的最佳成本效益问题。求解结果显示,大工业客户应首选银行托收;高风险客户应首选预购电;银行代扣和银行代收方式值得推广,且目前银行代扣和银行代收手续费定为0．6％或0．6％以下为宜。     

基于成本效益最优化的含光伏发电配电系统分布式储能规划

提出基于成本效益最优化的含光伏发电配电系统分布式储能(distributed energy storage,DES)规划研究,将供电盈利、峰值发电效益、降损效益、延长供电系统使用时间效益、CO2排放及无功支撑效益进行最优净现值(net present value,NPV)、折现回收期(discounted payback period,DPP)和效益成本比(benefit?cost ratio,BCR)评价指标归一化处理,建立全面的DES规划成本效益目标模型.此外,将DES优化规划与改善负荷功率因数及供电电压质量相结合.同时,针对光伏发电无功出力间接性影响的关键因素,本文基于太阳光照度的概率分布函数,研究了光伏发电在配电系统中渗透率大小及规划DES单元数量对DES规划成本效益评价目标函数的影响.基于该规划策略,在33节点系统进行仿真实验,最后实验仿真数值表明,所提出的优化配置策略可使总NPV最大化、并提高负载功率因数及电压质量的同时获得DES单元规划的最优位置及容量.     

电动汽车充换电站的成本效益模型及敏感性分析

电动汽车充换电站(battery charging and swapping station,BCSS)是中国电动汽车应用的重要基础设施之一,得到了广泛关注和示范推广。BCSS的成本收益模型对BCSS商业化推广是至关重要的,文中探讨了电动汽车BCSS的组成结构和运营模式,选择以电池租赁运营模式的BCSS为研究对象,考虑了其投资成本、运营和维护费用、人工薪酬等成本及充换电服务等收益,建立了基于净现值动态评价指标的电动汽车BCSS成本效益模型。最后以中国某大型电动汽车充换示范电站为实例,分析了该电站在全寿命周期内的成本收益模型,并进行了敏感性分析,得出了影响BCSS收益的关键因素依次为充换电服务价格、电池租赁费用、购电价格等。该模型及分析结果为电动汽车BCSS商业化运行提供了成本收益评估和决策依据。     

新电改背景下需求响应成本效益分析及其融资渠道

在研究国内外需求响应实施情况的基础上,分析需求响应项目各参与者的成本与效益,从而建立需求响应的成本效益模型;提出合理的需求响应融资渠道。通过算例对所提模型进行实证分析,选取参与需求响应的典型负荷进行模拟分析,验证了需求响应融资渠道的可行性和有效性。研究表明,合理回收提高电网企业益本比可以在控制电网峰谷差的同时为各参与方带来直接的经济利益和社会效益。     

火电厂配煤掺烧成本效益分析

针对火电厂配煤掺烧中煤种的成本评价问题,分析了燃煤采购、运输、装卸、储存、掺配和燃烧等各环节对火电厂经济效益的影响,建立了掺烧综合成本数学模型,并通过一个实例进行了火电厂配煤掺烧成本效益分析。研究成果可以为火电厂燃煤采购提供参考。     

调峰水电厂投降成本与电网效益的关系特性分析

针对梯级调峰水电厂实际,将调峰运行时的投资成本分为容量成本（C_c）和电量成本（C~'_e）,电网效益相应地运用容量效益（B_c）和电量效益（B~'_e）来体现,利用盈亏平衡原理,分析电厂调峰运行时的电量—成本—效益特性,确定盈亏平衡时电量E~`*,从而为梯级电厂确定合理的电价平提供重要依据。     

浅谈购电成本变化分析与控制

网厂分家改革后,购电成本控制是电网企业经营管理的重要环节,本文通过购电数学模型,提出购电量、购电价、购电费的单堆、单变量和多维度、多变量构成分析预测方法及购电成本控制措施。     

电力市场环境下需求侧管理的成本效益分析模型及优化

厂网分开后,发电企业与电网企业成为具有不同经济利益的主体,电力需求侧的参与者也随之发生变化。发电企业在成为电力需求测管理直接受益者的同时,也应合理负担相应成本。介绍了将发电侧作为DSM相关主体,设计了DSM运作机制,并将纳入成本效益分析之中,以此为基础给出了成本效益的优化模型。     

电力市场和过渡期电力系统可中断负荷管理(一)--可中断负荷成本效益分析

可中断负荷运行是电力市场环境下负荷侧管理的重要组成部分,与电力系统安全经济运行密切相关．可中断负荷的成本效益分析是可中断负荷研究的基础。对该方面的研究进行了综述,分析了提前通知时间、停电持续时间、停电发生时间、缺电比率等因素对可中断负荷成本的影响,并得到一些可供参考的结论;随后介绍了可中断负荷对提高系统可靠性、削弱价格尖峰、减少运行成本等方面的贡献：最后对相关问题进行总结。     

基于人工蜂群算法的多目标最优潮流问题的研究

以污染气体排放量、网损最小为目标,建立多目标电力系统最优潮流数学模型,并提出一种基于人工蜂群的多目标算法对其进行求解。该算法利用外部存档技术来保存进化过程中已经找到的Pareto最优解,并在每次迭代后更新。最后根据模糊集理论从Pareto最优解集中选取最优折衷解,为决策者提供科学的决策依据。通过IEEE-30节点系统及IEEE-57节点系统的仿真,验证了该算法在求解大规模电力系统多目标问题上的有效性,相比其他多目标算法能有效避免局部收敛。     

火蓄联合运行成本效益分析

为解决能耗高的火电机组面临的启停频繁、运行位置差等问题,研究了火电站与抽水蓄能电站联合运行的模型.模型中火电站通过认购抽水蓄能电站的抽水电量提高机组发电量,避免机组的频繁启停.同时,对机组联合运行的成本收益进行了分析.结果表明,火蓄联合运行不仅能够避免机组频繁启停,提高机组的负荷率,降低煤耗,节约成本,同时也有利于其在电网中更好地发挥静动态效益.     

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征,在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性,同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响,建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性,显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性,且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。     

运行优化系统OPTIPRO在电厂运行管理上的应用研究

在阐述运行优化软件的设计原理、优化过程的基础上，介绍某电厂在开发和使用该软件的过程中进行的运行管理探索和改革。该运行软件的应用使信息技术和生产管理有效结合起来，真正实现了运行管理的创新，对今后类似软件的开发和使用具有借鉴作用。     

电力系统无功功率控制与优化综述

电力系统无功优化是一个非线性混合优化问题,它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优。本文综合分析了用于电力系统无功优化的各种优化方法,并特别地列出了一些新兴的方法,同时指出了各种方法的优势与弱点,分析了这个领域当前存在的问题。     

仿生粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

本文在标准粒子群算法的基础上,遵循群体寻优的生物特性,提出了仿生粒子群算法。初期将群体动态地分成多个子群,每个子群相对独立地向一个目标进化,子群的成员随着进化过程不断地更迭。后期增加子群间的信息交流,使算法更快收敛。该算法不仅丰富了种群的多样性,避免过早收敛于局部最优解,而且有较快的收敛速度。文中将该算法应用于电力系统无功优化中并与标准粒子群算法进行了比较,通过对IEEE30节点和IEEE118节点的算例仿真,证明了该算法的可行性和有效性。     

电力集抄系统的建设优化

在数据格式、通讯规约方面满足现有或发展中的电力营销管理软件,还应融入电压合格率、供电可靠率的统计与分析功能。利用配电网络资源,选用灵活的通信机制,采用完善的硬件保护措施,重视电源和通信线的防雷保护,采用当时主流技术,合理选择计算机网络型系统管理软件,RS485接口的载波电子表的集抄系统拟全面推广应用。     

电力系统无功优化研究的进展与展望

介绍了关于多目标函数时无功优化数学模型的建立,在分析了一些常用的优化算法基础上,重点介绍了实际电网中常用的现代智能优化算法,包括遗传算法、粒子群算法、差分算法在无功优化上的应用的进展,最后对无功优化的未来研究方向做出了展望.