基于数据挖掘的电站运行优化应用研究

火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史数据中挖掘定量关联规则,以指导优化运行,解决了传统优化目标值确定中对机组实际状态考虑不足而失去指导意义的问题。以某300MW机组历史运行数据为基础,对各典型负荷工况下的历史数据进行挖掘,得到各运行工况下的最优值以指导实际运行。运行试验结果表明,基于模糊关联规则挖掘的运行优化目标值确定方法可以提高机组运行效率,降低污染物排放,优化目标值来源于机组实际运行数据,能够反映机组在特定负荷和相关条件下的最优运行状态,可以指导机组的优化运行。     

电站锅炉制粉系统运行参数的优化

介绍了采用正交设计法制订中储式制粉系统特性试验方案,同时针对应用实例论述了极差分析和方差分析两种不同的试验数据分析法对中储式制粉系统运行参数的优化.所介绍的方法具有试验工作量小、信息量丰富、实用可行等优点,对制粉系统的经济运行,降低厂用电具有一定的指导意义.     

基于数据挖掘的电厂优化运行

为有效提高电厂运行的经济性、解决电厂节能的迫切需求,介绍了基于数据挖掘的电厂运行优化方案。对比现阶段的电厂运行优化采取的措施,体现了数据挖掘方法的巨大优势,同时也指出了数据挖掘指导运行优化的不足。     

基于模糊综合评判的火电厂运行参数目标值的自寻优方法

应用模糊综合评判方法,对火电厂机组的运行情况进行了分析,并建立系统的运行参数目标值自寻优模型,通过比较实时运行参数的评判结果与系统中已存的运行参数最优值的评判结果,选取更优的数据作为机组运行参数目标值。结合分析单因素评判结果和综合评判结果,获得了运行参数以及机组整体运行状态的变化情况,将有利于展开机组的性能分析。     

粗糙集知识约简在确定电站优化目标值中的应用

优化电站运行的关键问题是确定电站运行可控参数的目标值。采用基于粗糙集知识约减的数据挖掘技术来确定火电厂运行优化目标值。设计了确定电站运行优化目标值的过程。最后以300 MW机组历史运行参数为挖掘对象,分别对100%,90%,70%3种典型负荷工况下的数据进行挖掘,找到与供电煤耗率密切相关的条件属性,运用可视化技术对这些属性进行分析,确定了影响供电煤耗率的关键参数目标值。挖掘结果、理论分析和机组实际情况三者相符,具备现场可实现性。     

火电厂锅炉运行优化目标值计算方法的研究

通过分析锅炉运行目标值的影响因素,指出运行目标值可分为直接运行参数和间接性能参数两类;提出了间接性能参数目标值的计算方法,并通过某电厂600MW机组运行优化管理系统的实际应用,给出了直接运行和间接性能两类参数的耗差计算方法。应用结果表明,两类参数对煤耗的影响量一致,可用于锅炉性能监测和诊断。     

电站风机优化运行探讨

分析了电站锅炉所配风机的工况调节方式，并对采用变速调节方案的可行性进行了技术经济论证。图３ 参５     

基于改进浮点遗传算法的潮汐电站优化运行

在分析潮汐电站运行特性基础上,建立其多维优化的月周期优化调度模型。该模型含有线性和非线性约束,而且目标函数呈非线性。利用整体算术交叉和精英保留策略,设计出一种全局寻优的浮点数编码改进遗传算法。算法实例求解结果与电站实际月发电量和动态规划法求解结果比较后表明,该算法可行、有效,提高了求解质量和运行效率。     

基于电力系统运行参数的PSS优化

PSS能否在低频振荡的频率范围内发挥良好的阻尼作用,其参数整定是关键。针对PSS试验和参数整定,采用最大运行工况和最小运行工况对PSS参数进行校核,使PSS在低频振荡频段对各种运行方式具有更理想的补偿效果。以自并励励磁系统为例,根据实测数据利用频域分析,得到励磁系统滞后特性。论证不同运行状态对励磁系统滞后特性的影响,提出基于运行参数对PSS进行优化,使优化整定参数后的PSS在各种运行工况下都能有良好的补偿效果。结合实例,优化运行参数,使励磁系统补偿特性满足工程要求。     

大型火电机组运行优化目标值的研究和确定

对火电机组运行优化目标值进行研究，提出对相对独立系统进行优化从而达到整个机组优化的方法，建立了机组主要优化参数的目标函数。该方法在多台大型机组上的应用表明，该火电机组运行优化目标值的确定和计算方法适用于国内同类型机组。     

基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法研究

错误的网络参数对状态估计的结果产生较大影响,现在一般认为参数值是常量,但实际上网络参数随周围环境、天气状况及负荷水平等变化而变化。提出基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法,利用大量样本数据估计网络的真实参数值。首先,利用聚类分析技术对SCADA历史数据进行分类,分成不同类型的样本数据;其次,利用数据处理技术对各个样本数据中的孤立点、空缺值、噪声等进行处理;最后,利用线性回归技术估计满足一定条件的网络参数。经过两个算例验证,证明基于数据挖掘技术的状态估计方法是非常有效的。     

基于数据挖掘的火电机组运行模式建立方法研究

为使火电机组运行方式更经济,充分利用火电厂历史运行数据,设计一种基于聚类分析的模式归并算法,用于建立火电机组典型的运行模式集合。该算法以划分工况区间的数据为挖掘对象,通过对典型热力参数的相似性比较与分析,将满足条件的运行记录归并为一类运行模式。运行模式集合挖掘完毕后建立典型运行模式库。利用该归并算法对盘山电厂历史运行数据进行挖掘,结果表明了算法的有效性。     

基于数据挖掘的电力基建作业事故隐患预警技术研究

为了保证电力基建作业安全需要提前进行事故隐患预警,而传统的事故隐患预警技术无法满足目前的大数据需求,因此基于数据挖掘设计了新的电力基建作业事故隐患预警技术。构建电力作业事故隐患预警体系,基于数据挖掘设计了预警模型,实现电力作业事故隐患预警。实验结果表明,设计的隐患预警技术能准确识别不同事故中的事故隐患数量,准确性高,有一定的应用价值。     

基于纳什谈判的共享储能电站优化运行研究

可再生能源的消纳推动着储能技术的发展,共享储能因其分散性特征得到了广泛的关注.在共享储能优化调度中,面临多主体之间的利益分配问题,因此提出一种基于纳什谈判理论的共享储能电站运行优化方法.文章构建了共享储能电站及工业用户的联合模型,基于纳什谈判理论建立各运营主体的合作运行模型,根据均值不等式将此非凸非线性问题等效为系统收...     

基于运行数据的风力发电机组功率特性分析

针对实际1.5 MW风电机组,通过获取反映机组运行性能的实测风速、功率等数据,采用Bin方法对数据进行处理后,获得风电机组的功率曲线,并将其推广到机组风能利用曲线的提取。通过计算得到了2台机组的实际运行功率曲线、风能利用曲线及其标准差值,对风电机组的运行性能进行了对比分析和评估     

基于风险的电网调度操作最佳供电路径生成策略

为保证电网调度操作票系统生成票样的合理性,针对调度操作票生成涉及的负荷转移问题,提出了一种基于风险的调度操作最佳供电路径的生成机制。采用深度优先搜索策略对电网拓扑结构进行负荷转移路径的搜索,并结合启发式剪枝技术,按照电网经济性和安全性的原则及时淘汰无效转移路径,形成可行供电方案。根据考虑了电网连锁故障的静态安全风险评估综合指标,在搜索到的可行供电方案中决策出最佳供电路径方案。算例分析证明了所提方法的合理性。     

电力市场环境下抽水蓄能参与电能量市场的优化运行策略

随着可再生能源的快速发展,抽水蓄能在电力系统中发挥着越来越重要的作用,研究抽水蓄能参与市场的优化运行策略,对于提高抽水蓄能运营商和全社会的经济效益至关重要。文章首先介绍了现阶段抽水蓄能参与市场的研究现状,在此基础上建立了抽水蓄能参与电能量市场的二次型优化模型,并对模型进行了拓展,以适应更为复杂和实际的场合。相比于传统的混合整数规划方法,论文提出的抽水蓄能二次型优化方法能减少优化运行时间,并且能帮助运营商在电能量市场中获得更大的期望收益。算例结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于议价能力的风-光-CHP多主体优化运行策略

针对综合能源系统中主体的个体理性未被充分考虑,以及电力系统越来越重视可再生能源消纳和降低碳排放量的问题,提出了一种考虑议价能力的风-光-热电联产(combined heat and power, CHP)多主体能源系统优化运行策略。首先将综合能源系统划分为风电主体、光伏主体和热电联产(combined heat and power, CHP)主体,构建其合作运行模型,并在CHP主体中增加电制氢技术和阶梯型碳交易机制;然后,基于纳什谈判理论建立了风-光-CHP多主体合作运行模型,并由于所提合作运行模型的非凸性,将其分解为系统运行成本最小化问题(P1)和交易支付问题(P2);在P2中,提出考虑经济和环境增幅的议价能力模型,各主体根据自身议价能力来实现收益的公平分配;最后,为了保护各主体合作时的隐私,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM),对P1和P2进行分布式求解。结果表明：考虑议价能力的风-光-CHP优化运行策略不仅可以实现合作收益的公平分配,而且能有效缓解弃风、弃光和碳排放问题。此外,验证了电制氢技术相比...     

基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法

错误的网络参数对状态估计的结果会产生较大的影响 ,一般都认为参数值是常量 ,但实际上网络参数随周围环境、天气状况及负荷水平等变化而变化。基于数据挖掘技术的电力网络参数估计方法是利用大量的样本数据估计网络的真实参数值的一种方法。首先 ,利用聚类分析技术对历史数据进行分类 ,分成不同类型的样本数据;其次 ,利用数据处理技术对各个样本数据中的孤立点、空缺值等进行处理;最后 ,利用线性回归技术估计满足一定条件的网络参数。经过计算验证 ,证明基于数据挖掘技术的状态估计方法具有很高可靠性。