电力市场环境下解决机组组合问题的研究

提出了一种解决电力市场环境下机组组合的新方法 ,考虑了包括网络安全约束在内的多种约束条件。这种方法首先将一个大系统按系统通常的运行方式分成一些小的子系统 ,满足联络线功率不过载的约束条件 ,并在这些小的子系统之间分配负荷 ;然后将各子系统的机组组合问题分为两层的规划问题 ,用动态规划法和分段线性规划算法分别解决这两个问题 ,并满足时间约束 ,机组出力上升、下降速度约束等各种约束条件。本算法经一个 8机系统的检验 ,说明本算法是非常有效的     

电力市场环境下解决机组组合问题的新方法

机组组合问题是电力市场环境下编制短期发电计划所面临的主要问题,在满足各种约束条件的情况下,如何合理地开、停机组、以及负荷如何在运行的发电机组之间经济地分配是一个比较困难的问题,特别是由于发电机组出力上升、下降速度的限制,使这个问题一直没有很好的解决方法。提出一种组合优化方法解决这一问题,即用启发式方法确定机组组合,用分段线性规划算法分配功率,并满足各种约束条件,特别是可以处理发电机组出力上升、下降速度约束、经实际系统检验是一种非常有效的算法。     

一种电力市场环境下解决机组组合问题的松弛方法

提出一种松弛算法解决电力市场环境下的机组组合问题。主要思想是在满足机组时间约束的基础上，对原问题进行松弛．从而形成一个以松弛子问题序列为依据的切机过程，切机的原则是机组的出力最小；因为松弛子问题的目标函数值逐渐增大逼近最优解，所以通过一个上界算法作为迭代过程终止的判据。本算法经过一个6机系统的检验证明是有效的。     

电力市场中机组组合的智能优化算法

随着电力市场的兴起，机组优化组合问题的目标函数和约束条件都发生了重大的变化，本文提出了在电力市场机制下机组组合问题的数学模型，并运用智能优化算法－遗传算法求解，该算法不同于常规优于算法的特点在于，能够从最后一代的母体群中产生多个满足约束条件的可行方案，为电钢调度提供了极大的灵活性。而且任何可以用罚因子项表示的约束条件可以考虑到遗传算法，适合大规模及超大规模问题的求解。     

解决机组组合问题的改进动态规划方法

提出了一种确定机组组合的改进动态规划方法,用以解决多种约束条件下机组的组合问题。该算法可以考虑机组功率上升、下降速度约束,机组启停约束,并有效避免了常规动态规划方法的“维数灾”问题,计算方法简单,计算速度快。用MATALB语言编制了程序,对一个10机系统进行了计算,结果表明该算法实用性较强。     

电力市场环境下可靠性机组组合机制

完善的双边现货市场是实现电力市场优化资源配置功能的关键,可靠性机组组合是双边现货市场环境下满足日内发电容量充裕度等可靠性要求的重要手段。探讨集中式市场环境下可靠性机组组合的组织方式、出清模型与结算机制。总结国内外各典型电力市场中可靠性机组组合相关机制设计,得到可靠性机组组合机制设计的一般思路。通过算例分析对比各可靠性机组组合出清模型下的市场绩效。基于数值仿真与理论分析结果为中国可靠性机组组合机制设计提供建议。     

电力市场下基于改进遗传算法的发电公司内部机组组合

针对电力市场条件下火力发电厂机组组合问题，提出了改进的遗传算法。该方法采用二进制编码，并取染色体形式为矩阵形式，无须解码。在形成初始群体时结合单位煤耗优先顺序法，先确定出1个交易区间内的必开和必停机组，从而减小了算法的随机性。在选择过程中，采用排序选择法，加快了算法的收敛，并让变异概率按线性规律变化，充分考虑了算法的全局性。经算例验算表明了该算法在满足安全可靠的多约束下具备可行性。     

电力市场模拟中的不确定性机组自组合问题

在电力市场环境下,发电商需要在不确定信息下,考虑机组的最小开、停机时间,确定各自机组期望的最优运行状态,并进而优化各自的报价.为了使电力市场模拟中的发电商决策模型更合理,作者基于报价中标概率函数,建立了考虑机组开、停机时间约束的报价决策模型,对机组自组合状态优化和报价决策行为进行研究和模拟.为了求解该不确定性混合整数问题,将其转化成为Markov过程,并提出相应算法.算例表明:考虑机组最小开、停机时间约束后,发电商会为了增加连续开机的可能性而降低在谷荷时段的报价,而这种报价策略会进一步加大市场中的峰谷电价差.该研究为电力市场模拟中发电商的决策提供了新的思路.     

华中电网机组组合软件的开发与运用

介绍了在ＨＡＢＩＴＡＴ支撑软件平台上开发的机组组合应用软件的功能、总体设计框图以及数学模型与算法。简述了机组组合与能量管理系统中各相关应用之间的关系。例举了机组组合在电网中的应用情况。     

A new unit commitment method

This paper introduces a new unit commitment method based on a decommitment procedure for solving the power system resource scheduling problem. From an initial schedule of all available units committed over the study period, a `one-at-a-time' unit decommitment is accomplished by dynamic programming according to some specified economic criteria. The decommitment process continues until no further reduction in total cost is possible, or the unit schedules of two consecutive iterations over the time period remain unchanged without any violation of the spinning reserve constraint. Two criteria for decommiting a unit are introduced and described in detail. Comparisons of the proposed unit commitment method with the Lagrangian relaxation (LR) approach and Fred Lee's sequential unit commitment method (SUC) demonstrate the potential benefits of the proposed approach for power system operations planning     

A new method for unit commitment with ramping constraints

Unit commitment with ramping constraints is a very difficult problem with significant economic impact. A new method is developed in this paper for scheduling units with ramping constraints within Lagrangian relaxation framework based on a novel formulation of the discrete states and the integrated applications of standard dynamic programming for determining the optimal discrete states across hours, and constructive dynamic programming for determining optimal generation levels. A section of consecutive running or idle hours is considered as a commitment state. A constructive dynamic programming (CDP) method is modified to determine the optimal generation levels of a commitment state without discretizing generation levels. The cost-to-go functions, required only for a few corner points with a few continuous state transitions at a particular hour, are constructed in the backward sweep. The optimal generation levels can be obtained in the forward sweep. The optimal commitment states across the scheduling horizon can then be obtained by standard dynamic programming. Numerical testing results show that this method is efficient and the optimal commitment and generation levels are obtained in a systematic way without discretizing or relaxing generation levels.     

基于改进的逆序排序法的机组组合优化算法

文章提出了改进的逆序排序法来求解机组组合优化问题.该算法从可用机组全投入运行这一可行解出发,在每次迭代过程中优化一台机组在整个调度周期内的开停状况,以最小化总生产成本或总购电成本,直到连续两次迭代的目标函数值不再减小为止.该方法的显著优点在于计算不会振荡,迭代不会发散,且每次迭代的结果均为可行解.该算法在单机组优化过程中,以机组的最小启停区间而不是单个时段为研究调度对象,缓解了组合爆炸问题,明显地加快了计算速度.     

Short-term thermal unit commitment-a new method

A method and an algorithm based on this new method are presented. The effectiveness of the algorithm is illustrated by studying a 20-unit midwestern utility system, the EPRI 174-unit synthetic utility system D, and the EPRI 155-unit synthetic utility system E. The algorithm produces the same unit commitment schedule for the 20-unit system as a frequently used DP-STC algorithm in 15 s of computation time versus 524 s, respectively. The computation time is approximately linear with the number of hours in the unit commitment horizon. For the EPRI 174-unit system the algorithm requires only 205 s of computation time on a VAX 11/780 for a 48-hour horizon     

利用启发式方法求解带有爬升约束的火电机组多时段经济调度

提出了1种求解火电机组多时段经济调度的新型启发式方法.利用动态规划法求出计算系统负荷下满足爬升约束的各个待开机组的最优起、停状态及相应的起、停费用,将效率最高的机组投入运行;对起、停状态已定的火电机组再进行满足系统约束的最优经济分配.仿真结果表明,该方法克服了优先顺序表法难以得到起、停费用和爬升约束对机组优先级影响的不足,简单实用,计算速度快.     

一种评估蓄冷空调系统移峰填谷能力的新方法

如何科学、合理地计算评价和测试蓄冷空调系统的移峰填谷能力,一直是政府相关部门和企业关心的重点。在评价国标中的相关技术评价指标的基础上,提出通过增加计算转移电量指标来评估蓄冷空调系统移峰填谷能力的简化新方法。此方法在缺乏测试条件时,可快速评估蓄冷空调系统的效果。此种评价方法已在河北省制定蓄冷空调补贴优惠政策时采用,效果良好。     

基于关键字符匹配的虚端子自动关联方法

关联虚端子是智能变电站二次设计的主要内容,在对虚端子的数据格式和命名规范进行分析的基础上,提出了基于关键字符匹配原理的虚端子自动关联方法。该方法首先设置关联好的虚端子模板文件,再通过关键字符匹配使待关联文件中的虚端子与模板文件中功能相同的虚端子位置一致,从而实现对不同厂家不同型号的大部分虚端子自动关联;对于少量不能自动关联的虚端子,可缩小选择范围后手动关联。该方法能有效减少设计工作量,提升设计效率和质量。     

一种新型水电站监控现地单元

介绍了一种新型的水电站监控现地单元 ,阐述了其设计思想、硬件构成、各项功能及实现这些功能的原理及方法     

一种新型水电站监控现地单元

介绍了一种新型的水电站监控现地单元,阐述了其设计思想、硬件构成、各项功能及实现这些功能的原理及方法.