电网削峰最优计划与调度数学模型及其应用

研究了建立了电网调度者根据和各类用户签订的可中断负荷合同，削减电网峰荷的最优调度方案数学模型，并介绍了该模型在美国新英格兰联合电力系统调度工作中应用的情况和效果。     

广西电网短期负荷预测及其数学模型

介绍一种适合广西电网短期负荷预测的数学模型,对广西电网普通日负荷预测采用时间序列分析预测模型（每日24个点,整点采集）进行预测,对于非周期性变化,或周期性变化趋势不明显的年,月,日的最大负荷,最小负荷,周末,节假日整点负荷,采用灰色理论中的GM（1,1）模型和GM（1,1）改进模型来进行预测。在广西电网电力负荷预测应用中取得了较好的结果。     

数学模型理论在电力调度自动化系统运行中的应用

本文将数学模型知识运用在电力调度自动化系统厂(站)运行检修排序中。为实现电力调度自动化系统的高指标运行提供了一定的理论依据。     

基于最优K均值聚类算法的负荷大数据任务均衡调度研究

传统电力负荷大数据均衡调度方法无法应用于多源数据,导致负荷数据的划分精度偏低,开销较大,电力负载均衡性改善效果不明显。为此,提出基于最优K均值聚类算法的负荷大数据任务调度均衡方法。采用K均值聚类算法划分电力负荷大数据,并利用密度法优化K均值聚类算法的初始聚类中心点,获取电力负荷大数据最优分类结果;通过提取各分类结果的关联特征,获取电力大数据跨域调度的输出特征量,结合自适应权重学习方法,完成电力负荷大数据的跨源调度。实验测试结果表明：该方法可根据不同的电力负荷特点,高效完成用户电力负荷大数据分类。具备良好的负荷大数据跨源调度均衡性,且负载均衡离差均低于0.19,调度开销低于0.95 s,以上数据表明所提的电力负荷大数据跨源调度方法具有实用性。     

电网负荷管理的建议：方案调度广播命令

电网出力由于检修、事故等诸种因素的影响常有变化,另一方面由于电力供应紧张,又要求对用户按定量供电.在这种条件下,如何搞好电力调度,满足工农业生产发展的要求,是长时间困扰电力调度工作的一难题.为此,1988年6月,石家庄供电局地调首次提出了在对县调度的负荷管理中实行“方案调度”的设想,并于当年7月份开始对所属十七个县(市)正式实施.随后,作为“方案调度” 的一个补充技术手段,又推出了“广播命令”限电方式,使之进一步完善化.其具体做法是:给各县(市)调安装一台负荷预报接收机,并预先给出五个电力指标方案,第一方案为正常指标的120%,第二方案为正常指标的110%,第三方案为正     

用频域法建立多机电力系统数学模型

用频域法建立发电机、励磁控制系统的动态过程频域数学模型，在考虑了阻尼绕组对电机过滤过程的影响及定子电压方程中的ｄψｄ／ｄｔ和ｄψ／ｄｔ项的基础上，建立了精确的数学模型。用动态等值导纳矩阵表示某台电机对系统影响的方法，推导出双机拖曳型系统的数学模型，该方法可推广到两机以上的系统。为系统多机系统最优励磁控制器提供了依据。     

基于形状相似的日负荷曲线多重聚类分析及其应用

提出了针对电力系统日负荷曲线的基于时间序列形状相似的多重聚类分析方法,并进行了数学证明.仿真结果表明,该方法能准确地对电力系统历史日负荷样本进行符合实际变化规律的分类,并能发现较特殊的日负荷样本.在短期负荷预测应用中,使用该方法后在降低了输入向量空间维数的同时也得到了较高的预测精度.     

考虑负荷顺位的电力应急资源调度模型

电网在应对由于外界因素引发的突发性停电事故时,如何快速合理地进行电力应急资源调度至关重要。讨论了局部电力系统恢复特征和制定对应的恢复策略需要考虑的问题,并在重点考虑负荷顺位的前提下,讨论了包含多个待恢复区域和多个资源供应点的电力应急物资综合调度问题。利用模糊层次分析法对待恢复区域的负荷重要性进行排序,得出负荷顺位,确定优先级;搭建以资源调度时间、成本和惩罚成本最小为多目标的应急资源调度模型,将待恢复区域优先级以赋权系数形式涵入模型,实现负荷顺位应急资源。最后用算例证明了模型的可行性和适用性。     

电力调度中负荷管理技术的应用和发展

在电力调度中应用负荷管理技术,可以实现电力负荷稳定运行和均衡发展,使电力系统运行更加安全稳定。负荷管理系统可以作为调度切负荷系统的重要补充部分,提高了负荷调度灵活性和有效性,改善电力负荷曲线的形状;同时缓解电力设备压力,保证了重要用电户的供电。负荷调度是电力调度的重要工作,应用负荷管理技术可以提高电力调度准确性。随着科技进步与发展,负荷管理技术也日趋成熟,在电力调度中将会发挥更大的作用与优势。     

基于免疫遗传算法的环境经济负荷调度

介绍以目标函数为抗原,以问题解为抗体,利用进化策略进行群体更新的免疫遗传算法。讨论环境经济负荷调度多目标函数优化问题,给出利用免疫遗传算法解决这一问题的主要步骤。利用一个含有5个电力生产单元的燃煤电力系统模型验证了该算法的可行性和有效性。并与遗传算法和Hop fie ld神经网络进行比较分析,证实了该算法解决该类问题的优化性和快速收敛性。     

电力市场中多日负荷曲线的预测

鉴于电力市场对负荷曲线预测提出的新要求，提出了连续多日负荷曲线预测，并构造了严格的优化模型，可以用成熟的二次规划方法求解。为加快计算速度提出了根据样本数据调整预测的思路，并探讨了2种不同的调整途径。一种通过对样本曲线的等比调整使其满足要求，另一种则通过构造分段映射进行预测。算例分析表明，这2个方法能够在很短的时间内取得较好的预测结果，符合电力系统实际工程对预测精度和计算时间的要求。     

基于改进粒子群算法的节能调度下多目标负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型。该模型改进了基于Pareto最优概念的多目标粒子群算法,将其应用于多目标负荷最优分配,能对系统进行整体节能优化。IEEE 57节点系统仿真结果表明,该方法在满足系统的安全约束的同时,能降低系统网损和减少机组煤耗,有效节约能源。通过每次优化求得一组Pareto最优解集能够为决策者提供更多的有效参考,具有实际意义。     

区域电力市场实时调度模型及算法研究

给出一个解决区域电力市场有约束实时调度的实用方法－等值发电机成本增量曲线法,该方法能够计及备用约束,传输极限约束,发电机爬坡速率和发电机运行极限,并通过联立方程,协调方程及快速分解负荷潮流来计算罚因子和母线边际成本。给出的实时调度模型,还可以通过快速分解负荷潮流法来计算网损增量和松驰母线成本增量,从而进一步获得其他母线的边际成本,达到不影响精度的情况下,减少计算量,缩短计算时间和使硬件成本最小化的要求,对区域电力市场输电服务决策具有重要意义。     

面向需求响应市场的柔性负荷调度方法研究

为保障新能源的充分消纳和电力系统的安全性及可靠性,需要更多的灵活性资源参与调度,以市场化手段制定负荷聚合商等新型主体的调度运行机制,充分发挥其调节能力,对新型电力系统的建设和发展具有重要意义。从参与主体、准入条件、响应规则和补偿规则4方面分析了目前柔性负荷参与需求响应现状,根据负荷控制场景下的调频及调峰需求,构建柔性负荷优化调度模型。按照目前大部分省市所应用单边报量报价的模式,以“价格优先、容量优先”竞价原则,决定补贴价格及各负荷主体响应量。利用包括独立负荷及负荷聚合商在内的5 000个柔性负荷规模系统测试调度优化速度,测试表明模型满足需求响应市场下快速高效调整负荷的需求。     

动态优化调度对特殊负荷段路的处理

分析了负荷曲线中特殊段落的特点及其在动态优化调度中可能出现的问题，提出了将前方段落的信息反向传递的思想，给出了反向导引约束。应用这种调整策略，可以将前方段落的准备要求反向部署给后方段落，顺利地进行动态优化调度的解算，从而使动态优化调度的理论和算法更加完善。     

用ARMA模型实时补偿的负荷经济调度方法

分析了将发电燃料成本视为发电量的２次模型函数的缺陷;建立了一种用ＡＲＭＡ模型实时补偿的负荷经济调度方法,并提出了该方法的快速求解途径。     

最优潮流框架下基于影子价格的可中断负荷最优调度模型

在最优潮流框架下,以实施可中断负荷管理为目的,提出了基于影子价格的可中断负荷最优调度模型。该模型以系统总成本最小为目标函数,采用模拟可中断电价的方法,得出不同可中断电价下系统的最优负荷中断量以及系统总成本。结果显示,可中断电价小于影子价格时,系统总成本较高是因为发电成本较高,可中断电价大于影子价格时,系统成本较高是因为中断补偿成本过大,发电成本和中断补偿成本此消彼长。当可中断电价与影子价格相等时,发电成本和中断补偿成本恰好达到动态均衡,系统总成本也达到最小,此时的负荷中断量也是最优的负荷中断量。据此,可中断电价小于影子价格时应增加负荷中断量以降低系统总成本,可中断电价大于影子价格时应增加发电出力以降低系统总成本。IEEE30节点系统的仿真试验,证明了该模型的正确性和合理性。     

地区电网调度短期负荷预测系统

根据地区调度中心的需求,研究并开发了一个地区电网负荷预测系统。该系统包括9种负荷预测方法,运行人员可根据实际情况灵活选择预测方法。对各种方法的预测结果进行了对比,并在此基础上分析了影响负荷预测精度的主要原因。软件考虑了各种影响因素,设计了方便的人机界面,实用性强,并已在黑龙江、辽宁的一些地区使用,为运行人员的负荷预测工作提供了可靠的依据。