华东区域智能电网环境下的负荷调度

阐述了充分挖掘电力需方资源,可以缓解电力供需平衡、促进节能减排、扩大可再生能源的接入。指出传统的需求侧管理、需求侧竞价和有序用电在一定程度上有效利用了负荷侧资源。介绍了负荷调度的理论与实践,从系统运行角度出发,在智能电网技术的支持下,通过负荷调度将负荷侧资源常态化地纳入电力系统的调度运行,实现充分考虑需方资源的电力系统综合优化调度,提出华东区域智能电网环境下的负荷调度设想。     

基于Queen-bee进化的遗传算法在电力系统经济调度中应用

为提高遗传算法的寻优能力,引入模拟自然界蜂王繁殖的改进型遗传算法(QEBGA)。概述了QEBGA的实现过程,指出基本遗传算法(SGA)采用轮盘赌选择机制选择种群个体,以普通变异算子对种群作变异操作;而QEBGA采用启发式选择机制选择种群个体,按比例分别以普通变异算子和强变异算子对种群作变异操作。详述了电力系统经济调度问题表述为极小化下的总费用函数及约束优化问题。最后,用6台发电机系统和13台发电机系统的模拟实验比较了QEBGA和SGA两种算法在优化性能上的差异,实验结果说明了相同种群规模下,QEBGA的寻优时间小于SGA;系统规模越大,QEBGA在计算精度上的优势就越突出。     

利用差价合同和金融输电权的组合规避电力市场风险

CfD和FIR是典型的金融工具，CfD主要用于规避随机电价风险，而FIR主要规避由于阻塞带来的风险。该文通过二者的组合来规避随机电价和阻塞风险，并在此基础上提出了市场参与者在实时市场最优调度模型下的收入最低裕度限制约束条件，从而较好地解决了电网及市场参与者在风险与利润之间的平衡问题。IEEE30节点系统的详细计算和分析论证了上述方法。     

考虑风电接入的大型电力系统多目标动态优化调度

针对风电接入的大型电力系统,提出了以发电总燃料耗量、污染气体排放量和购电费用最小为目标的多目标动态优化调度模型,并考虑了抽水蓄能机组的实际运行特性对优化调度的影响。采用法线边界交叉法将多目标优化问题转换为一系列单目标问题,并采用原对偶内点法求解,从而获得均匀分布的帕累托最优解。根据熵权双基点法决策出折中最优解,为运行人员提供决策指导。在某省级电力系统上的计算结果表明,法线边界交叉法和熵权双基点法的结合能够快速、有效地求解电力系统多目标动态优化调度问题。     

基于改进遗传算法的水电经济调度

传统遗传算法求解电力系统水电经济调度时效率不高,故提出了一种改进遗传算法。该算法采用实数编码,将染色体表示成矩阵形式;并设计了基因行算术交叉算子、基因行变异算子和基因列调整算子三种改进遗传算子,方便了在遗传过程中对约束条件的处理,提高了算法的搜索效率;改进的选择方式较好地避免了有用遗传信息的丢失。仿真结果表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了计算效率,有利于获得全局最优解。     

基于煤耗和排放的日发电曲线编制模型

介绍了以煤耗而不是以机组排序为核心要素的日发电曲线编制模型。以系统内最低的机组煤耗为基值,形成煤耗差异标幺值;根据煤耗差异标幺值数值特征,建立机组负荷率与煤耗最低的机组负荷率之间的数学关系,考虑排放达标情况,修正这一负荷率;根据功率平衡求解出煤耗最低的机组负荷率,考虑机组速率、安全约束等因素计算各机组的分配负荷,形成机组24 h的96点（或288点）日发电计划负荷曲线。     

跨流域调水工程突发事件及应急调度措施研究

 跨流域调水工程规模大线路长,沿线可能存在多种复杂地质条件,地理环境和气象条件差异较大。当发生自然灾害、交通事故及其它突发事件时,要求紧急截断水流或短期内大幅度改变流量,及时控制突发事件造成的危害,通过有效的应急调度,保证工程安全、平稳和连续的输水运行。针对正常供水过程中可能出现的突发事件进行归纳分类,分别从水质安全、渠道及建筑物结构安全、设备故障和社会安全等4个方面提出相应的闸门应急调度措施。同时,提出应急调度的目标原则和技术思路,可为下一阶段深入研究提供技术铺垫     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

基于改进粒子群算法的多能微网多目标优化调度

为实现多能微网内部能源的灵活调用,减轻系统碳排放压力,文中提出了一种基于改进粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法的多能微网多目标优化调度方法。建立了冷热电气多能微网模型,分析系统能源耦合机理并对设备进行数学建模;以微网运行成本与环境成本最小为目标,构建多能微网多目标优化调度模型;提出一种改进PSO算法,通过调整主要参数的迭代规则,并采用自适应粒子寻优策略加快收敛速度,提升寻优效果;仿真结果表明：与传统方法相比,所提基于改进PSO算法的多目标优化调度方法能够有效提升算法收敛速度、降低系统综合成本,兼顾其运行的经济性与环境友好性。     

基于CIM XML的电网模型合并方法在北京电力公司调度系统中的应用

针对北京电力公司调度系统的两级电网监控方式,基于IEC 61970的公共信息模型(common information model,CIM)标准提出两级电网模型合并方法。该方法采用共享内存的高效索引技术、CIM文件解析器、边界定义和内外网切分等技术提高了模型文件的合并效率,解决了相邻调度区域的模型重叠问题;同时结合可扩展向量图形(SVG)转换技术实现了全网的在线监控,为全网的状态估计、调度员培训模拟系统的联合反事故演习等提供了模型和画面支持。