火电厂机组负荷优化调度软件系统的设计与实现

为满足火电厂节能降耗的内在需要,提出了厂级监控信息系统(SIS)平台下的机组负荷实时优化调度软件系统框架,实现了SIS和管理信息系统(M IS)的无缝集成和发电负荷自动分配.通过在线采集运行数据进行经济计算,实时拟合出各机组煤耗特性曲线,建立机组负荷分配的数学模型,在此基础上采用分层模糊遗传算法,实现了机组负荷的最优化调度.基于微软.NET Framework解决方案和Browser/Server多层架构设计思想,设计和实现了该实时优化调度软件系统.采用该软件进行负荷优化调度,可使全厂供电煤耗率比原来的值长制分配模式降低0.5 g/(kW.h)左右,有利于电厂的节能降耗.     

电厂厂级实时监控信息系统(SIS)

电厂厂级实时监控信息系统(SIS)是集过程实时监测、优化控制及生产过程管理为一体的厂级自动化信息系统。SIS系统以机组的性能计算、厂级经济性分析、厂级负荷分配以及机组的经济运行为主要目的,通过对运行状况进行准确的分析、诊断与优化,提高企业自身的竞争力。     

基于需求响应的含光伏电力系统优化及其算法改进

为解决光伏并网发电的不稳定性以及发电调度成本高的问题,建立了以发电调度成本最小为目标的含光伏电力系统优化模型。该模型借助电价的需求响应来增加对负荷的调控能力,以减少光伏的不稳定性对发电调度优化结果造成的影响。为求解该模型,对经典的遗传算法进行了改进。仿真结果表明:考虑需求响应有利于含光伏电力系统负荷削峰填谷,提高机组发电的稳定性,并且降低了含光伏电力系统机组的发电调度成本,验证了所建模型的正确性和有效性。     

人工神经网络在电力负荷预报上的应用

１概述能量管理系统（ＥＭＳ）是以计算机为基础的现代电力调度自动化系统。需要过去（历史）、现在（实时）和未来（计划）三类数据,而负荷预测是未来数据的主要来源。负荷预测对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的。提高其精度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性。负荷预测按周期可分为超短期、短期、中期和长期负荷预测。其中短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划,需要１-７天的负荷值,使用对象是编制调度计划的工程师,在电力负荷预报中占有重要地位。电力负荷预测是一…     

改进RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测对电力调度部门来说是非常重要的,精确的负荷预测是经济、可靠和安全的电力系统运行和规划的依据,直接关系到电力系统供电计划的制定和电力系统短期运行方式的安排。该文提出了一种改进的基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的短期负荷预测的方法,经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了短期负荷预测精度,该文以吉林某地区春季负荷为输入,仿真结果表明算法的可行性。     

考虑需求响应和储能的风水火联合系统经济调度

针对大规模风电并网对电力系统造成的威胁,通过充分考虑储能系统(energy storage system,ESS)与需求响应(de-mand response,DR)之间的有效配合,提出了一种计及ESS和DR的风水火联合电力系统经济调度模型.首先,模型将用电负荷划分为基础负荷及可调节性负荷,充分考虑了DR对可调节性负荷进行的精细化调整,有效地配合ESS装置运行,从而最小化电力系统运行总费用.其次,针对风电出力的不确定性,通过建立鲁棒优化模型确保模型具有可行解.最后,通过划分四种不同场景验证模型的有效性.仿真结果表明,考虑ESS和DR之间的互补特性后,在实现风电出力全额消纳的同时,电力系统有效地降低了运行总费用,减少了火电机组频繁启停,降低了火电机组出力的波动性.     

黄龙滩电厂机组负荷优化调度的探索

本文通过对水电厂水轮发电机组负荷优化调度分析,探索机组负荷合理分配、科学调度达到最佳经济运行调度方案。     

分析负荷特性构筑的多小水电地区短期负荷预测思路

对于电力系统短期负荷的预测是进行电力调度开展与实施的一项重要内容,有利于实现电力设备的合理调度与维护安排,对于减少电力系统的发电运行成本以及实现电网安全稳定工作运行的保障等,都有具有积极作用和影响,同时,对于电力系统短期负荷的预测管理,也是实现电力企业管理衡量的重要标志。本文将在对于电力系统短期负荷预测的方法意义分析基础上,通过进行小水电地区短期负荷预测方法的分析,结合多小水电地区的负荷特性,通过建立基于负荷特性的多小水电地区短期预测分析模型,对其短期负荷的预测分析思路进行分析研究,以促进电力系统的管理提升与安全稳定运行保障,推动电力事业的建设和发展。     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

含风电场的电力系统环保经济调度研究

在节能减排的电力市场环境下,清洁能源发电因其发电成本较低,环境污染小,而具有日益重要的地位。本文研究风电接入系统后的电力系统动态经济调度,建立了含风电场的环保经济调度数学模型,提出以系统总发电成本最低为目标函数,并考虑常规火电机组和风电场的各种约束条件。根据某地区的实际负荷数据,利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群优化算法进行仿真验证,结果表明数学模型与优化算法的正确性与有效性。最后,应用相对熵均衡性理论,对优化调度的决策结果进行评价与选择。     

水电站同期系统传统试验方法及简化试验方法

电力系统对水电站同期并网有严格的要求,在调度令下达后要求在几分钟之内要并上网且带上负荷。同时实现快速并网对满足系统负荷供需平衡及减少机组空转能耗有重要意义。同期系统的正常运行对水电站运行有重要的作用,水电站的初次投运、同期系统故障、电气检修后都要对同期系统进行调试,本文对同期系统的原理和正常调试及简单调试方法进行探讨。     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

自动发电控制(AGC)在小型水力发电厂运行中的应用

根据发电厂与电力系统之间的相互关系,明确了发电厂须依据电力系统分配的负荷进行运行生产。为了实现电厂的经济运行,可采取等微增率法、动态规划法对电力系统给定的生产负荷在发电厂内部进行合理的二次分配,二次分配主要确定机组组合方式、机组启停顺序、各机组出力等,为实现经济运行模式提供基础数据。     

葛洲坝水电站厂内优化调度分析

水电站厂内优化调度是一个优化问题,它包括机组组合,负荷分配以及机组检修等问题.针对葛洲坝水电站厂内经济运行要求,在满足电能生产的安全、可靠、优质的前提下,基于动态规划以及遗传算法2种优化方法,对葛洲坝各机组优化调度进行了研究,合理的安排组织电厂设备的运行,以获得尽可能大的经济效益.由计算结果可以看出,运用的2种方法都能较好地求出最优结果,在给定水头和总流量的情况下,合理的进行流量分配,从而实现葛洲坝生产调度的优化运行.     

风火联合系统的多目标随机优化调度方法的研究

考虑到风电场出力的随机性,以常规机组燃煤费用最小、污染气体排放量最小为目标函数,约束条件以概率的形式表示,构建考虑机组组合的风火联合系统的多目标随机机会约束规划模型。结合机组启停优先顺序表,采用启发式搜索策略确定机组组合状态,以避免机组频繁启停或系统容量冗余。采用基于Pareto的多目标粒子群优化算法,结合随机模拟技术和模糊逻辑评价法,对既定机组进行经济负荷分配。以含10机的风火联合系统为算例,验证了所提调度方法的可行性、有效性。优化调度结果表明:1该模型能够充分利用清洁能源,降低系统运行成本,减少污染气体排放量,提高电力系统运行的综合效益;2该算法计算精度高,速度快,避免了基本粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。     

自动试话系统在电力调度通信中的应用

智能电网是我国电网发展的必然趋势,电力调度作为电网正常运行、电力负荷合理分配的关键性岗位,在电力系统中处于非常重要的地位。本文详细介绍了自动试话系统的技术特点,硬件及软件结构功能及其原理,以及在电力调度电话测试中的应用。     

供热机组的热电负荷分配

根据供热机组的基本特性，将复杂的供热机组按照供热循环和凝汽循环划分为一定数目的简单等效机组，为了能更准确地描述机组的热力特性，采用考虑辅助汽水系统的单元进水系数法来确定机组的特性方程，然后建立相应的机组热电负荷分配的混合整数线性规划优化模型．实例证明，通过划分等效机组建立的负荷优化调度模型可靠性强，计算时间短，可以实时指导热电厂的最佳经济运行，不需投资仅通过优化调度就可使燃料消耗量约降低1%～3％．     

电力系统短期负荷预测方法简述

电力系统短期负荷预测是电力系统调度、规划等管理部门的重要工作之一。是保证电力系统安全经济运行和电网科学管理的重要方面，是能量管理系统（EMS）的组成部分，是决定整个电力系统市场化的运营效益的核心。本文简述电力系统短期负荷预测方法，并且进行了比较分析。     

基于发电机组最大调节速率的电网负荷指令调度优化

随着新能源发电的大规模并网,电网平稳运行受到日益严峻的挑战,为充分利用火电等功率可调机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)功能,加快对电网负荷指令的调整,抑制新能源发电波动带来的电网功率偏差,提出一种基于机组最大调节速率的电网负荷指令优化调度方法.首先,对机组实发功率历史数据分段线性表示获得机组调节速率样本,基于调节速率样本分布估计机组最大调节速率,其中采用贝叶斯估计判断样本分布的稳定性;然后,以最短调节时间为目标建立负荷指令调度线性规划模型,求解确定了按机组最大调节速率进行电网负荷调度的策略;最后,通过工业和仿真案例,并与传统负荷分配方法对比,验证了所述方法的有效性.     

基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型

多能源微网可以使综合能源系统在配网/用户端得到实现,但电力系统和天然气系统联合后会使得系统调度中的不确定性问题变得突出。为此,本文通过对电力/天然气系统的物理特性进行分析,基于用户需求响应资源、可再生能源机组出力和负荷不确定性的关键要素分析,建立了多能源微网日前调度优化模型。基于Matlab环境对所建模型进行了相关的计算仿真,验证了两阶段随机优化模型的有效性。仿真结果表明,所建优化模型可以提高多能源微网系统运行的可靠性和经济性,具有较好的实际应用价值。