考虑不确定性和储能系统的虚拟电厂与能效电厂联合调度优化模型及仿真应用

为解决分布式电源难以分配、控制和管理的问题,引入虚拟电厂的基本概念,并考虑用户侧能效电厂参与下的系统发电调度优化问题。首先,构建电源输出功率模型,包括风力发电出力模型、太阳能发电出力模型以及储能系统出力模型;然后,构建虚拟电厂与能效电厂双层优化调度模型,其上层模型以虚拟电厂参与下系统发电成本最小为目标,综合考虑电能供需平衡约束、火电机组出力约束和系统备用约束等;下层模型以能效电厂参与调度获得的收益最大为目标,分析节能效率电厂(ESEPP)和需求响应效率电厂(DREPP)对虚拟电厂运行的优化效应。最后,选取3个风电场、2个太阳能发电站和2台燃气轮机发电机组构成仿真系统,并设定4种仿真情景。研究结果表明:虚拟电厂能够显著提升系统消纳随机性电源的能力,能效电厂能够实现负荷曲线的削峰填谷,基于双层优化调度模型能够发现发电成本最小和获得收益最大的最优调度结果。     

基于有限步一致性算法的交直流混联微电网分布式动态经济调度

以可控单元的日运行成本最低为优化目标,构建了交直流混合微电网的动态经济调度模型,提出了一种基于有限步一致性的完全分布式算法,设置各分布式发电单元的成本微增率为一致性变量,各单元通过与邻居单元交互信息实现全局优化调度,并且算法可在有限步内收敛,极大地缩短了收敛时间。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。     

抗电子干扰体系探测资源管控双层预案设计

针对抗电子干扰体系探测资源管控预案设计问题,根据由多雷达组成的体系级预警装备探测资源管控与探测任务的特点,提出了体系探测资源管控双层预案设计算法.考虑时序和资源约束条件,建立了双层预案设计的模型,构建了基于卡尔曼滤波的设计指标体系,引入熵权和逼近于理想解的排序技术来解决效益函数计算的困难,最后通过实例验证了所提算法的有效性.实验结果表明,该算法比传统算法具有较高的寻优效率,为设计智能化的预案提供了一种方法.     

基于模拟退火算法的风-光热打捆发电系统成本优化

以风-光热打捆发电系统为研究对象,完全消纳风电为研究背景,提出一种以互联系统单位发电成本最小为目标,系统正常运行为约束,模拟退火算法优化光热电站出力为手段的优化控制策略.仿真结果表明,在允许条件下,所提出的优化控制策略可以有效降低风-光热打捆发电系统的单位发电成本.     

考虑需求侧多能源响应的虚拟电厂优化运行策略

虚拟电厂技术为聚合分布式能源和用户侧资源参与能源市场交易提供了有效手段.针对综合能源场景下能源供需互动不足的问题,基于虚拟电厂内多能源聚合商参与需求响应为背景,建立了一种综合考虑了储能设备、能源耦合设备、分布式可再生能源发电、多能源市场交易及激励型综合需求响应的虚拟电厂两阶段优化运行模型,第一阶段为虚拟电厂最优经济调度模型,第二阶段为聚合商-用户的双层规划综合需求响应模型,并给出了各阶段模型的求解方法.仿真结果表明:策略在降低虚拟电厂调度成本、聚合商补偿成本以及用户的舒适度损失方面具有良好优势.     

需求响应的微电网优化调度及改进的蝙蝠算法

提出了一种结合需求响应的微电网并网经济优化调度模型,该模型同时考虑了发电侧的成本和用户参与需求响应的收益.然后,针对该模型具有非线性多约束等特点,提出一种基于横向交叉策略、双向学习机制和转换调节机制的改进型蝙蝠算法对模型进行求解.最后,通过仿真实例验证了该模型和算法的有效性和可行性.结果表明:该模型可以有效降低用户对电能的需求,降低发电侧成本;通过与其他算法的比较,证明了改进型蝙蝠算法的优越性.     

新能源发电接入下储能系统双层优化模型

针对风力发电、光伏发电等可再生分布式电源接入电网带来的网损增加、电能质量降低等问题,提出了一种风光接入下储能系统的双层优化模型.综合考虑储能规划和运行两个方面的耦合效应,上层模型考虑储能规划,以储能配置的位置和容量为决策变量,以储能系统规划成本为目标函数,下层考虑储能系统运行时电网的经济性和稳定性,以储能系统每一时刻（时间刻度为1 h）的出力为决策变量,以电网脆弱性、有功网损、购电成本为目标函数.采用改进鲸鱼算法与YALMIP+CPLEX联合方法在MATLAB中进行求解,选取改进后的IEEE33节点系统进行仿真验证,结果验证了所提模型的合理性,对比不同的场景与结果得到储能的最优配置方案与运行策略.     

计及风电消纳的共享储能优化模型

传统的风储协同优化模式中,储能资源由单一的新能源电厂独享,存在储能资源利用率受限、储能成本较高等问题.为了增强风电消纳、增加经济收益,提出风电共享储能的优化模型,利用粒子群算法对模型求解.将西北地区某新能源基地的风电厂群作为算例,算例分析结果表明:所提共享储能优化模型能提升风电消纳能力、提高系统的经济效益.     

计及配网有功无功协调运行优化的SST规划方法

固态变压器(solidstatetransformer,SST)作为一种利用电力电子器件实现能量管理和功率控制的新型变电装置,其应用将极大地提高配电系统的柔性调控能力,从而解决由于分布式电源接入给配网带来的诸多问题.针对SST在配网中的选址定容问题,考虑SST协调配电网有功无功资源的运行优化,提出了一种计及配电网提前运行优化结果的SST统筹规划方法.首先,基于SST的稳态数学模型,研究了SST在双交流/交直流系统连接下,计及负荷与分布式电源的参数时序控制方法.其次,建立了融合配电网有功无功时序运行优化的SST双层规划模型,上层考虑SST的投资成本、环境效益和配电网年运行成本,对SST的安装位置和容量进行了规划;下层以配电网日运行成本最低为目标,进行时序多场景下SST协调配网中有功无功资源的日运行优化,并提出改进的主从式差分入侵杂草混合算法进行双层规划模型迭代求解.最后,采用改进的33节点配电系统进行仿真验证,结果表明:相较于考虑SST协调配电网单方面有功/无功运行的规划方法,所提方法的配网年综合成本分别减少91.1 k$和21.8 k$;相较规划前和单层规划方法,所提方法的配网年运行成本分别降低10.6 k$和92.7 k$,电压偏差分别减少25%和18%.所以,计及配网有功无功运行优化的SST双层规划方法,可以充分考虑协调主动配电网有功无功资源运行对SST配置规划的影响,提高系统运行的经济性和规划方案的可行性.     

计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法

针对电网短路电流越限的问题,提出了计及短路电流限额约束的网架优化模型。采用0-1变量描述可变的网架拓扑,构建离散最优潮流模型。引入描述短路电流的非线性约束条件,将其考虑到离散最优潮流模型当中,使之计及短路电流限额约束。基于阻抗灵敏度和断线近似成本变化,提出求解所提模型的启发式算法,该算法以阻抗灵敏度最大的线路逐次替换断线近似成本增加最大的线路为思想,迭代求解所提模型。采用IEEE118系统作为算例对所提模型的实用性和有效性进行验证,结果表明:相比于商用优化求解器,所提算法在保证求解精度的同时具有较高的求解效率;网架优化能够在限制短路电流的同时降低电力系统运行成本。     

含光热电站的热电联供型微网储热容量双层优化配置

含可再生能源的微网已成为能源领域重要的发展趋势，在此背景下，针对热电联产微网中储能优化配置的不足，构建了含有光热电站的热电联供型微网储热容量双层优化配置模型。上层模型以极小化光热电站日投资成本和热电联产微网日运行成本为优化目标，下层以极小化热电联产微网日运行成本为优化目标。利用Karush-Kuhn-Tucker最优性条件将双层模型转化为单层模型。算例证明了基于光热电站的储热系统提升了微网的经济性以及微网消纳可再生能源的能力，并分析了光热电站的储热容量和储热成本对热电联产微网投资成本和运行成本的影响，同时验证了所提双层规划模型的有效性。     

基于煤粉细度反馈控制的制粉系统优化

利用最小二乘支持向量机分别建立了中间储仓式制粉系统的制粉单耗和煤粉细度模型,采用混合遗传算法对制粉单耗模型进行寻优,以获得不同工况下制粉单耗最小的运行参数,然后利用煤粉细度模型对优化后的运行参数进行煤粉细度预测,根据预测出的煤粉细度是否在给定范围内来反馈控制制粉单耗的优化.对某电厂的50MW机组进行现场热态试验,结果表明这种基于煤粉细度反馈控制的制粉优化控制系统具有较高的可靠性和实用性,可以指导运行人员进行制粉系统的优化调整,从而提高机组运行的安全性和经济性.     

燃煤电厂运行经济性综合评价指标的研究

以燃煤电厂300 MW机组为例,在计算机组的热经济性、燃料费用、非能量费用和环境污染费用后,建立了燃煤电厂综合评价指标的数学模型,通过对该模型的求解,得出了燃煤电厂运行经济性的综合评价指标.该研究成果的应用,一方面可使燃煤电厂在生产电能的同时,自觉地治理污染,减少污染物的排放,另一方面也为燃煤电厂上网电价的制定以及竞价上网提供了重要的理论依据.     

回归分析在小型电厂成本预测和控制中的应用

运用逐步回归分析方法对小型电厂进行成本分析，得出影响电厂成本的主要因素是燃料费、辅助材料费及管理费．然后运用多项式回归得出了标准煤耗率与原煤发热量之间的关系，为电厂选择煤质，降低煤耗，控制成本提供了行之有效的方法．     

基于CQPSO算法的含风电场电力系统经济调度研究

为了克服风电场出力波动的不利影响,提高调度经济性,构建含常规火力发电燃料费用、风电预测误差备用费用以及风电弃风成本的多目标动态调度模型,并提出一种混沌量子粒子群算法对模型进行求解。标准测试函数的仿真结果表明本算法比对照算法具有较高的收敛精度和稳定性。对含风电场的IEEE30节点系统算例进行仿真实验,结果表明采用混沌量子粒子群算法对调度模型求解的调度费用最低。     

燃煤电厂CO2捕集驱油封存技术及应用

 燃煤电厂烟气CO₂捕集驱油封存技术是提高特低渗透油藏采收率和减少温室气体排放的有效方法。针对燃煤电厂CO₂捕集和大幅度提高低渗透油藏采收率的技术瓶颈开展研究,形成了燃煤电厂烟气CO₂捕集纯化处理技术、CO₂驱提高采收率油藏适应性评价体系、室内实验技术和油藏工程优化设计技术系列,配套了CO₂驱注采工艺和地面工程技术系列,并建成国内外首个燃煤电厂烟气CO₂捕集与驱油示范工程。实践表明,技术应用效果良好,开发的高效CO₂捕集溶剂及工艺比传统单乙醇胺（MEA）工艺捕集成本降低35%,CO₂驱油与封存示范区累计注入CO₂ 12.8万t,累计增油2.9万t,封存CO₂ 11万t。     

含多微网系统的主动配电网分层能量优化管理

为实现含多微网系统的主动配电网的经济效益最优,通过引入自适应权重系数来进行动态优化。构建一种主动配电网层以发电机组运行成本最低,多微网系统层以经济成本和环境成本最低的分层能量优化管理模型。采用变异、杂交和竞争策略以及Lévy飞行策略改善麻雀搜索算法,提高算法的种群多样性和收敛精度。基于所设计的多微网系统混合配置运行策略,采用改进麻雀搜索算法进行模型求解。选取某地区两种典型日进行算例分析。结果表明：本文提出的优化模型、运行策略和改进算法可以有效降低主动配电网和多微网系统的经济效益,同时改进算法能够在全局寻优能力方面具有一定的优势。     

用于燃煤锅炉热效率在线计算的虚拟煤质数据库的建立

燃煤锅炉热效率在线计算模型的实用性及可操作性高度依赖于燃用燃料的成分和类型,为了减少煤质的复杂性及多样性、现场燃煤煤质成分分析误差以及人为离线输入参数的不准确性对锅炉热效率在线计算的影响,拟构建可供在线计算燃煤热效率调用的虚拟煤质数据库。通过对工业锅炉常用煤种成分、来源及种类进行线性回归并运用统计分析以及聚类分析等数学算法,搭建虚拟煤质数据库。为了验证煤质数据库的适用性,借助神经网络算法对燃煤的计算发热量和化验发热量进行了对比分析,结果显示,误差在工业用煤的测量误差范围内。所建的燃煤数据库能有效地实现锅炉变工况运行时的热效率在线测算。     

基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化

为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基神经网络建立多目标优化模型,并通过基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法,获取尽可能使多个目标同时达到最优的Pareto最优解。结果表明,该优化方案可以在保证炉温良好的前提下,决策出使燃料比达到最优的喷煤设定值,大大降低能耗,节约成本。不仅为高炉实际生产提供操作指导,也为高炉冶炼的优化运行奠定了基础。