水电-风电联合运行优化调度研究

风电出力的非平稳性是目前制约风电并网运行的关键因素,将水电和风电联合运行调度是一种新的思路。本文以黄河上游5座百万千瓦级的梯级水电站与甘肃河西千万千瓦级的风电站为研究对象,综合考虑各种复杂约束条件,以弃风电量最小为目标,建立了水电-风电互补运行优化调度数学模型,采用改进的量子粒子群算法对该模型进行求解。实例研究表明:经过风水互补后,风电出力基本平稳,最大的波动偏差为1.65%,最小的仅为0.04%,满足了电网稳定性的要求。因此,将水电风电联合运行优化调度合理、可靠,以期为大规模风电并网运行提供了一条有效途径。     

动态速度限制粒子群算法及其应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立了粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型。针对基本粒子群算法早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,从算法参数方面对基本粒子群算法进行改进,提出了动态速度限制粒子群算法并与基本粒子群算法、改进型粒子群算法分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进策略在提高算法求解精度和收敛性能方面的有效性。     

基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题

提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群一蜂群混合智能算法．在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优．通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值．以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个．同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善．最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群一蜂群混合智能优化算法在解决含风申．场的申力系统终济调度问题中的有效性与优撼性．     

梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易早熟和易于陷入局部极值的缺点,提出一种梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法.在该算法中将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数,在每次迭代过程中动态改变惯性权值,以适应非线性优化搜索过程.针对违反约束的粒子,设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求.为了验证算法的性能,用2个测试函数和拥有4个水电站的系统进行了测试,在求解精度和速度上与标准粒子群算法和改进惯性权值线性递减粒子群算法进行了对比,结果表明模糊自适应粒子群算法收敛速度快、精度高.     

并行粒子群算法及其在水库群优化调度中应用

根据混联梯级水电站优化调度特点,建立并行粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行粒子群算法.在基于单向环结构交流局部最优解的并行粒子群算法( PPSO)研究的基础上,提出了基于处理机上局部最优解间距离自适应选择信息交流对象策略的PPSO.应用开发的分布式水库群优化调度并行计算系统,将上述两种策略的P...     

风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化运行

针对风-光-抽水蓄能联合发电系统各部分出力不佳导致的收益不高问题,通过改进粒子群万有引力混合算法,将混沌算法、惯性权重和改进步长因子引入传统的粒子群万有引力算法,解决传统算法的寻优能力弱、精度不高的问题.将改进后的粒子群万有引力算法应用于实际工程算例当中,优化联合发电系统各部分的出力,进而得到最大经济效益.与粒子群算法、万有引力算法和未改进粒子群万有引力算法对比,结果表明,改进后的算法精度最佳,迭代数最少.优化后的联合发电系统各部分出力,所达到的经济效益最大.     

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。     

含储能系统及风电的电力系统动态经济调度

风电的随机性和波动性给传统的调度带来困难,为此在模型中引入储能系统,分析了储能系统对含风电的电力系统经济调度的影响,尤其是对系统调峰的影响。将含风电和储能系统的经济调度描述为一个非线性优化问题,建立了一个风电场与储能系统相配合的清洁经济调度模型,其目标函数在传统火电机组运行费用的基础上兼顾了火电的排污成本,寻求经济和环保总成本的最优解,采用粒子群算法对该模型进行求解。通过6机系统算例分析,表明该模型能够有效地控制储能系统的出力;储能系统的引入可明显降低系统的运行费用,尤其是火电机组调峰的费用,且提高了风能利用率。     

考虑分时电价的风光储联合优化调度研究

针对大规模风电和光伏发电对电网调度带来的负面影响,利用钠硫电池储能系统,综合考虑峰谷分时电价政策和减少弃风弃光等各方面因素,提出了一种基于日前负荷、风电、光伏发电出力预测,以钠硫电池为辅助设备的风光储联合申报计划出力新模式。以风光储联合系统总体收益最大化和净负荷方差最小作为目标,考虑钠硫电池储能系统的充放电次数约束和风光实时出力偏移风光联合申报计划出力限制,建立了电网短期优化调度模型,并采用多目标粒子群算法求解所建模型。通过算例分析,验证了所建模型的可行性和风光储联合系统在提高清洁能源消纳和平滑净负荷曲线方面的有效性。     

基于改进粒子群算法的柔性制造系统无死锁优化调度

柔性制造系统的优化调度问题是一个复杂的组合优化和NP-hard问题。以赋时Petri网为模型、最小化最大完工时间为优化目标,利用改进粒子群算法对一类柔性制造类系统建立了一种新的无死锁优化调度方法。该方法首先采用2层编码方式对路径和工序进行编码,建立工序与粒子位置之间的一一映射关系;其次,基于实时在线的死锁避免策略对粒子进行死锁检测与修复,保证所搜索的粒子均能解码为无死锁的可行调度序列;然后,设计了2种改进策略：粒子工序定向调整策略和局部搜索策略,以提高算法的寻优效率和局部搜索能力,保证快速得到最优或次优的可行序列;最后,利用2个仿真实验验证所提算法的有效性。实验结果表明：与其他已有算法相比,改进粒子群算法在求解柔性制造系统无死锁优化调度问题上具有较好的寻优能力。     

考虑风电反调峰特性的储能调峰优化策略

为解决风力发电并网的不确定性导致的电力系统调峰困难问题,提高新能源综合利用率,在深入分析储能调峰原理的基础上提出一种考虑风电调峰特性的储能调峰优化策略.首先介绍风电反调峰特性影响,根据调峰特性确定最低移峰功率和最高填谷功率,接着再综合考虑系统功率平衡约束、储能系统约束和电源测约束的基础上增加调峰可靠性约束,建立以负荷方差最小为目标的系统优化模型,最后构建计及调峰可靠性的评价指标.以某电网阶段时间内负荷数据为基础进行算例分析,对比恒功率策略,仿真结果验证本文方法调峰效果更优.     

水风光多能互补联合运行增益分配研究

多能互补运行是电力系统发展的必然趋势,构建多利益主体间公平、合理的分配方式,是实现多能互补运行的关键.基于合作博弈理论,分析了水风光多能互补运行博弈特征,构建了水风光多能互补增益函数和电站收益函数,结合多能互补发电系统的运行特点,利用互补系数法对联合发电互补性进行评价,分析不同分配策略下联盟的增益分配值和分配策略的吸引...     

光伏并网逆变器改进虚拟同步控制策略分析与测试

针对规模化光伏电站并网出现系统稳定性下降问题,提出光伏并网逆变器改进功率外环控制策略提高系统抗干扰能力。首先,推导分析了光伏电站改进控制策略增加系统正阻尼转矩机理,通过多目标遗传算法优化并设计了H_∞回路成形权函数,采用总体最小二乘/旋转矢量不变技术(total least squares/estimating signal parameter via rotational invariance techniques, TLS-ESPRIT)辨识得到系统振荡模态及开环模型。然后,设计了逆变器附加H_∞阻尼控制并对控制参数进行整定。最后,以某实际运行光伏电站为例,依托RT-LAB平台搭建光伏并网系统主电路模型并进行控制器硬件在环测试(hardware in the loop, HIL)。仿真结果表明,基于回路成形的附加控制策略提升了光伏并网系统稳定性。     

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。     

基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度

针对由大规模风力发电并网带来的消纳困难问题,文章利用由碱式电解槽、储氢罐、氢氧燃料电池构成的氢储能系统将弃风转换成氢气储存起来,用以满足外界氢气负荷需求或于负荷高峰期发电补充上网。文章先对风电出力的不确定性和氢储能系统进行建模。为了降低传统鲁棒优化求解的保守度,利用考虑保守度可调的鲁棒优化盒式集合描述风电出力。在此基础上,以降低弃风和提高系统总体的经济性为目标,建立了基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度模型。算例表明,文章所建立的优化调度模型兼顾求解的鲁棒性和经济性,并且可以显著减少弃风、降低系统的总成本。     

乌江流域水光互补梯级蓄能调度图绘制

为适应大规模光伏出力接入乌江流域与梯级水电站联合调度、打捆送出的新要求,基于流域实际蓄能控制方式提出了水光互补模式下梯级水电站分期发电策略,确定了汛初、年末关键时间节点的蓄能合理范围,据此绘制了水光互补梯级蓄能调度图,以指导中长期水光互补调度。实例验证结果表明,与流域梯级水电站实际发电量相比,水光互补梯级蓄能调度图能够提高系统发电量0.7亿~2.1亿kW·h；水光互补梯级蓄能调度图编制过程简单、合理,优化调度结果符合实际,可用于乌江流域中长期水光互补优化调度。     

电力市场环境下水电站中长期运行优化调度

电力市场环境下水电站优化运行的目标发生了重大改变。以发电效益最大为目标,建立了单一水电站中长期运行水库优化调度数学模型,并以某一水电站为例进行优化调度,取得了较好的效果。与传统的以发电量最大为目标的调度方法相比,该调度方法可以实现水电站发电效益最大化,增加发电收益。     

基于多端柔性直流条件下环塔新能源送出可行性分析

针对新疆环塔里木盆地的风能、光伏新能源送出现状,提出采用多端柔性直流输电方式进行新能源外送。从电压等级的选择、柔性直流与高压交流、传统直流输电方式对比,分析环塔地区新能源外送采用柔性直流输电方式的可行性。针对环塔新能源柔性直流送出,设计送端、受端各换流站的控制方式和对环塔交流电网等值建模。最后通过PSCAD/EMTDC搭建送端风电场、光伏电站和受端环塔750kV交流电网仿真模型,并将其组成三端柔性直流系统实现环塔盆地新能源的消纳,通过仿真分析动态特性,验证可行性。     

人工智能与水电站的经济运行

通过对水电站经济运行问题的优化,用面向对象的软件构造,完成约束满足问题CSP(constraintsatisfactionproblem)的推理求解,实现了知识表示、约束传递、智能回溯,并在微机上模拟运行.用面向对象、人工智能的方式解决了水电站机组间负荷动态调度的问题,编制了全数字仿真自动发电控制系统平台.