基于实测煤耗的AGC电厂负荷优化分配

针对广东电网现有自动发电控制(AGC)电厂负荷分配方式的局限性,提出了基于实测煤耗的调度中心AGC电厂负荷优化分配方法,考虑了包括调节速率、临界负荷、机组备用在内的多种约束条件,并采用动态规划算法进行求解,在满足电网控制安全性的前提下实现了AGC电厂负荷分配的经济性。文中详细描述了AGC电厂负荷优化分配系统的总体架构、数学模型、求解算法、负荷优化分配流程等相关内容。实际应用表明,与传统的按容量分配机组负荷的方式相比,电厂负荷优化分配方法可以有效降低电厂总煤耗,提高经济效益。     

电厂负荷的优化分配方法

分析了几种电厂负荷优化分配方法的特点,阐述等微增率电厂负荷优化分配方法的原理,介绍了lingo软件在电厂负荷分配中的运用方法。通过算例说明,等微增率法与采用lingo软件进行电厂负荷优化分配的结果相同,混沌优化算法与lingo软件进行负荷分配结果相近,对电厂多台机组间的负荷优化分配方法的选择具有一定参考价值。     

基于快速性的火电厂厂级负荷优化分配研讨

在指出基于经济性的厂级负荷优化分配数学模型不能有助于电厂快速完成电网负荷需求调节的不足后,通过对机组完成负荷过程的分析,文章得出了理想状态下电厂完成电网分配负荷的最短时间,并进行了数学证明;在此基础上,建立了以快速完成电网负荷需求为目的的厂级负荷优化分配数学模型,从而为电厂快速完成电网负荷需求找到了科学的数学理论依据。接着本文详细介绍了基于动态规划求解的快速性负荷优化分配解决方案。最后本文给出算例,通过仿真对比,证明了基于经济性负荷优化分配数学模型在调节负荷速率上的不足,同时也证明了本文提出的基于快速性的厂级负荷优化分配数学模型的正确性和有效性。     

动态规划及其在电厂经济负荷分配中的应用

本文是笔者参加“陡河电厂单元机组运行监控功能加强”科研课题的一个组成部分,着重讨论了有关并列运行机组间的经济负荷调度问题。 文中概要介绍了动态规划及其在电厂经济负荷分配中的应用,并就能量分配问题,给出了动态规划通用推递算法及其相应的计算机软件,其次,结合陡河电厂在役运行机组间的经济负荷调度,组织了38种组合工况进行分配计算,从对计算结果进行的分析看出这种方法及其计算结果的可信性与实用价值,说明动态规划方法在电厂经济负荷分配中应用的优越性。     

基于生物地理学算法的网厂两级经济负荷分配

提出了一种针对大规模机组的网厂两级负荷优化分配策略。首先将电网内所有机组进行分组,预先以厂内负荷优化分配的最优结果拟合虚拟电厂煤耗成本特性曲线,据此完成电网侧负荷优化分配,然后再进行厂内负荷优化分配,所提模型还兼顾了机组的阀点效应。针对虚拟电厂煤耗成本特性曲线的高度非线性,采用生物地理学算法( Bio-geography Based Optimization, BBO)来求解网厂两级负荷优化分配问题。仿真结果表明,所提优化策略能够快速高效地处理大规模机组的负荷优化分配问题,更易于寻到全局最优解。     

火电机组实时调峰优化运行及可视化操作平台

在合适的火电机组的实时调峰优化方法的基础上,提出新型电厂负荷经济分配实时实施可视化系统概念模型,并成功应用于火电厂。利用本方法进行实时经济负荷分配与实施,简单、方便,使调峰电厂经济效益明显提高,其方法和结果可作为其它火电厂在实时经济负荷分配与实施时的参考。     

火电厂多台机组间负荷优化调度的研究

对当前拥有多台机组火电厂在全厂总负荷变化，特别是调峰状态下在各台机组间分配负荷时存在的问题，提出了科学的、经济的负荷分配依据，并研制出相应的“优化调度软件”，从而可明显提高电厂运行经济性，减小因参与“调峰”而造成的损失。     

LNG调峰电厂负荷优化分配的应用探讨

对于多机组的燃气—蒸汽联合循环调峰电厂,机组间负荷的合理分配直接关系到电厂运行的经济性。通过对惠州天然气电厂3×390 MW机组DCS运行数据进行分析,拟合构建了各机组燃耗特性函数,提出了在AGC指令下结合等微增率法进行机组负荷优化分配方法。计算结果表明,在机组非额定工况下采用该方法分配负荷的燃耗较单纯采用AGC指令分配有一定降低,可得出更经济的运行组合方式。     

LNG调峰电厂负荷优化分配的应用探讨

对于多机组的燃气-蒸汽联合循环调峰电厂,机组间负荷的合理分配直接关系到电厂运行的经济性.通过对惠州天然气电厂3×390 MW机组DCS运行数据进行分析,拟合构建了各机组燃耗特性函数,提出了在AGC指令下结合等微增率法进行机组负荷优化分配方法.计算结果表明,在机组非额定工况下采用该方法分配负荷的燃耗较单纯采用AGC指令分配有一定降低,可得出更经济的运行组合方式.     

热电厂负荷分配模型与算法

负荷分配是发电企业节能减排的重要措施。热电厂中存在热、电两种品质不等价又相互关联的能量类型,其负荷优化分配问题较普通凝汽式电厂复杂得多,是一个高维、非凸、离散的非线性规划问题。综述热电厂负荷优化分配的数学模型,对求解此问题的各种优化算法进行详细分析比较,提出进一步研究的方向。     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配研究

负荷优化分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域,在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。针对火电厂实际的运行情况,考虑多个实际约束条件,建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型;提出运用新近发展起来的智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题,详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷优化分配问题上的实现过程,并针对原算法的不足,对算法进行了改进;根据负荷分配和算法的特性,对初始种群的生成方法进行了改进,同时对约束条件进行了有效处理。仿真实例表明,该方法收敛性好,收敛速度快,能够有效地达到或接近全局最优,从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。     

A Framework for Economic Load Frequency Control Design Using Modified Multi-objective Genetic Algorithm

This article deals with the coordination of security-constrained economic dispatch and load frequency control in an interconnected power system. The realistic and performance optimization inherent of the load frequency control (LFC) and security-constrained economic dispatch are fully considered without simplifying assumptions. For this purpose, modeling security-constrained economic dispatch as a discontinuous control action in the continuous frequency response model of a power system is well addressed. Considering conflict behavior of LFC and security-constrained economic dispatch beside the powerfulness of the multi-objective genetic algorithm (GA) to solve high-dimensional problems with conflicted objective functions makes it attractive for the automatic generation control coordination problem. The employed security-constrained economic dispatch utilizes the advantages of dynamic economic dispatch to achieve more realistic results. The GA is used to compute the decentralized control parameters and centralized generation levels of the on-line units to achieve an acceptable operating point. A significant modification in convergence speed has been performed by using LFC model properties in corporation with the genetic algorithm, so the proposed method gives considerable promise for implementation in multi-area power systems. The efficiency of the proposed algorithm and modification is demonstrated on a three control area power system.     

基于繁殖粒子群算法的火电厂负荷优化分配

针对目前火电厂负荷优化分配的问题,提出了负荷优化分配总时间的概念,并给出了具体计算公式。在标准粒子群优化算法中引入遗传算法中的杂交思想,提出了基于繁殖粒子群优化算法的负荷优化分配方法,并引入自适应惯性权重对算法进行了改进,避免了标准粒子群算法易陷入局部最优及遗传算法优化计算时间长的缺点。对算法应用在负荷优化分配中的具体问题进行了分析处理,缩短了优化计算时间,提高了算法精度。实例分析进一步验证了所提方法的有效性以及现场实用性,能够同时满足火电厂对降低成本及电网调度对负荷优化分配总时间的硬性要求。     

电力系统动态优化调度的两级协调方程算法

本文基于动态负荷瓶颈分析方法，研究了电力系统动态优化调度的前瞻约束问题，分析了响应能力约束的作用，在此基础上，提出了动态优化调度的两级协调方程算法。通过对不同梯阶功率增量需求全速响应和非全速响应发电单元子集合的恰当处理，使此算法的两级优化都能应用协调方程算法顺利解算。此算法对负荷曲线陡峻段落及高负荷水平上行段落和低负荷水平下行段落都能有效地进行解算，这些段落在动态优化调度上是有难度的。此算法能很好地与经典的协调方程式法接轨。     

基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度

随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

火电厂厂级负荷优化分配系统研制

提出一种新颖的火电厂厂级负荷优化分配系统的设计与解决方案.采用OPC服务器与IEC608705-104远动通信方式替换了传统负荷分配系统方案中的硬接线,简化了系统硬件结构.同时软件上增加了机组负荷指令偏置调整和手动功能,分配方式更加多样.通过分析基于动态规划的多目标负荷优化分配算法,同时要求兼顾负荷响应快速性和电厂经济...     

多目标遗传算法求解电力系统经济负荷分配

提出应用多目标遗传算法解决电力系统经济负荷分配问题。对负荷分配的数学模型进行了分析,将这一带约束的单目标优化问题转换成总煤耗函数和违反约束条件的程度函数两个目标函数优化问题。该算法采用实数编码技术,Pareto强度值作为个体的评价指标,利用遗传算法实现种群的进化,最终找到最优解。将该方法分别应用于某5台机组组成的发电系统和3台机组组成的发电系统进行负荷优化计算,结果与基于惩罚函数的单目标优化算法进行比较,分析表明该算法在确保满足各约束条件的前提下具备较好的寻优性能,证实了该算法的可行性与有效性。     

基于风险的多区互联电力系统分布式鲁棒动态经济调度

为应对高比例可再生能源并网给调度运行带来的高不确定性,提出一种基于风险的两阶段鲁棒动态经济调度模型,可用于优化多区互联电力系统的联络线功率与区域发电及备用计划.在鲁棒优化模型中对所采用不确定集的边界进行优化,以评估弃风与失负荷风险.对联络线功率的优化包括两个方面:一是针对可再生能源预测出力制定基态联络线计划;二是针对实际可能出现的可再生能源出力制定功率调整计划,以实现区域备用共享.建立一种分布式调度体系,以实现各区域电力系统分散自治运行.采用动态乘子更新策略,避免了分布式优化算法参数选择的问题.在3区354节点系统上的算例分析验证了所提模型与算法的有效性.     

Evolutionary programming based economic dispatch for units withnon-smooth fuel cost functions

This paper develops an efficient, general economic dispatch (ED) algorithm for generating units with nonsmooth fuel cost functions. Based on the evolutionary programming (EP) technique, the new algorithm is capable of determining the global or near global optimal dispatch solutions in the cases where the classical Lagrangian based algorithms cease to be applicable. Effectiveness of the new algorithm is demonstrated on two example power systems and compared to that of the dynamic programming, simulated annealing, and genetic algorithms. Practical application of the developed algorithm is additionally verified on the Taiwan power (Taipower) system. Numerical results show that the proposed EP based ED algorithm can provide accurate dispatch solutions within reasonable time for any type of fuel cost functions