基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

基于混沌遗传混合优化算法的短期负荷环境和经济调度

环境和经济短期负荷调度主要由在调度周期内的最优机组组合和负荷分配组成,该文将优先次序法、遗传算法与混沌优化相结合,以应用到电站机组环境／经济运行优化问题中,在混沌遗传算法中采用递阶基因结构,将控制基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化, 基因修正与罚函数相结合解决约束问题,采用混沌扰动避免遗传算法早熟,运用基于线性搜索的混沌局部优化方法,加快算法的收敛速度和降低计算时间,优化计算结果可以同时得到最优机组组合及负荷最优分配,为实际调度系统提供了一个良好的方法。     

基于混沌原理的火电机组负荷分配优化系统研究

结合国内电力市场现状,建立了火电机组负荷分配优化的模型.对比分析了机组负荷分配优化不同算法的优缺点,具有全局寻优能力的混沌算法最适合火电机组负荷分配优化的求解,并开发了机组负荷分配优化系统软件,对降低火电厂总煤耗,提高供电品质,实现火电厂机组的安全、稳定和经济运行具有一定的理论和现实意义.     

基于改进型遗传算法的混沌神经网络在电力负荷预测的应用

通过对陕西省省网历史负荷数据进行混沌特性分析,重构系统相空间,并计算最大Lyapunov指数,指出该时间序列具有混沌特性,从而采用混沌神经网络对该时间序列进行短期负荷预测。神经网络模型采用改进型遗传算法对权值和阈值进行学习和训练,优化神经网络权重,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和神经网络的局部搜索性能。然后采用该网络进行预测,预测结果表明:该模型预测算法优于纯BP网络方法的预测结果,较大地提高了预测精度。     

基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术,能够量化能耗,为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高,但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此,文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型,并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列,采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练,经迁移学习获得训练模型,实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率,提高了算法的泛化能力。     

基于深度强化学习的微电网在线优化

针对微电网的随机优化调度问题,提出了一种基于深度强化学习的微电网在线优化算法。利用深度神经网络近似状态-动作值函数,把蓄电池的动作离散化作为神经网络输出,然后利用非线性规划求解剩余决策变量并计算立即回报,通过Q学习算法,获取最优策略。为使得神经网络适应风光负荷的随机性,根据风电、光伏和负荷功率预测曲线及其预测误差,利用蒙特卡洛抽样生成多组训练曲线来训练神经网络;训练完成后,保存权重,根据微电网实时输入状态,神经网络能实时输出蓄电池的动作,实现微电网的在线优化调度。在风电、光伏和负荷功率发生波动的情况下与日前优化结果进行对比,验证了该算法相比于日前优化在微电网在线优化中的有效性和优越性。     

机器学习在电站设备状态分析中的应用

本文对电站设备状态分析中学习向量量化（LVQ）神经网络和深度学习算法循环递归长短期记忆（LSTM）神经网络进行了详细分析,利用LSTM神经网络对磨煤机设备进行状态分析,将LSTM神经网络中最后一个隐含层的激励函数设为Softmax函数,其输出值表示设备状态的健康程度及设备可能发生事故的概率,并将LSTM神经网络和LVQ神经网络进行设备状态分析对比。结果表明,利用LSTM神经网络得到的训练模型可以得到设备状态分类更高的准确率,减少在设备状态评判中的漏报率和误报率。     

基于一维卷积神经网络的配电网无功优化

深度学习和数据驱动技术的快速发展,为历史数据下的配电网无功优化提供了新的解决方法,提出了一种基于一维卷积神经网络的配电网无功优化方法.利用配电网节点的历史负荷数据,用优化算法得到对应的无功优化策略,并将无功优化策略进行二进制编码.通过训练一维卷积神经网络模型来映射配电网节点负荷和无功优化策略间的非线性关系,将训练好的模...     

机器学习在电站设备状态分析中的应用

本文对电站设备状态分析中学习向量量化(LVQ)神经网络和深度学习算法循环递归长短期记忆(LSTM)神经网络进行了详细分析,利用LSTM神经网络对磨煤机设备进行状态分析,将LSTM神经网络中最后一个隐含层的激励函数设为Softmax函数,其输出值表示设备状态的健康程度及设备可能发生事故的概率,并将LSTM神经网络和LVQ神经网络进行设备状态分析对比。结果表明,利用LSTM神经网络得到的训练模型可以得到设备状态分类更高的准确率,减少在设备状态评判中的漏报率和误报率。     

火电厂负荷分配的多目标优化算法

本文研究了兼顾经济性与环保性的火电机组负荷优化分配算法。针对机组经济性和环保性分别构建负荷分配最优模型,编程求解负荷分配,得到满足约束条件的非支配解集合。然后由这些解集合构成待决策的负荷分配方案矩阵,采用逼近理想解排序法,考虑不同目标权重对于最终决策方案的影响,采用多目标融合、剔除同一层相近个体、保留不同层差异个体,建立考虑阀点效应的多目标负荷分配模型,讨论了目标权重的取值与负荷分配方案的一致性。最后将本文多目标优化算法、粒子群(PSO)算法和改进帕累托进化(SPEA)算法应用于6台机组的负荷优化分配,仿真结果表明采用本文方法可以进一步降低火电机组煤耗成本和污染物排放量,并且负荷分配方案的设定目标权重越大,优先考虑相应目标越优。     

混合电源及功率预测系统在风电并网中的应用

随着风电场装机容量的不断增加,解决大规模风电场并网对电网稳定性的影响问题就显得尤为重要。考虑到风能的特点及我国能源的地理分布情况,首先介绍了风电-火电"打捆运行"为电力系统供电的联合运行方式,通过调节火电厂的输送功率对风电进行调度,以实现电网的稳定及对风能接纳能力的最大化。其次,提出了多尺度选择的风电功率预测及误差校正方法,根据不同尺度的风电功率变化规律,可实现对风机组、电力系统的控制,以便于风电调度。最后,配以合适的储能装置、无功补偿设备可进一步增强电网的稳定性。通过假设的算例进行了验证和分析,具有一定的适应性和实用性。     

发电厂通信电源存在的风险及应对措施

在对贵州电力系统发电厂通信电源现状调研的基础上,针对通信电源设备管理和运行维护方面存在的风险进行了深入分析,并对如何应对风险提出了合理的解决措施。     

分散型电源与新供电系统

在大电网覆盖的地区,分散型电源装置与电力系统联络会出现许多新情况.介绍适合分散型电源与系统联络的新供电系统.     

数字电网技术与电力通信平台

从数字南方电网与通信平台关系入手,对《数字南方电网专题研究报告》的通信部分进行了分析;结合南方电网通信平台特点和"十一五"通信网络规划,详细讨论了数字南方电网通信平台中传输网络、数据网络、同步网络的技术路线和发展目标;提出了未来南方电网通信网络的发展方向。     

浅谈电力系统中电压无功功率的控制

电力系统的负荷需要消耗大量的无功功率,而无功功率平衡要满足众多的结点电压,就需要分级分层就地平衡。地区电网的电压无功控制,主要是控制其管辖范围内的各级变电站,使电网的电压合格,并实现无功的就地平衡,降低网损。为此,通过分析变电站电压无功控制的主要设备：有载调压变压器、并联电容器以及并联电抗器,说明变电站电压无功控制的原则、要求、实现方式。     

电力市场中市场力与管制问题研究

在我国电力市场改革的初级阶段,建立公平合理的市场规则十分重要.在市场规则的制订过程中,为了避免市场成员利用市场机制的漏洞发挥市场力,对市场力的分析研究及其管制策略就成了重中之重.该文就电力市场中市场力的成因、影响及管制进行了探讨,从八个方面分析了电力市场中市场力产生的可能因素,并对其提出了一些管制的办法.文章的最后对中国电力市场体系的建设提出了一些建议.     

电力市场中市场力的度量及管制

市场力是电力市场改革中日益令人关注的研究课题,发电商利用市场力抬高电价,牟取超额利润。这样既损害了用户的利益,也使资源不能合理配置,市场不能有效竞争。这有背于电力改革的初衷,为此必须对其进行度量及管制。总结了市场力度量的方法及其应用,另外介绍了国外常用的抑制市场力的方法。     

风电接入对地区电网潮流及稳定的影响

对大规模风电接入电网将严重影响系统的稳态运行和动态特性的问题,结合风电特性,以某一实际风电场接入地区电网为例,计算和分析了某一片区电网中不同风电出力（0％、50％、100％）时各变电站的潮流和电压的变化情况,探讨和分析了当风场均为恒速恒频发电系统和等容量的火电厂两种情况时对系统功角稳定性影响。     

发电行业的节能与节电

电力行业由于自身特点,总体能效的提高涉及生产、供应和使用各个方面。发电侧在完成能源转换的同时,也是自身消耗能源较大的行业,需求侧管理的开展对发电侧能效的提高也有积极的影响。简要介绍了我国发电行业节能节电的成绩,提出了主要目标和技术政策建议。     

电力系统无功优化与无功补偿

分析了电力系统无功优化与无功补偿的概念、重要意义,及其在实际工作中的应用。