火电厂节能经济调度系统研究

对火电厂节能经济调度系统进行了研究,主要包括功率曲线、基本信息、计划负荷、经济调度、调度结果、报表生成、个人设置及系统管理等功能.其核心算法采用了1种新型、实用的启发式方法,该方法克服了优先顺序表法难以考虑机组起、停费用和爬升约束对机组优先级影响的不足,实际运行结果也表明了该方法的实用性和有效性.     

基于碳交易的含风光发电的电力系统低碳经济调度

在发展低碳经济的背景下,本文提出了一种基于碳交易含有风光发电的电力系统经济调度模型。首先在碳配额初始分配的基础上对火电机组加入补偿配额,并分析碳交易对机组的出力和碳排放的影响;然后在满足功率平衡约束,机组出力上下限约束,旋转备用容量等约束下,以碳交易成本,机组运行和起停成本建立目标函数,最后采用遗传算法对算例在不同模式的系统运行成本进行计算并分析。算例结果验证了模型的合理性和可行性。     

考虑机组爬坡率的火电系统日发电计划编制

机组爬坡经（即机组的升、降负荷能力）是火电机组正常运行的一个重要参数，因此，在编制火电系统日发电计算时必须充分考虑火电机组的爬坡经约束。介绍一种以购电费用最小为目标、火电机组按照电价竞争上网的新算法，算法的主要优点是既能满足机组的爬坡率约束又能很好地满足各时段的负荷需求。     

适用于大规模系统的两阶段机组组合优化方法

提出一种两阶段优化方法以简单、快速、有效地求解大规模系统的机组组合问题。首先,针对传统PL法排序指标单一,不能全面评价机组运行费用的不足,引入可调发电机组煤耗、机组最大出力、机组启动成本三个指标,全面反映发电机组的经济性;其次,不同于传统PL法先安排机组启停满足旋转备用,再调整机组状态满足最小启停时间,同时考虑这两个约束,以更好地实现优先开启运行费用较小的机组;最后,在经济调度阶段提出一种考虑机组爬坡率的功率平衡调整策略,保证粒子的多样性的同时避免快速收敛到局部最优解,提高最终解的质量。将所提方法应用于10机组、20机组、40机组、60机组80机组以及100机组24时段6个系统进行测试,并与其它方法进行对比,数值结果表明,所提两阶段优化方法计算快速、收敛性良好、能够有效解决大规模系统机组组合问题。     

处理梯级水电站复杂约束的短期水火电系统环境经济优化调度

首先建立采用迭代费用惩罚系数的单目标水火电系统环境经济优化调度模型;其次为解决梯级水电站由于时间耦合性和空间相关性而带来的同时处理发电流量约束、库容约束和动态水量平衡约束的难题,给出约束条件的启发式处理方法,使得在满足上述复杂约束的同时,更利于最优解的搜寻。对总装机容量为2 975 MW的水火电系统(包含一个含4水电机组的梯级水电站和3个火电机组)进行仿真计算,结果不仅表明了该启发式约束条件处理方法的可行性和有效性,而且对比进化算法和差分进化算法所得结果,每天的燃料费用分别降低了4 303.96$和1 311.96$,污染气体排放量分别减少8 231.37 lb和1 522.37 lb。     

大规模风电接入电网的机组组合问题研究

伴随着风力发电规模的日益增加,风电并网需求量增大,大电网环境下与之相适应的火电机组的启停组合经济调度问题显得特别突出。针对此问题,通过对离散二进制粒子群算法进行优化改进,采用等耗量微增率迭代法整合优化方案,用于解决火电机组启停组合经济调度问题。仿真结果表明:该方案接近最优,在满足电力系统约束条件下得出的机组组合方式能够使得总运行费用最低,能够根据风电具体预测信息,为电网接入的火电机组经济调度提供可靠依据。     

独立电厂发电报价辅助决策方法研究

介绍了一种发电报价辅助决策模型。该模型采用随机生产模拟方法计算系统边际电价和发电费用;利用人工神经网络预测独立电厂次日负荷;采用随机规划方法求解机组最优启停计划问题,在安全、经济等约束下,求使独立电厂发电效益最大且成本最小的机组最优组合;最后在考虑合理利润和市场因素的情况下,作出发电报价。     

火电机组日前节能发电调度机组组合

机组组合是制定日前节能发电调度计划的重要内容,包括确定机组启停状态和经济负荷分配两方面,对此提出了制定火电机组组合的两种实现方法--分步优化和联合优化.前者基于机组排序表确定机组启停状态后再进行经济负荷分配;后者直接建立以能耗最小为目标、考虑多种约束的日前节能发电调度机组组合模型,采用启发式动态规划结合等微增率的混合算...     

蚁群算法在电力系统机组优化组合中的应用研究

采用模拟进化优化算法———蚁群优化算法来求解机组最优启停问题。引入了状态、决策、路径等概念,把机组最优启停问题设计成蚁群算法模式,通过附加惩罚项来处理各种约束,用tabu表限制不满足约束的状态,使得蚂蚁的搜索总在可行域内进行,对算法的搜索进程起到了有效的引导作用。仿真证明利用蚁群优化算法求解机组最优启停问题是可行的、有效的。     

系统重构阶段机组最优恢复次序的模糊多属性决策法

系统重构阶段,合理安排各个火电机组的启动顺序对实现电力系统全停后系统的快速恢复具有重要的作用.文章使用模糊多属性决策理论来处理各种影响机组启动顺序的因素,建立了机组最优恢复次序的模糊多属性决策模型.采用模糊折衷型决策方法,对多个机组的启动顺序进行排序,得到机组的最佳启动顺序序列.算例的计算结果和调度人员的经验相符合,表明采用模糊多属性决策方法对火电机组的启动顺序进行优化是可行的.