电气运行仿真装置的进一步开发与扩建

电气运行仿真装置的进一步开发与扩建江西省电力学校（３３００３２）艾显钰１概述计算机电气仿真是对电类专业学生和现场运行人员进行电气运行培训非常有效的方式。微机应用技术的不断发展为增强仿真效果提供了十分有利的基础。如何充分利用原有设备进行改进并开发新的功...     

电厂电气运行人员培训仿真系统软件开发

详细介绍了电厂电气运行人员培训仿真系统的功能、特点、软件结构及实现方法。提出了用线性系统叠加原理的方法模拟系统扰动，解决了培训仿真中潮流计算不收敛问题，利用网络拓扑结果及独立节点元件识别的方法，解决母线联络开关中电流计算问题及误操作判断等特殊问题。该系统可以逼真地模拟电厂主控室内的各种屏的功能，可用于电气运行人员各种正常操作训练、事故处理培训及运行人员进行反事故演习。     

基于水力学仿真的梯级水电站运行调度研究

针对级间调蓄容积较小的渠道梯级水电站,采用可视化软件仿真分析运行调度引起的非恒定流过程,以防调度不当导致渠池被抽空或大量溢流弃水等现象。仿真计算的数学模型中对明渠非恒定流和管道水锤分别采用显式蛙跳格式和特征线格式迭代求解,两种格式通过引水前池的水位边界条件和机组的流量边界条件衔接。对某两级渠道水电站,采用Visual Basic 6.0开发了可视化仿真软件来模拟甩负荷、起动和停运等工况下非恒定流过程,并调算得出了各级站相应的运行调度原则,为工程的设计和运行管理提供了有价值的建议。     

电力市场中梯级水电站优化运行的研究

研究了在发电侧电力市场中梯级水电站的优化运行问题，提出了改进的网络流优化算法。该算法将梯级水电站的优化运行过程分为寻找可行流与同一时段优化出力两个阶段，在寻找可行流阶段采用经典的网流法，各梯级水电站按照相同的步长增加发电流量；在同一时段优化出力阶段采用改进的网流法，对各梯级水电站按照各自不同的步长进行优化。该算法模型简单，容易实现。算例结果表明，改进的网络流优化法计算精度高，实用性强，适用于梯级水电站优化运行的解算。     

基于SIMSEN软件的水轮发电机瞬态运行方式的仿真研究

本文基于SIMSEN仿真软件建立了水轮发电机系统瞬态分析的数值模型,同时考虑了电机电磁系统、机械系统、网络元件等的影响.对一台700MW水轮发电机各种瞬态运行方式进行了研究,得到了发电机在各种不同故障状态下的性能曲线及规律.     

电站仿真系统中的发电机异常运行建模

现役的电站仿真系统多集中于正常运行和操作的培训仿真。结论科研生产要求，设计和建立一类具有异常运行和故障工况仿真功能的培训系统是当前电站仿真建模发展的需要，文中结合国内某水电站培训系统的一发，将异常运行模块引入护真培训系统，重点讨论了异常运行中最常发生的失磁异步运行和机组甩负荷模块的机理、算法和计算实例。联调结果显示，与实际运行相吻合。     

调速器侧模糊电力系统稳定器改善水电系统稳定性的仿真研究

由于水力系统的水锤效应和强非线性特性，水轮发电机组采用常规控制难以取得令人满意的效果。介绍了水轮发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器FGPSS(Fuzzy Governor Power System Stabilizer)的设计原理。应用Simulink仿真软件构建了以水力系统弹性水击模型和同步发电机非线性模型为基础的仿真模型，并对采用PID，PID 常规GPSS和PID FGPSS三种控制方式的控制效果进行了仿真对比研究。结果表明，FGPSS对于改善电力系统的稳定性具有良好的作用，而且具有较强的鲁棒性。     

梯级水电站短期优化调度研究

在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。     

清江梯级水电站联合调度图的研究与应用

针对清江梯级水电站开展了水库联合调度图的研究,结合库群补偿调度的库容效率指数方法,建立了基于微粒群算法的联合调度图研制模型。得到的联合调度图方案符合清江流域水文及梯级水库结构特点,同时具有调度决策直观、操作简明的优点。经模拟调度检验,联合调度图与现设计应用方案相比,清江梯级总出力不仅满足设计保证率,而且年均发电量可提高2.01亿kW.h,增长率达2.77%,减少弃水10.67亿m^3,减小38.96%。     

育种粒子群算法在梯级水电站优化调度中的应用

为了提高粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",提出了育种粒子群优化算法(Breeding-based Particle Swarm Optimization,BBPSO).该算法模型将育种算法和PSO算法有机结合,构建双群体搜索机制,既利用PSO算法的快速演化能力,又利用育种算法模型中的繁殖操作增加群体多样性.将该算法模型应用于梯级水电站发电最优调度中,仿真结果表明,和标准PSO算法相比,BBPSO具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效应用于梯级电站发电联合优化调度中.     

基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法（Ant Colony algorithm,ACA）。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

门限回归模型在梯级水电站群联合优化调度规则中的应用

鉴于目前大多数梯级电站在联合操作运行时缺乏相关实用的调度规则、依靠经验指导运行的现实,本文依据确定性来水的长系列优化计算结果,建立了梯级水电站群最优调度规则的门限回归模型,提出了模型回检准则和决策结果评价准则。在实例计算中,将门限回归计算结果与线性回归计算结果进行了对比分析,结果表明了门限回归模型在求解调度函数时的优势所在。     

梯级水电站优化调度的改进社会情感优化算法

探索新的调度模型求解方法一直是水库优化调度研究的热点之一。社会情感优化算法（SEOA）是一种新兴的启发式智能优化算法,但目前在水库优化调度中未见应用。将SEOA应用于梯级水电站发电优化调度中,并针对算法初始种群随机生成造成的初始解代表性低,引入了初始种群均匀设计,针对部分个体过早收敛导致的种群活力低、算法易于局部收敛,制定了种群淘汰策略,从而建立了改进社会情感优化算法（改进SEOA）。实例表明,在梯级水电站发电优化调度模型的求解中,改进SEOA搜索效率高、寻优能力强、稳定性好。     

基于微粒群算法的梯级水电厂短期优化调度研究

介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法—微粒群算法,并将其应用于梯级水电厂的短期优化调度。提出以确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现多阶段优化调度决策的方法,并针对算法易陷入局部最优的缺陷,引入遗传算法中的“杂交”因子以及采用自适应的惯性权重,以改进其全局优化能力。通过实际算例验证了该算法的有效性,从而为梯级水电厂的短期优化调度问题提供了一种新的求解途径。     

梯级水电站实时补偿增益多因素综合分配方法探讨

龙头水库带一串日调节或无调节电站组成的水电梯级,在汛初和汛期两场洪水之间的特定时段开展小流量泄流补偿调度,既可以减少龙头水库无益弃水,又能增加下游电站发电量;分析了影响实时补偿调度增益分配的主要因素;提出了补偿调度增益的计算原理和龙头水库泄流补偿调度风险率与期望损失计算方法;提出了具有明确物理意义的补偿调度增益多因素综合分配模型。通过沙溪流域的实例分析,表明提出的方法能够取得合理的结果。