基于粒子群神经网络的热力站供热负荷预测

结合河北省秦皇岛市碧水园热力站的供热实际情况,提出了利用BP神经网络进行热力站供热负荷的预测。为克服标准BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的问题,提出利用进化算法——粒子群算法进行神经网络初始状态的优化。在此基础上,进一步提出了混合粒子群算法和速度变异粒子群算法两种改进算法提高优化性能。计算结果表明,采用粒子群算法和BP算法相结合的办法,可以明显提高热负荷的预测精度。     

考虑环境温度的负荷经济调度

随着发电成本的不断上升,负荷经济调度被给予了高度的重视。将环境温度作为电厂负荷经济调度的影响因素,比只考虑总负荷的研究具有更强的工况适应性。文中介绍粒子群算法在负荷经济调度中的应用。结合2台典型机组的实际运行数据对考虑环境温度与不考虑环境温度的负荷经济调度进行对比分析。分析结果表明:考虑环境温度和不考虑环境温度的结果都是机组热耗率随着总负荷的上升而下降,随着温度的上升而上升。考虑环境温度的机组热耗率始终低于不考虑环境温度的机组热耗率。并且随着温度的下降,二者的差值越来越大。分析结论对当前的电厂负荷经济调度有一定的参考意义。     

考虑虚拟惯性时间常数和频率二次跌落的风电频率综合控制策略

首先,根据虚拟惯性时间常数对风电机组惯性支撑能力进行定量表征,进而分析转矩控制器参数对虚拟惯性时间常数的影响。在此基础上,提出一种自适应下垂控制与转矩控制器模糊自适应控制相结合的频率综合控制策略,实现对虚拟惯性时间常数的灵活调整,在抑制系统频率快速变化的同时,加快频率恢复,并可有效解决频率二次跌落问题。最后通过仿真验证所提控制策略的有效性以及对频率二次跌落的改善作用。     

计及复杂气象影响的含光伏电源的母线峰值负荷预测

光伏电源并网后,配电网母线负荷波动会更复杂,峰值负荷预测更加困难。为提高母线峰值负荷预测精度,文章提出了计及复杂气象影响的母线峰值负荷预测方法。首先,根据不同气象日下累积的历史数据,通过条件互信息分析母线峰荷数据与高维气象、社会等特征间相关性,获得特征重要度排序;其次,在条件互信息降低潜在特征集合特征间冗余性基础上,针对不同气象日,以改进粒子群优化极限学习机预测精度为决策变量,开展针对性前向特征选择,确定不同最优特征子集;最后,根据最优特征子集,针对性建立不同气象日下母线峰值负荷最优预测模型。以某地区实际含高渗透率光伏电源母线负荷开展实验,证明所提方法可有效提高母线峰荷预测精度。     

定负荷下火电机组最优运行初压的确定

针对传统的压力优化方法在迭代寻优过程中存在的一些问题,结合汽轮机变工况理论,提出汽轮机定负荷下主蒸汽压力的优化计算方法,利用粒子群算法(PSO)对最优压力进行求取,得出不同负荷下主蒸汽压力的最优运行值,并以某1 000 MW汽轮机为例进行了分析.结果表明:该方法很好地解决了定负荷下压力寻优问题,且可以得出机组的最佳滑压运行方式和最优运行初压,即80％负荷以上时,保持25 MPa定压运行;80％负荷以下时,机组保持2阀全开滑压运行模式,在低负荷区2阀全开滑压运行模式的热经济性明显高于3阀全开滑压运行模式.     

基于改进SFR模型的含风电虚拟惯性/一次调频电力系统频率响应特性

文章利用等效虚拟惯性时间常数定量表征风电场惯性响应,采用传递函数模型描述风电场一次调频响应,结合再热式火电机组和水电机组的原动机-调速器模型,针对含多个风电场/火电机组/水电机组的电力系统提出了改进SFR解析计算等值模型,用于分析计算含风电虚拟惯性响应和一次调频的电网频率响应特性。仿真结果表明,改进SFR模型能更真实地反映含风电惯性/一次调频响应作用的电力系统频率特性,为客观评估高风电渗透率下的电力系统频率稳定运行状态提供了理论基础。     

孤岛运行模式下的微网经济负荷分配

研究了微网孤岛运行模式下的经济负荷分配问题,即在满足系统约束条件下如何优化微网中各微电源的出力,使微网的目标成本最小.建立了微网孤岛运行模式的经济负荷分配数学模型,然后采用改进粒子群优化算法对微网的经济负荷分配进行了研究.最后通过算例验证了数学模型与优化算法的正确性与自效性.     

计及光伏出力模糊性和旋转备用的电力系统环境经济调度

光伏发电的出力和负荷的不确定性给电力系统经济调度提出了新要求。针对光伏出力和负荷难以准确预测的特性,基于可信性理论引入模糊变量,并将光伏出力和负荷用模糊参数表示;用模糊约束取代传统确定性约束,建立含梯形模糊变量的功率平衡和正负旋转备用容量的模糊机会约束模型。采用清晰等价类的方法将模糊约束转换为确定性约束,提出用简化的粒子群优化算法求解模型。算例分析验证了所提模型和算法的有效性。     

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法（PSO）具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法（AMPSO）,将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。     

计及用户响应成本的电采暖负荷群参与风电备用研究

分布式电采暖具有调度灵活、反应迅速的优点,可用于时序变化的可再生能源辅助服务中,但其响应成本和用户使用价格较高。文章通过负荷聚合商聚合用户群调节能力,并激励用户参与风电场备用,提高用户-负荷聚合商-电网综合收益。首先,负荷聚合商将用户群按建筑参数、初始状态和用户响应成本分组,应用二阶等效热力学模型模拟建筑物的储热过程;其次,提出含温差补贴的价格激励方法,负荷聚合商通过该方法激励用户参与响应以满足风电场的备用需求;最后,通过算例证明该方法降低了电采暖负荷参与风电备用的成本,提高了风电备用。     

考虑源荷互动的电力系统多目标优化调度

提出了一种考虑需求侧响应不确定性的电力系统日前优化调度方法。首先基于价格弹性系数矩阵,考虑其不确定性,构建计及需求侧间接控制的电力系统优化调度模型,该模型以社会福利最大为优化目标,同时考虑系统的实际运行约束;然后,针对模型求解复杂度高的问题,提出了一种不确定性的序优化算法对模型进行求解。基于IEEE30节点算例的仿真结果表明,对提出的调度方法,由于充分考虑了源荷侧调度资源的不确定性,可以有效提升系统的运行效益,提升其精细化水平。     

粒子群算法惯性权重策略对参数反分析优化性能的影响

以某混凝土重力坝挡水坝段为例,针对惯性权重为粒子群算法中平衡全局搜索能力和局部搜索能力的关键参数,分析了不同的惯性权重策略影响粒子群算法在材料参数反分析领域的优化性能,并比较了四种惯性权重策略。结果表明,线性微分递减惯性权重策略最优,可使材料参数反分析过程收敛速度更快、稳定性更强。     

考虑风电消纳能力单目标及多目标模糊机组组合模型及应用

从机组经济调度优化的角度入手,研究了风电消纳的合理应对方式。为使机组组合安排能在消纳更多风电的同时兼顾电力系统运行的安全、可靠性准则,并满足一定的经济性,分别以弃风电量、机组运行费用和机组运行风险度三方面为优化目标建立了机组组合的优化模型及这三者共同的多目标优化模型。利用粒子群算法及模糊多目标优化方法对模型进行求解,并将上述模型和算法应用于某10机算例的计算中。分析结果表明,该建模思路能为风电的有效接纳提供有益的指导。     

风电机组功率特性和载荷测试场地标定方法

场地标定是量化地形对功率特性测试及载荷测试影响的一种手段。详细介绍了场地标定的具体方法,并以某风场场地标定的数据为例进行了数据处理与分析,最后综合场地标定的结果,得到了功率特性及载荷测试的最终可用扇区。     

考虑需求侧响应的风电并网系统旋转备用优化

随着新能源的快速发展,风电并网的规模逐渐扩大,由于风电出力的不确定性,风电消纳已成为新能源发展的主要挑战。考虑常规机组同时参与主辅市场,并融入需求侧资源可中断负荷及用电激励参与辅助服务市场,建立源荷协调的双层优化模型。上层模型以发电成本和弃风成本最小为优化目标,确定常规机组出力和风电计划出力;在上层优化结果基础上,下层针对常规机组调峰能力不足导致的弃风和失负荷情况,考虑用电激励和可中断负荷为备用资源,建立以发电侧旋转备用成本、用电激励成本、可中断负荷成本及失负荷损失和弃风损失的条件价值风险最小为目标的优化模型,得到旋转备用容量优化购买量。以修正的IEEE 6机30节点系统进行算例研究,仿真结果表明所建模型能有效提高系统经济性及风电消纳水平。     

风电机组惯量响应与一次调频能力研究

目的  风电大规模接入电网给电网运行的稳定性尤其频率稳定带来极大挑战。为改善大规模风电接入电网导致的调频能力不足,提升风电并网频率适应性能力,风电机组亟须具备调频功能及响应及时性。 方法  文章采用基于转子动能和桨距角备用的调频系统方案,在电网频率变化时可快速精确地为电网提供有功支撑。首先,在对惯量响应和一次调频算法逻辑进行理论分析的基础上,进行主控算法设计;然后,在联合仿真平台进行功能性验证;最后,在某项目进行实测。 结果  仿真和测试结果表明：基于转子动能和桨距角备用的调频系统方案可应对多种电网频率变化,快速提供有功支撑。 结论  风电机组的调频系统方案可在多种频率变化工况下进行快速地惯量响应（响应时间小于500 ms）和一次调频响应（响应时间小于5 s）,并为电网提供稳定的有功支撑,有助于辅助电网频率恢复,有效提升风电机组的频率适应性。     

考虑分布式电源接入的电网源荷时序随机波动特性概率潮流计算

鉴于分布式电源的时序随机波动特性和负荷需求侧的电能质量是分布式电源接入系统的重要影响因素,从风光典型分布式电源和负荷需求的时序波动性出发,建立了综合考虑源荷时序特性的概率潮流计算模型。利用基于模糊特征聚类的概率潮流算法对IEEE 14节点系统进行计算,对比分析负荷需求侧对系统电压波动的影响情况。结果表明,所采用方法能够全面合理地模拟分布式电源接入时电网随机波动过程。     

干旱气候下基于风电并网的抽水蓄能电站经济调度模型

抽水蓄能电站配合风电出力有利于降低风电并网对电力系统的影响、提高电能质量、促进大规模风电并网,考虑到干旱气候可能制约抽水蓄能系统的发电和储存能力、进而影响风蓄联合系统的发电调度,以发电总可变成本的最小化为目标函数建立了基于风蓄联合系统的线性规划模型,评估了干旱气候对风蓄联合系统发电调度的影响,并利用变搜索半径优化的粒子群算法对模型进行求解。研究结果表明,干旱气候对风蓄联合系统的发电调度有较大的影响,且干旱气候可能促使系统二氧化碳排放量的增加,系统存储电能能力较强时,风电能有效促进二氧化碳减排;此外,算例分析还验证了所建模型的有效性。     

变速恒频风力发电系统风速短期预测方法研究

采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。