基于參數調整策略的水電廠長期電量優化分配
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4.3
基于預測市場出清價,結合雙邊合同市場、現貨市場以及備用市場等多種市場交易結構,建立了水電廠效用最大化長期交易模型.采用AR(1)模型預測市場出清價,風險價值指標則用于度量電價的波動性風險.整個模型由大系統分解協調原理求解,上層子問題給出使整體效益最優的合同流量及各時段的最優分配策略,下層子問題對現貨市場與旋轉備用市場進行優化分配.通過調整模型參數,能得到不同風險偏好的水電廠面對同一電力雙邊合同或者同一水電廠對于不同價格雙邊合同的電量優化分配策略.
基于物理合同的梯級水電廠日前交易電量優化分配
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提出物理合同模式下梯級水電廠日前交易電量優化的數學模型,目標函數是梯級總收入最大化,采用逐步優化算法,能夠同時進行合同電量和競價電量的優化分配,為梯級水電廠聯合報價和電量申報提供參考。實例應用表明了方法的可行性。
基于隨機規劃的水電站中長期合約電量優化策略
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第30卷第13期中國電機工程學報vol.30no.13may5,2010 2010年5月5日proceedingsofthecsee?2010chin.soc.forelec.eng.101 文章編號:0258-8013(2010)13-0101-08中圖分類號:tm73文獻標志碼:a學科分類號:470?40 基于隨機規劃的水電站中長期合約電量優化策略 劉紅嶺,蔣傳文,張焰 (上海交通大學電子信息與電氣工程學院,上海市閔行區200240) optimaldeterminationoflong-termandmid-termcontractsforahydropower producerbasedonstochasticprog
從五強溪水電廠棄水損失電量問題引起的思考
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4.5
讀了《電力技術經濟》2001年第3期所載國家電力公司動力經濟研究中心王信茂主任《關于電力發展規劃的十個重要問題》和其他幾篇有關電力規劃的文章,深受啟發,得益匪淺。湖南省五強溪水電廠王立同志發表的《關于五強溪水電廠棄水損失電量有關問題的探討》提供了湖南省最大水電站的實踐經驗,可能有普遍意義,值得研究。
開展水電廠節水增發電量工作綜述
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4.4
文章對華中電網水電廠節水增發電量工作進行了總結。敘述了有關基礎工作、節能增發水電的措施及有關存在問題。它對緩解電網供需矛盾、調峰、節能等發揮了較大作用。
FJZ—02型非電量監測裝置在水電廠的應用
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4.8
介紹了fjz-02型非電量監測裝置的功能、結構以及在丹江電廠安裝,調試和運行的有關情況,得出了該裝置第一次在丹江電廠應用就取得了比較滿意的結論。
潘家口水電廠的聯合調峰與電量補償
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潘家口水電廠常規機組和蓄能機組分屬引灤工程管理局和華北電業管理局,生產管理有其特殊性。本文主要介紹潘家口水電廠聯合調峰情況,以及由此引起的電量補償問題及解決辦法。
鳳灘水電廠擴機調峰容量和電量效益簡析
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l9q9年6月葦2期 鳳灘水電廠擴機調峰容量和電量效益簡析 = ,湖南省電力工業局水電處粱松生 盼7—— 風灘水電廠擴機4o萬kw,加上原來4o 萬kw.總裝機容量達80萬kw。枯水和洪水 期都能調峰.而且可以把電廠的電能基本上全 部地變為調峰電量。水電廠枯水甥調峰^們容 易理解,洪水期如何調峰及其電能質量如何,現 簡單地分析如下: 鳳灘水電廠洪水期(4~8月)的調峰運行 方式:假定早班6h作為停機棄水調峰時問,其 余18h為發電時間,即停發比為1:3的調峰方 式運行。每天停機6h,也即是要蓄水6l,裝機 容量4o萬kw時,疑需要日平均流量為 450m/s,80萬kw時為900m/s。當小于上 流量時,停機的時間可以增長(處于更高的峰荷 位置上運行),大于上流量時,如果繼
烏江渡水電廠3~#機非電量監測裝置的改造
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4.3
非電量監測裝置的投入是電站實現計算機監控的基礎。介紹了烏江渡水電廠3#機非電量監測裝置的系統組成及功能。
水口水電廠年內首末兩場洪水的長期預報
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4.8
根據流域氣候特征及年內首末兩場洪水的來水規律,挑選出與預報對象關系最密切的氣象因子作為預報因子,首先研究趨勢預報,然后應用逐步判別法篩選因子,最后建立預報模型.研究發現,前期的月平均降水、月平均氣溫、月平均北太平洋海溫因子是影響水口流域首末兩場洪水的主要氣象因子.
關于水電廠電量和水量的統一調度問題
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本文論述了水電廠與電網的互相依存關系,論證了電網調度對承擔主網調峰和調頻任務的水電廠和水電梯級進行直接調度的必要性,文中還討論了電網、調水、調電要依法實行規范化管理,逐步實現調度的商業化運營以及水調自動化等問題。
五強溪水電廠機組運行工況優化分析
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4.7
從現場試驗數據入手,利用原型綜合特性曲線,對機組不同工況的效率進行了較詳細的計算、分析,推算了五強溪電廠在試運行期和全部機組竣工投產兩個階段機組的最優運行工況,對新機組的合理調度提出了意見。
龍灘水電廠主變冷卻器控制程序優化分析
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4.6
介紹龍灘水電站主變壓器冷卻器控制程序的優化過程,通過剖析原設計的程序存在的不合理性,探索改善此程序的方法,優化程序,并進行效果對比,達到了預期的目標,也給國內電力行業提供交流和借鑒。
基于投資組合理論的風電電量分配研究
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4.7
針對固定電價和溢價機制相結合的市場機制下風電發電商在電力市場中的電量分配問題,提出了以投資組合理論處理電價不確定性的不同時間尺度多級市場電量分配模型,同時結合場景分析方法處理了風電出力不確定性的影響。應用該模型,對風電商在合同市場、月度市場、日前市場和實時市場4個市場年度總電量的分配比例進行了計算,同時根據風電商參與電力市場情況對該市場機制進行分析。研究結果表明:所提出的模型能使不同風險偏好的風電商較好地權衡收益和風險,市場機制中的溢價補貼對激勵風電商參與電力市場的效果非常明顯,將風電商從固定收購機制引導向市場的關鍵是如何設置合理的補貼比例。
關于五強溪水電廠棄水損失電量有關問題的探討
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4.4
五強溪水庫自正常運行以來,恰逢沅水流域的豐水年,由此,水庫每年都產生大量棄水,損失電量巨大。本文對幾年來的棄水情況進行了分析,并對如何減少棄水損失,充分利用水能資源,發揮工程效益,提出了一些建設性的建議。
淺析水電廠調峰棄水損失電量的計算方法
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4.8
水電廠調峰棄水損失電量是衡量水電廠和電網水庫調度工作的一個重要指標,本文分析了原國家電力公司頒布的水電廠調峰棄水損失電量計算方法,指出該方法中計算公式有不合理之處,提出了修改后的理論計算公式與實際應用時的水電廠調峰棄水損失電量計算公式。
中電投:五強溪水電廠單月發電量創歷史新高
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4.7
中國電力投資集團公司五強溪電廠5月份累計發電達9.1055億kwh,月發電量首次突破9億kwh,比2004年5月份單月最高發電記錄8.6292億kwh高出4763萬kwh,實現創投產以來單月發電量歷史新高。五凌電力全年水電完成發電量565億kwh,完成年發電計劃1199億kwh的47.1%。
水電站水庫群長期聯合優化調度
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4.5
本文根據逐次漸近法(dpsa)的思想,把n庫問題分解為在每次迭代中求解單庫問題,進而求解了一個水庫群長期聯合優化調度。本方法還可以考慮徑流的時空相關性,使所求水庫的最優放水策略是該庫蓄水量和其它電站總出力的函數。該方法被用于求解廣東電力系統七庫聯合優化調度取得了滿意的數值結果。
水電站群裝機容量優化分配的模糊嘉量原理法
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4.6
本文把嘉量原理與模糊數學結合起來,建立了求解模糊條件語句下的水電站群裝機容量優化分配的數學模型,并通過實例驗證該方法在理論上和實用上合理、計算簡便有效。
廣西樂灘水電廠搶抓來水時機日發電量突破千萬大關
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4.3
8月26日,廣西桂冠開投電力公司樂灘水電廠單日發電量達1125.93萬千瓦時。這是自6月份紅水河流域來水偏少59%,嚴重影響水電廠發電出力以來,該廠日發電量首次突破千萬大關,提前5天完成8月份發電量任務。受"尤特"、"潭美"臺風登陸影響,8月下旬,廣西紅水河流域終于迎來了晚到的降水過程。水位的不斷攀升,給水電廠帶來了良好的發電機遇。樂灘水電廠緊緊抓住這一有利時機,堅持以經濟效益為中心,采取積極措施,優化水庫調度,開展汛期水位動態控制搶發電。
新疆大山口水電廠年發電量創歷史最好水平
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4.3
樣二進二出可組成四角形接線。若三期再擴4臺機組,可過 渡為雙聯四角形接線。 3 主變壓器容量的選擇 311 主變壓器容量的確定 仙游抽水蓄能電站電動發電機與主變壓器組成單元接 線,每臺主變壓器的容量既要滿足發電工況時輸出的視在功 率,又要滿足抽水工況最大輸入功率加機端廠用變壓器、勵 磁變壓器、起動變壓器等所消耗的功率之和來確定。 發電工況時,發電機額定功率為300mw,cos<=019,則 發電機的視在功率sg=pg/cos<=300/019=3331334mv·a。 抽水工況時,水泵最大輸入功率為最低揚程hp=433m (三期),單機抽水時出現。相應水泵入力為pt=32716mw, 即電動機處于最大軸功率。假設電機的效率η=98%,則電 動機的輸入功率p入=pt/η=32716mw/98%=
FJZ—02型非電量監測裝置在丹江口水電廠的應用
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敘述了fjz-02型非電量監測裝置的功能、結構以及在丹江口電廠安裝、調試和運行的有關情況,該裝置第一次在丹江口水電廠應用就取得了比較滿意的結果。
水電廠競價電量的風險分析模型及應用
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4.4
由來水不確定性帶來的申報電量風險和對邊際電價預測不準確引起的申報電價風險,是水電廠參與電力市場競價的主要風險。水電廠水庫的水文預報模型和系統不僅包含了豐富的水庫來水規律特性信息,也包含了預報系統的大量特征信息。文中建立的基于徑流預報特性的蒙特卡羅風險分析模型,在統計實驗方法中充分吸納了水文預報系統的相關信息,為定量分析計算水電廠申報電量的風險提供了一種有效、可行的途徑和方法。
水電站群長期優化調度的理論與方法
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4.6
在現有的水電站群長期優化調度方法的基礎上,根據能量轉換原理,從實際問題的物理意義出發,提出了一種基于多層神經元網絡的水電站群(以兩庫并聯為實例)長期隨機優化調度的余留效益統計迭代法(nnrbsi)。該算法僅利用庫群隨機來水的樣本均值和樣本協方差矩陣信息,即可進行水電站群長期隨機優化調度。
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職位:裝配式BIM工程師
擅長專業:土建 安裝 裝飾 市政 園林