“一库两级”梯级水电站短期调度方法研究
发布时间:2022-01-14 14:07
经过多年的流域梯级滚动开发,我国西南特大流域水电系统普遍形成“一库多级”调度运行局面,其特点是以调节能力较好的大型水库为龙头,下游配以一个或多个库容小、水头高、调节能力相对较差的水电站,目的是充分利用“龙头”水库的调蓄作用,提高流域梯级的水能利用效率。由于上下游梯级电站差异极大的调节能力、敏感的水头、复杂的引水方式、电厂和电网的特殊需求等,给“一库两级”水电站群调度运行带来很大困难。本文围绕“一库两级”水电站群短期调度问题,以红水河干流天生桥梯级为实例,基于水电站实际运行大数据分析,开展了梯级水电站电量匹配、日发电计划编制和跨省电力协调分配的方法研究,主要成果如下:(1)针对“一库两级”梯级电站日计划电量匹配问题,提出了上下游电量匹配的方法。通过对大量历史数据进行收集、清理,选取影响发电量的关键因子,控制单一变量,用线性回归的方法来从历史数据寻找其日发电量的数值关系,进一步得出梯级日电量的匹配关系。经过实例模拟,本文方法可以很好的匹配上下游电量,进一步减小了之后的发电计划制定难度,具有一定的实际运用价值。(2)针对“一库两级”梯级电站日前发电计划编制问题,考虑上下游水库流量的敏感性、限...
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Absract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 选题背景
1.1.2 关键问题
1.2 国内外研究现状
1.2.1 水电短期调度模型
1.2.2 水电调度方法
1.3 本文的研究内容及框架
2 工程背景
2.1 工程概况
2.2 水电站基本资料
2.2.0 电站基本参数
2.2.1 库容特性曲线
2.2.2 下泄流量特性曲线
2.2.3 下泄流量特性曲线
2.2.4 机组特性资料
2.3 梯级电站特性分析
2.4 小结
3 梯级水电站电量匹配关系拟合方法
3.1 前言
3.2 梯级电站日电量匹配的拟合
3.2.1 基本思路
3.2.2 数据预处理
3.2.3 公式拟定
3.3 实例分析
3.3.1 单个电站电量关系
3.3.2 梯级电站电量匹配关系
3.4 小结
4 耦合聚类分析和决策树的水电站日调度方法
4.1 前言
4.2 问题与求解思路
4.2.1 问题描述
4.2.2 总体思路
4.3 基于聚类和决策树的发电调度决策方法
4.3.1 聚类典型出力曲线
4.3.2 基于决策树的发电调度决策方法
4.3.3 调度约束局部修正策略
4.4 应用实例分析
4.4.1 天生桥梯级水电站电量匹配关系
4.4.2 聚类出力曲线
4.4.3 建立电站的发电调度决策树
4.4.4 结果与分析
4.5 小结
5 响应多电网调峰需求的水电输送计划协调方法
5.1 前言
5.2 数学模型
5.2.1 目标函数
5.2.2 约束条件
5.3 模型的求解
5.4 实例分析
5.4.1 基本资料
5.4.2 结果及分析
5.5 小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法[J]. 牛文静,申建建,冯仲恺,程春田,郭有安. 电力系统自动化. 2017(15)
[2]梯级水电站群多电网调峰调度及电力跨省区协调分配方法[J]. 卢鹏,周建中,莫莉,江保锋,王超. 电网技术. 2016(09)
[3]梯级水电站短期优化调度方法综述[J]. 代奇迹,毛先胤. 贵州电力技术. 2016(08)
[4]耦合调峰和通航需求的梯级水电站多目标优化调度混合搜索方法[J]. 牛文静,申建建,程春田,武新宇,冯仲恺,郭有安. 中国电机工程学报. 2016(09)
[5]一种单站多电网短期启发式调峰方法[J]. 王华为,周建中,张胜,江保锋,卢鹏,莫莉. 电网技术. 2015(09)
[6]网省两级调度多电源短期联合调峰方法[J]. 吴慧军,申建建,程春田,陆建宇,励刚. 中国电机工程学报. 2015(11)
[7]广东电网负荷特性[J]. 蔡秋娜,李嘉龙,王一,孙谦,谢敏,邓佳梁,刘明波. 广东电力. 2014(12)
[8]多电网调峰负荷分配问题的目标函数选取与求解[J]. 孟庆喜,申建建,程春田,任志磊,胡燕,江贺. 中国电机工程学报. 2014(22)
[9]大电网平台下抽水蓄能电站群短期多电网启发式调峰方法[J]. 程雄,申建建,程春田,武新宇,陆建宇,励刚. 电力系统自动化. 2014(09)
[10]厂网协调模式下梯级AGC控制策略[J]. 李树山,廖胜利,申建建,程春田,何光宏,戴建炜,严新荣. 中国电机工程学报. 2014(07)
博士论文
[1]西南干流梯级水电站群短期与实时精细化调度研究[D]. 王嘉阳.大连理工大学 2017
[2]梯级水电系统发电优化调度研究及应用[D]. 刘双全.华中科技大学 2009
[3]多目标进化算法及其应用研究[D]. 孟红云.西安电子科技大学 2005
硕士论文
[1]基于调峰压力指标的网省协调方法研究[D]. 严凌志.大连理工大学 2016
[2]一库多级式梯级库群短期优化调度及并行计算研究[D]. 李志福.大连理工大学 2016
[3]数据挖掘中数据预处理的方法研究[D]. 方洪鹰.西南大学 2009
[4]“一库多级”式梯级水电站群短期优化调度研究[D]. 万毅.天津大学 2005
本文编号:3588641
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Absract
1 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 选题背景
1.1.2 关键问题
1.2 国内外研究现状
1.2.1 水电短期调度模型
1.2.2 水电调度方法
1.3 本文的研究内容及框架
2 工程背景
2.1 工程概况
2.2 水电站基本资料
2.2.0 电站基本参数
2.2.1 库容特性曲线
2.2.2 下泄流量特性曲线
2.2.3 下泄流量特性曲线
2.2.4 机组特性资料
2.3 梯级电站特性分析
2.4 小结
3 梯级水电站电量匹配关系拟合方法
3.1 前言
3.2 梯级电站日电量匹配的拟合
3.2.1 基本思路
3.2.2 数据预处理
3.2.3 公式拟定
3.3 实例分析
3.3.1 单个电站电量关系
3.3.2 梯级电站电量匹配关系
3.4 小结
4 耦合聚类分析和决策树的水电站日调度方法
4.1 前言
4.2 问题与求解思路
4.2.1 问题描述
4.2.2 总体思路
4.3 基于聚类和决策树的发电调度决策方法
4.3.1 聚类典型出力曲线
4.3.2 基于决策树的发电调度决策方法
4.3.3 调度约束局部修正策略
4.4 应用实例分析
4.4.1 天生桥梯级水电站电量匹配关系
4.4.2 聚类出力曲线
4.4.3 建立电站的发电调度决策树
4.4.4 结果与分析
4.5 小结
5 响应多电网调峰需求的水电输送计划协调方法
5.1 前言
5.2 数学模型
5.2.1 目标函数
5.2.2 约束条件
5.3 模型的求解
5.4 实例分析
5.4.1 基本资料
5.4.2 结果及分析
5.5 小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法[J]. 牛文静,申建建,冯仲恺,程春田,郭有安. 电力系统自动化. 2017(15)
[2]梯级水电站群多电网调峰调度及电力跨省区协调分配方法[J]. 卢鹏,周建中,莫莉,江保锋,王超. 电网技术. 2016(09)
[3]梯级水电站短期优化调度方法综述[J]. 代奇迹,毛先胤. 贵州电力技术. 2016(08)
[4]耦合调峰和通航需求的梯级水电站多目标优化调度混合搜索方法[J]. 牛文静,申建建,程春田,武新宇,冯仲恺,郭有安. 中国电机工程学报. 2016(09)
[5]一种单站多电网短期启发式调峰方法[J]. 王华为,周建中,张胜,江保锋,卢鹏,莫莉. 电网技术. 2015(09)
[6]网省两级调度多电源短期联合调峰方法[J]. 吴慧军,申建建,程春田,陆建宇,励刚. 中国电机工程学报. 2015(11)
[7]广东电网负荷特性[J]. 蔡秋娜,李嘉龙,王一,孙谦,谢敏,邓佳梁,刘明波. 广东电力. 2014(12)
[8]多电网调峰负荷分配问题的目标函数选取与求解[J]. 孟庆喜,申建建,程春田,任志磊,胡燕,江贺. 中国电机工程学报. 2014(22)
[9]大电网平台下抽水蓄能电站群短期多电网启发式调峰方法[J]. 程雄,申建建,程春田,武新宇,陆建宇,励刚. 电力系统自动化. 2014(09)
[10]厂网协调模式下梯级AGC控制策略[J]. 李树山,廖胜利,申建建,程春田,何光宏,戴建炜,严新荣. 中国电机工程学报. 2014(07)
博士论文
[1]西南干流梯级水电站群短期与实时精细化调度研究[D]. 王嘉阳.大连理工大学 2017
[2]梯级水电系统发电优化调度研究及应用[D]. 刘双全.华中科技大学 2009
[3]多目标进化算法及其应用研究[D]. 孟红云.西安电子科技大学 2005
硕士论文
[1]基于调峰压力指标的网省协调方法研究[D]. 严凌志.大连理工大学 2016
[2]一库多级式梯级库群短期优化调度及并行计算研究[D]. 李志福.大连理工大学 2016
[3]数据挖掘中数据预处理的方法研究[D]. 方洪鹰.西南大学 2009
[4]“一库多级”式梯级水电站群短期优化调度研究[D]. 万毅.天津大学 2005
本文编号:3588641
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/3588641.html