基于混合神经网络与遗传算法的水电厂经济调度研究

随着电力市场的改革,水电厂经济调度的地位将日益突出.在考虑振动、出力限制、开停机等多种约束条件的情况下.提出并设计了一种基于混合神经网络和遗传算法的水电厂经济调度系统.为反映机组复杂的非线性工作特性.建立了基于人工神经网络方法的耗水量模型,在此基础上采用改进的遗传算法对机组进行了优化组合.结果表明:数字仿真及其现场应用都取得了满意的结果.     

基于虚拟仪器的水电站振动监测系统的研究

基于虚拟仪器,提出了一种水电站振动监测方法.霞点介绍了振动监测点的布置;系统硬件设备中传感器、信号调理器和数据采集卡的选型:LabVIEW软件环境下的数据采集、处理和管理的模块化设计流程.利用虚拟仪器技术丌发的水电站振动监测系统突破了传统仪器在硬件、软件、灵活性和扩展性方面的限制,必将得到进一步的应用.     

多泥沙河流水电站机组检修策略的探讨

我国水电机组的检修多采用以定期检修为主的预防性检修,这样的检修原则是不适合多泥沙水电站机组检修的,所以探索出一套适合多泥沙水电机组的检修模式和策略是非常必要的,作者通过对世界上含沙量最大的黄河上水电站的调查研究,总结出了适合于多泥沙水电机组的检修模式和策略,这对于其他多泥沙河流上水电站机组的检修具有参考意义。     

计及风电不确定性的区域互联动态经济优化调度方法

结合含风电场的区域互联电力系统运行特点,考虑风电出力、负荷的不确定性因素以及电力系统安全运行约束,建立计及系统燃料费用、机组运行维护成本、风险成本的区域互联动态经济调度优化模型,并以一种融合拉丁超立方采样、场景缩减法和自学习差分算法的优化方法对所提模型进行求解。该方法根据风电和负荷预测误差采用拉丁超立方采样技术生成大量样本,并对所生成样本结合场景缩减法进行缩减,再由自学习差分算法进行全局寻优,得到各场景所对应的最优调度方案。结果表明:采用该方法既能模拟出风电、负荷的不确定性特点,又能避免建立过于复杂的随机性模型,降低了建模和求解的难度,同时所提自学习差分算法具有良好的收敛特性及鲁棒性。因此,所提优化方法对区域互联电力系统优化调度具有参考价值。     

参数自适应模糊PID控制器及其在水电机组调速器中的应用

由于水电机组调速系统控制对象———水轮机的运行工况在不断变化，描述水轮机动态特性的数学模型及引水系统的模型参数时刻发生变化，常规PID控制的应用受到限制。文中引入了模糊控制理论，使用参数自适应模糊PID控制器替代常规PID控制器，通过仿真结果显示，对水电机组过渡过程的控制具有明显的效果。     

基于遗传算法的水电机组盘车数据处理方法研究

针对多点任意转角连续盘车数据,提出了一种基于改进遗传算法提取正弦信号参数的求解方法。基于MATLAB遗传算法工具箱,以牡丹江电厂为例,对盘车数据进行了仿真研究,数据结果表明,该方法具有精度高和全局收敛的优点。     

更换转轮改善水轮机性能的实践及试验研究

当转轮产生严重的空蚀磨损和水力性能问题时，只能依靠更换新型不锈钢转轮来解决。文中以刘家峡水电站机组改造增容为例，给出了各台机组转轮改造的主要技术措施，分析了更换转轮后的水轮机能量、稳定性、空蚀磨损性能的改善情况。这对水电厂的机组技术改造有很大的工程实际意义。     

基于FIPA-Agent的变电站故障诊断系统研究

通过引入Multi-Agent系统,提出了一个完全符合FIPA标准的基于多Agent的变电站故障诊断系统体系,该体系参与的Agent包括:系统管理Agent、服务管理Agent、界面管理Agent、故障监测Agent、故障诊断Agent和故障决策Agent。在此基础上,提出了基于JADE中间件的变电站故障诊断MAS系统实现模型,最后给出了一个基于模糊融合的多Agent的变压器故障诊断实例,仿真结果表明该模型的合理性和可行性。