水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)與應用
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4.7
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)的核心。采用實時數(shù)據(jù)庫和歷史數(shù)據(jù)庫相集成的方式,運用可視化語言創(chuàng)建庫引擎,開發(fā)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)提供了從數(shù)據(jù)創(chuàng)建、使用到維護的統(tǒng)一管理,為系統(tǒng)提供了實時的或歷史的數(shù)據(jù)服務。研究結果表明,它具有響應快、擴充性好和使用方便等特點,可以為其他水電站高級應用軟件的數(shù)據(jù)庫開發(fā)提供借鑒。
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行應用研究
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采用罰函數(shù)將有約束的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,在粒子群中引入遺傳算法中的\"交叉\"思想并采用線性遞減的慣性權重,以提高粒子在解空間的遍歷性和局部搜索能力,避免粒子群限于局部最優(yōu)。實例計算結果表明該算法在求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題上是可行、有效的。
緊水灘水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行分析
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通過分析緊水灘水電站機組特性曲線,應用動態(tài)規(guī)劃法提出各機組最優(yōu)運行組合,實現(xiàn)機組安全高效運行,達到節(jié)能降耗的目的。
珊溪水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)的研發(fā)
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以珊溪水電站為例,采用windows2000、vb6.0、access2000、mgcs6.52組態(tài)軟件等開發(fā)工具,構建了系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、圖形管理、計算分析、數(shù)據(jù)查詢、權限設置6大功能模塊,并運用系統(tǒng)構建、數(shù)據(jù)庫維護、動力特性生成、有功負荷優(yōu)化等關鍵技術。應用和實施結果表明,該系統(tǒng)行之有效,可提高發(fā)電效益2%,實現(xiàn)了預期目標,可供借鑒。
基于UML技術的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)設計
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4.4
針對水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)(eoshs)軟件開發(fā)過程的相對獨立、軟件更新困難而造成重復開發(fā)、資源浪費等現(xiàn)象,運用統(tǒng)一建模語言(uml)建立eoshs的靜態(tài)模型(用例圖、類圖、包圖)和動態(tài)模型(活動圖),這些模型不僅可以提高系統(tǒng)開發(fā)的質(zhì)量,也為水電站自動化系統(tǒng)的開發(fā)與設計提供了參考。
遺傳算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用
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4.6
通過建立某水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的數(shù)學模型,運用遺傳算法制訂該水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的控制計劃。通過對初值的敏感性、收斂速度和優(yōu)化結果三方面驗證,發(fā)現(xiàn)遺傳算法對初值不敏感且收斂速度較快。當遺傳算法精度逐漸增大時,搜索速度逐漸減慢,且搜索效率降低,這時需要進行算法的改進。
基于組件技術的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)
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采用先進的c/s體系結構,結合sqlserver2000數(shù)據(jù)庫,通過ado技術進行數(shù)據(jù)庫訪問,在vc環(huán)境下利用atl開發(fā)com組件技術進行了部分組件的開發(fā),集成到中間層構成系統(tǒng)的一部分;同時將廠內(nèi)經(jīng)濟運行的二次優(yōu)化納入系統(tǒng)軟件,開發(fā)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)。應用實踐表明,其經(jīng)濟運行結果比較理想,實際應用價值高,具有通用性好、技術含量高、維護方便等特點。
基于集成化技術的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)
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水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)ecorun2.0是水電站動力特性分析軟件、日負荷特性分析軟件和負荷分配軟件的集成.系統(tǒng)的開發(fā)采用microsoftvisualbasic6.0可視化平臺,使用microsoftaccess2000數(shù)據(jù)庫,采用clint/server構架模式.它具有通用性好、技術含量高、專業(yè)性強、功能齊全等特點.應用實踐表明,水電站采用本軟件實行廠內(nèi)經(jīng)濟運行,可以增發(fā)電能,節(jié)約耗水.
遺傳算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用
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1概述\r\n遺傳算法《geneticalgorithm)是一種基于生物遺傳和進化過程的計算機模擬,遺傳算法使得各種人工系統(tǒng)具有優(yōu)良的自適應能力和優(yōu)化能力,遺傳算法所借鑒的生物學基礎就是生物的遺傳和進化。在進化論中,每一物種在不斷的發(fā)展過程中都是越來越適應環(huán)境,物種的基本特征被后代繼承,但后代又不完全與父代相同。對于這種新的變化,若適應環(huán)境,則被保留下來;否則,就將被淘汰。亦即適者生存,不適者淘汰。遺傳算法就是模仿了生物的遺傳、進化原理,并引用了隨機統(tǒng)計原理而形成的優(yōu)化算法。
蟻群算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用
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4.4
水電站實行經(jīng)濟運行既可帶來巨大的經(jīng)濟效益,又可以節(jié)約寶貴的水資源。文章介紹了一種新的模擬優(yōu)化算法——蟻群算法,并根據(jù)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題與旅行商問題的相似性,通過合理處理約束條件與目標函數(shù),將水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題轉(zhuǎn)化為旅行商問題,從而提出了一種用蟻群算法求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題的數(shù)學模型。實例驗證表明此方法具有較高的實用價值。
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行實用化方法研究??
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4.8
大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負荷的運行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機組運行安全的前提下,探討一種實用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟分配方法。分析結果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實可行的負荷分配方法。
巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行及效益分析
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4.8
目前,水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的實際應用在中小型水電站上取得了較好的成效,而在巨型水電站上卻缺乏深入的研究。以瀑布溝水電站(發(fā)電容量3600mw)為研究實例,根據(jù)巨型電站的實際生產(chǎn)運行情況,充分考慮了其所擔負的電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻的任務,增加了避免機組出力大面積轉(zhuǎn)移的約束條件;以水電站耗水量最小為目標,建立了準實時優(yōu)化分配的數(shù)學模型,采用改進的時間-空間動態(tài)規(guī)劃算法進行求解。計算結果顯示瀑布溝電廠日發(fā)電耗水率由2.652m3/(kw×h)下至降2.585m3/(kw×h);廠內(nèi)經(jīng)濟運行可將經(jīng)濟效益提高近2.5%;平均計算耗時0.168s。與采用遺傳算法(geneticalgorithm,ga)計算所得結果對比表明,該模型求解精度高,運算速度快,有較強工程實用價值,是一種提高巨型水電站水能利用率和發(fā)電效益的有效方法。
用查表法實現(xiàn)水電站的廠內(nèi)經(jīng)濟運行
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4.7
在柘溪、鳳灘水電站機組原型效率試驗基礎上,依據(jù)耗水量最小原則,用查表法實現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟運行,柘溪水電站節(jié)能率281%,經(jīng)濟效益顯著。該法簡明、直觀,成果使用方便,并可與計算機監(jiān)控系統(tǒng)配合使用。
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行實用化方法研究
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大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負荷的運行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機組運行安全的前提下,探討一種實用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟分配方法。分析結果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實可行的負荷分配方法。
一種水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行算法
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4.5
介紹一種將懲罰函數(shù)、動態(tài)修正出力-流量(n-q)關系與優(yōu)化算法相結合實現(xiàn)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的方法。該方法可針對短期優(yōu)化調(diào)度結果(日負荷過程)制定啟停計劃,實現(xiàn)負荷的經(jīng)濟分配,并且考慮了機組間的效率差異、機組啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機組可用性及主接線方式等約束條件。算例表明該方法不僅能解決廠內(nèi)經(jīng)濟運行的多約束問題,而且能與電力市場下的短期優(yōu)化調(diào)度很好地結合起來。該方法易于實現(xiàn)程序設計且計算速度快。
中小型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行準實時系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
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4.5
本文試圖根據(jù)電網(wǎng)負荷和電站水頭的實時變化情況,進行廠內(nèi)經(jīng)濟運行的優(yōu)化計算。當廠內(nèi)經(jīng)濟運行優(yōu)化計算能夠達到一定的速度要求時,即可認為實現(xiàn)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行準實時系統(tǒng)。選擇某中型水電站進行廠內(nèi)經(jīng)濟運行實時系統(tǒng)的模擬實驗,結果表明對水電站的4臺機組進行實時優(yōu)化,平均計算時間在02秒以內(nèi),即實現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟運行的準實時系統(tǒng)。
觀音閣水庫水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行實用化方法研究
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4.7
高負荷、高水頭以及高壩運行等大容量水電站特征,對電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的安全隱患。文章根據(jù)水電站機組安全運行要求和調(diào)度工作相關經(jīng)驗,以觀音閣水電站為例,通過分析動態(tài)規(guī)劃理論與水電優(yōu)化準則,探討了廠內(nèi)最經(jīng)濟分配實用方法。研究表明:在水電站負荷分配方面該方法具有一定的實用性與科學性,能夠滿足廠區(qū)調(diào)度人員和機組安全運行的要求,可為提升水電站管理水平與經(jīng)濟效益提供一定參考依據(jù)。
類電磁機制算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用研究
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4.8
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行是電力系統(tǒng)的重要研究課題,能有效增加水電站的經(jīng)濟效益。本文將類電磁機制算法用于水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行研究中。該算法模擬電磁場中帶電粒子間的吸引與排斥機制,將搜索解類比為帶電粒子,然后按一定的準則通過局部搜索、計算合力和移動粒子等環(huán)節(jié)使搜索粒子朝最優(yōu)解移動。該算法具有全局優(yōu)化能力強,編程實現(xiàn)簡單,收斂性好等優(yōu)點。與水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行研究的多種已有方法進行仿真對比,結果證實該算法可有效解決水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題,可將該算法推廣應用到電力系統(tǒng)的其它問題研究中。
黃河流域水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)研究綜述
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4.7
黃河流域水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)(ecorun2.5)是一款對黃河流域的局部水資源進行微觀分配與優(yōu)化的計算機軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了遺傳算法、動態(tài)規(guī)劃法等優(yōu)化算法。用戶可以針對流域的不同電站選擇合適的算法模塊,通過目錄樹對流域各水電站的優(yōu)化結果進行管理、分析和比較,從而形成統(tǒng)一管理、微觀分析和縱向比較相結合的軟件特性,打破了傳統(tǒng)的只注重單個電站優(yōu)化運行的研究模式,是廠內(nèi)經(jīng)濟運行研究領域的一種創(chuàng)新。
水電站動力特性分析數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與應用
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4.3
水電站動力特性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用內(nèi)部數(shù)據(jù)庫和外部數(shù)據(jù)庫相結合的方式,開發(fā)過程中創(chuàng)新性運用了海量數(shù)據(jù)存儲機制、數(shù)據(jù)訪問協(xié)調(diào)機制和過程自動觸發(fā)機制。這些創(chuàng)新性技術機制的應用滿足了水電站動力特性分析軟件必須具備的海量數(shù)據(jù)存儲、內(nèi)外聯(lián)合訪問、混合數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)自動計算和插值自動修正等一系列特殊功能。該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無論從總體構架,還是從具體的設計與開發(fā)都具有一定的先進性,可以為其他水電站高級應用軟件的數(shù)據(jù)庫開發(fā)提供借鑒。
動態(tài)規(guī)劃和粒子群算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用比較研究
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4.5
隨著電站裝機容量和機組臺數(shù)的不斷增加,利用動態(tài)規(guī)劃求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題,將面臨\"維數(shù)災\"和實效性問題。近些年,粒子群算法作為一種新型的群體智能優(yōu)化方法,由于能夠彌補動態(tài)規(guī)劃計算時間長、內(nèi)存占用量大等諸多不足,在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行等方面得到了廣泛重視?,F(xiàn)有文獻,大多數(shù)從方法的應用角度探討較多,但從替代動態(tài)規(guī)劃的必然性和潛力方面探討較少,鮮有實例分析。本文以百萬級裝機千瓦的烏江渡水電站為實例,深入分析與比較了粒子群算法與動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)劣,認為粒子群算法是代替動態(tài)規(guī)劃、求解裝機規(guī)模龐大的巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的有效方法。
差分進化算法及其在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用
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4.7
差分進化算法(differentialevolution,de)是一種基于群體的進化算法,通過群體內(nèi)個體間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導優(yōu)化搜索。文中將其改進的方法應用于以水電站運行成本最小為目標的優(yōu)化模型。該模型考慮了機組能量特性差異,以旋轉(zhuǎn)備用、啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機組可用性等指標作為約束條件。實例計算表明,該方法克服了傳統(tǒng)方法在處理多約束、多維優(yōu)化問題上的困難。
遺傳算法在小型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中的應用
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4.5
針對小型水電站機組實際特性和理論特性存在著較大差異,供水方式一般采用聯(lián)合供水,因水頭損失與機組流量分配有關的特點,本文以遺傳算法為基礎,考慮機組效率修正和機組段的水頭損失進行廠內(nèi)經(jīng)濟運算。以一個實際的小型水電站為例,說明了遺傳算法用于小型水電站的可行性和有效性。
彭水水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
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4.5
針對重慶大唐彭水水電廠優(yōu)化運行管理的迫切需求,以雙層嵌套的混合粒子群優(yōu)化模型為基礎,提出了基于.netframework的彭水水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)解決方案.詳細論述了彭水水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)架構及實現(xiàn)技術,根據(jù)彭水電廠實際需求設計了系統(tǒng)的功能結構.實際運行情況表明,該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、界面友好、交互性強,能夠有效提高水電站運行管理水平,具有良好的工程應用價值.
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的快速仿電磁學算法
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4.6
水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題在本質(zhì)上是一個目標函數(shù)連續(xù)和變量離散的非線性約束優(yōu)化問題。針對其求解困難,本文將模型轉(zhuǎn)換為只具有兩界約束和離散約束條件的優(yōu)化問題,并首次將罰函數(shù)法和一種新型的群智能算法——仿電磁學算法融合起來對該優(yōu)化問題進行求解。詳細闡述了算法的改進過程、離散變量的處理和基本求解步驟。通過兩個算例的仿真分析及其與遺傳算法的比較可知所提算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行方面正確有效。
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職位:鋼結構預算員
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林