巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及效益分析
本文關(guān)鍵詞:巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及效益分析 出處:《電網(wǎng)技術(shù)》2015年09期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:目前,水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際應(yīng)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3 600 MW)為研究實(shí)例,根據(jù)巨型電站的實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況,充分考慮了其所擔(dān)負(fù)的電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻的任務(wù),增加了避免機(jī)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(biāo),建立了準(zhǔn)實(shí)時(shí)優(yōu)化分配的數(shù)學(xué)模型,采用改進(jìn)的時(shí)間-空間動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行求解。計(jì)算結(jié)果顯示瀑布溝電廠日發(fā)電耗水率由2.652 m3/(kW×h)下至降2.585 m3/(k W×h);廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行可將經(jīng)濟(jì)效益提高近2.5%;平均計(jì)算耗時(shí)0.168 s。與采用遺傳算法(genetic algorithm,GA)計(jì)算所得結(jié)果對(duì)比表明,該模型求解精度高,運(yùn)算速度快,有較強(qiáng)工程實(shí)用價(jià)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。
【作者單位】: 水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(四川大學(xué)水利水電學(xué)院);中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)公司;
【基金】:國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973計(jì)劃)(2013CB 036406-4) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2008BAB29B09) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50539140,50679098)~~
【分類號(hào)】:TV737
【正文快照】: by National Natural Science Foundation of China(50539140,50679098).究。以瀑布溝水電站(發(fā)電容量3 600 MW)為研究實(shí)例,根據(jù)巨型電站的實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況,充分考慮了其所擔(dān)負(fù)的電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻的任務(wù),增加了避免機(jī)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(biāo),建立
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1335394
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