吴慧军
- 作品数：28 被引量：81H指数：4
- 供职机构：中国南方电网更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理水利工程建筑科学更多>>
- 水电特性曲线修正方法及装置
- 本申请提供一种水电特性曲线修正方法及装置，涉及水电调度技术领域。该方法包括：获取水电站在预设历史时间段内的至少一组水电参数；根据每组水电参数进行曲线拟合，得到每组水电参数对应的拟合曲线；分别对至少一组水电参数对应的拟合曲...
- 李树山唐红兵李崇浩刘映尚唐卓尧刘晓欣吴慧军王凌梓
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- 一种网省两级多电源短期协调调峰方法
- 本发明属于电力系统发电调度领域，公开了一种网省两级多电源短期协调调峰方法，可在网省两级协调平台上，利用多个省级电网日负荷互补特性，充分发挥水、火、抽蓄、核电等不同类型电源运行特点，协调满足多个电网调峰要求。其技术方案为：...
- 程春田申建建吴慧军牛文静
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- 小水电与大中型水电站群协调优化的分区消纳方法
- 本发明公开了一种小水电与大中型水电站群协调优化的分区消纳方法，其将小水电与大中型水电混合的复杂电网多级输电断面约束模型化，转化为相应时段弃水出力，在此基础上建立小水电与大中型水电协调优化的可消纳电量最大模型，利用小水电发...
- 程春田吴慧军武新宇刘康李秀峰蔡华祥
- 文献传递
- 基于情景分析的多小水电群出力不确定性分析方法
- 本发明属于水电调度领域，公开了一种基于情景分析的多小水电群出力不确定性分析方法，针对小水电出力随机性和难以预测性的特点，引入随机规划相关理论，采用情景分析方法构造出力情景集合，提出模糊聚类和聚类综合质量法实现情景缩减，建...
- 程春田吴慧军武新宇李秀峰蔡华祥
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- 区域电网水火电系统短期协调控制方法及应用实践被引量：3
- 2016年
- 以我国水电主要受端华东电网为背景,提出了特高压直流水电和区内多电源混联的水火电系统短期协调控制方法,以多电网调峰为优化目标,耦合逐次关联搜索、改进切负荷以及直流水电网间协调分配方法和抽水蓄能电站状态交替搜索方法,优化水电、火电、直流联络线和抽蓄电站等电源出力,并以峰荷差异合理分配网间受电,满足多个省网调峰要求。所提方法已集成到华东网调水火电协调优化系统,并通过华东电网某年实际调度数据验证了方法的可行性和实用性。
- 申建建陆建宇吴慧军程雄程春田
- 关键词：区域电网
- 面向南方电网气象保障3公里分辨率中尺度数值预报方法
- 本申请提供了一种面向南方电网气象保障3公里分辨率中尺度数值预报方法，获取待预报目标区域的区域观测数据；分别从风向观测数据和云观测数据中提取出用于进行分析同化处理的风向计算数据和云计算数据；参考历史观测数据，将风向计算数据...
- 邓力源王凌梓李崇浩李树山吴慧军孙健
- 考虑小水电出力不确定性的小水电与大中型水电站群短期联合调度方法被引量：15
- 2016年
- 小水电出力具有随机性和难以预测性,大规模接入电网后增加了电力系统调度决策的复杂性和难度。针对大规模小水电群出力的不确定性,引入随机规划相关理论,采用情景分析方法构造出力情景集合,提出模糊聚类和聚类综合质量法实现情景缩减,建立当前预测精度条件下小水电预测与未来可能实际情景的条件概率分布,将小水电不确定性转变成为有限个确定性条件情景问题。同时,建立多情景小水电与大中型水电站群联合调度的期望调峰模型,首先通过相似性分析判别当前小水电群预测出力归属预测情景类别,进而获当前预测情境下实际情景概率分布;其次提出基于逐次逼近和关联搜索的水电站群降维搜索算法求解模型。云南电网仿真分析表明,该模型能够有效提升大中型水电发电计划对小水电情景的适应性,增加电网期望调峰效益,提高水电计划的可靠性。
- 吴慧军程春田武新宇李秀峰蔡华祥
- 关键词：小水电情景分析调峰优化调度
- 跨省互联水电站群长期多目标联合优化调度被引量：5
- 2017年
- 西南特高压直流水电与受端电网梯级水电构成了非常复杂的跨省互联水电系统,面临新的复杂协调优化问题。为此,以溪—浙直流水电输送工程为背景,提出一种跨省互联水电站群多目标联合优化调度方法。该方法建立了发电量最大和枯期典型日峰谷差率最小的多目标优化模型,并引入目标转换策略将原问题分解为多个不同峰谷差率约束的子问题;在求解过程中,根据流域间水文特性和调节性能差异实现电站分组和汛枯期分阶段协调优化,提出基于负荷重构的直流约束处理策略,并与逐步优化、动态规划逐次逼近混合搜索算法相结合,实现模型高效求解。仿真调度实例表明,所提方法可充分利用送受两端水文和发电特性差异,有效满足电网长期电量和短期调峰需求。
- 孙立飞申建建张俊郭锋吴慧军程春田
- 关键词：水电站群多目标优化调度
- 基于EEMD-GRU-MC的短期风功率组合预测方法
- 2023年
- 针对风功率间歇性强、随机波动性大而导致的模型预测精度不高的问题,将数据分解技术、基于人工智能的预测模型和误差修正技术结合起来,提出一种集成集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)和马尔科夫链(Markov chain,MC)的短期风功率组合预测方法(EEMDGRU-MC)。首先,利用EEMD算法将历史风功率序列分解为一组相对平稳的子序列,以减少随机波动分量和无序噪声对预测模型的影响;然后,使用GRU模型分别对各子序列进行预测,并将各子序列的预测值叠加得到初步的预测结果;最后,为了进一步提高预测精度,利用MC预测残差的未来状态,对EEMD-GRU模型的预测结果进行修正。以云南省某风电场的短期功率预测为例对本文方法进行了验证,大量算例结果表明,相比于ARIMA、LSTM、GRU、EEMD-LSTM和EEMD-GRU模型,所提出的组合预测方法具有更强的预测精度和泛化能力,在不同季节的平均绝对预测误差均小于2%,表现出良好的短期风电功率预测前景。
- 吴慧军郭超雨苏承国王沛霖
- 一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法
- 本发明属于水力发电和调度运行领域，涉及一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法，改善梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性。本发明实现了一种全新的多Agent人工鱼群算法MAAFSA来对梯级库群长期优化...
- 吴慧军王凌梓李树山李崇浩唐红兵廖胜利张艳
- 文献传递
