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基于改进群优化算法的深度调峰机组一次调频建模

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在深度调峰状态下,火电机组的一次调频性能已发生较大变化.为了解机组的一次调频出力变化情况以及为电网对深度调峰机组一次调频考核提供依据,基于一次调频模型的先验知识确定模型结构,结合一种全局搜索能力更优的改进群优化算法求取模型中未知参数.为了消除人为选取稳态值造成的建模误差,将稳态值融入辨识参数中,解决了常规模型辨识要求初始与结束状态必须达到稳态的问题.模型参数计算结果表明,在深度调峰状态下一次调频能力与常规负荷条件下相比调频裕度变大,为更好地发挥深度调峰机组一次调频能力,需对相关参数进行调整.
Primary Frequency Regulation Modeling of Deep Peak Regulation Unit Based on Improved Group Optimization Algorithm

于国强、崔晓波、史毅越、汤可怡、张天海

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江苏方天电力技术有限公司,江苏 南京 211102

南京工程学院 能源与动力工程学院,江苏 南京 211167

东南大学 能源与环境学院,江苏 南京 210096

深度调峰 一次调频 粒子群优化算法 参数辨识

2020

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(6)
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