Lastaufteilungsoptimierung (LAOP)— Momentanoptimierung im Bahnstromversorgungsnetz

Zusammenfassung

Dieser Artikel befasst sich mit der zyklischen Momentanoptimierung eines Wasserkraftsystems unter Verwendung eines adaptierten genetischen Algorithmus. Vergangenheits-und Ist-Daten aus dem Leitsystem sind die Basis für die Bestimmung der momentanen und zukünftigen Situation des Wasserkraftsystems mit einer integrierten Zuflussprognose. Unter Verwendung der Ergebnisse einer Lastprognose nützt die vorausschauende Optimierung verbleibende Freiheitsgrade, um einen optimalen Fahrplan für die Wassergeneratoren zu berechnen. Jeweils der erste Zeitschritt dieses Fahrplans wird automatisch an den Generatoren exekutiert. Im Gegensatz zu bisher eingesetzten Momentanoptimierungen wird auch der zukünftig erforderliche Maschineneinsatz bestimmt und in Form von Maschinenschaltvorschlägen an das Lastverteilerpersonal weitergeleitet.

Abstract

This article deals with the ultra-short term optimization in a hydro unit system by using an adapted genetic algorithm running cyclic in the control centre. Based on historical and actual data received from the SCADA-system, the actual and future situation of the hydro unit system will be calculated including an integrated inflow forecast. Additionally taking into account the results of the load forecast the prospective optimization uses the remaining degrees of freedom to calculate a generation schedule for the hydro generators several hours into the future. The first time step of the schedule will be executed automatically. In opposite to the former standard implemented ultra-short term optimization systems the unit commitment will also be calculated. These results are presented to the operator as switching suggestions.