CN106127311A - 一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 - Google Patents
一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106127311A CN106127311A CN201610438460.1A CN201610438460A CN106127311A CN 106127311 A CN106127311 A CN 106127311A CN 201610438460 A CN201610438460 A CN 201610438460A CN 106127311 A CN106127311 A CN 106127311A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- maintenance
- year
- cost
- equipment
- improvement factor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 161
- 230000006872 improvement Effects 0.000 title claims abstract description 40
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims abstract description 19
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 2
- 238000011234 economic evaluation Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000008531 maintenance mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,对于每个改造方案中电力设备各维修与改造项的改造对象,确定其改善因子k,计算维修策略中每一年的预防性维修费用CPM、纠正性维修费用CCM和电能损失CLP,计算维修策略的经济性指标净现值NPV和收益投资比B/I。根据经济性指标,从各方案中选出最优的维修策略。本发明通过建立经济性评价模型,从变电站电力设备的多个不同维修方案选出综合最优的方案。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统设备的维护和检修领域,更具体地说是涉及一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法。
背景技术
在变电站实际运行过程中,一般会从不同的角度(不同寿期年限、可靠性评估、老化评估和FMECA等)对重要设备制定不同的维修策略,并且这些维修策略都能满足变电站的安全裕度和可靠性要求,如何从这些维修策略中选择一个最优的策略使变电站在服役期间经济性达到最佳是当前关注的热点。
目前变电站在对设备的维修策略进行经济效益的评估时,一般仅仅局限在直接的经济效益评估,计算原本不需要的预防性维修项目所节约的费用或者增加某个维修项目带来的费用增加,而忽略了由于维修项目引起设备可靠性的变化带来的经济效益,因此,如何建立准确的数学模型用以估算维修对设备可靠性变化的影响是整个经济效益评估的关键。
设备维修目的是为了提高设备的利用率和服役时间,降低故障发生的频率和停机时间。维修结束后设备的状态会得到一定程度的恢复,一般用改善因子去衡量。目前在进行维修策略研究时,对改善因子的处理一般是忽略或者根据专家的经验判断,这种方法虽然简单、易行,但往往带来极大的主观性和不确定性,不同专家给出的改善因子的估计值可能会差异很大。
发明内容
本发明提出了一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,该方法能提供一种最有效降低设备维修费用、延长设备使用寿命的电力设备维修策略选择模型。
一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,用于从变电站 电力设备的多个维修方案选出最优的方案,具体包括以下步骤:
(1)把设备现行的维修策略和新制定的维修策略加入对比行列,选现行的维修策略作为基础方案;对每个维修策略依据重大改造的时间进行区间划分,对于每个方案中电力设备各维修与改造项的改造对象,确定其改善因子k;
(2)计算维修策略中每一年的年度预防性维修费用CPM、年度纠正性维修费用CCM和年度电能损失CLP,计算维修策略的经济性指标净现值NPV和收益投资比B/I;
(3)采取同样的方式计算出其余维修方案每年的成本费用,由各个方案的成本费用得到方案间的经济指标对比,根据经济性指标,从各方案中选出最优的维修策略,即:选择总投入相对较少,总收益相对较大的维修策略。
优选地,改善因子k受到设备的工龄和维修费用比的影响,具体表达式为:
其中,年度预防性维修费用CPM,年度设备更换费用CPR,α为调整系数且0≤α≤CPR/CPM,该参数用来调整维修费用比,使改善因子的取值更加符合实际;i是设备维修次数;b为时间调整参数且0≤b≤1,改善因子k的取值范围为0≤k≤1,当k=0时表示最小维修,k=1表示完全维修。
优选地,改善因子k用来直观地评价各个不同维修策略的效果,选择不同的维修策略会有不同的改善因子;同时,第i次维修前后设备的有效工龄可以表示为:
Ti -=Ti-1 -+τi,i=1,2,3... Ti +=(1-ki)Ti -,i=1,2,3...
其中,Ti -为第i次维修前设备的有效工龄;Ti +为第i次维修后设备的有效工龄;τi为第i-1维修与第i次维修之间设备的运行时间;即通过k可以得到Ti -与Ti +,而第i次维修的维修费用其中Fi为失效率,Ft为维修时间,即将k的值与维修费用的计算联系起来。
优选地,计算维修策略中按每年计算年度预防性维修费用CPM、年度纠正性维修费用CCM和年度电能损失CLP以及计算维修策略的经济性指标净现值(NPV)和收益投资比(B/I),考虑到贴现率和增值因子的影响,因而采用每年计算的方式:
年度预防性维修费用计算公式:CPM=CN+CO+CT
年度纠正性维修费用计算公式:
年度电能损失值计算公式:
净现值计算公式:
收益投资比计算公式:
其中,CPM为年度预防性维修费用;CN为年度日常运行维护费用;CO为年度大修维护费用;CT为年度重大改造/更换费用;CCM为年度纠正性维修费用;CCMi为失效模式的纠正性维修费用;Fij为年度第j阶段期间失效模式的失效率(次/小时);CLP为年度产能损失值;CP为电费单价;Pg为电站功率;Ti为失效模式的i产能损失时间;jf为成本积累的第一年;j1为成本积累的最后一年;Cj为j年的成本;d为贴现率;K为通货膨胀率加增值因子;tj为成本换算的年度;tNPV为成本换算的基准年;ΔΣCNPV-为纠正性维修成本差值的现值;ΔΣLNPV为产能损失值差值的现;Δ∑PNPV为预防性维修成本差值的现值。
本发明通过建立经济性评价模型,从变电站电力设备的多个不同维修方案选出综合最优的方案。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统框图。
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明从电力设备维修机制的情况出发,针对维修对设备可靠性的影响难以估算的难题,引入新的改善因子用来衡量维修引起的设备可靠性变化,描述维修后设备有效工龄的变化。该改善因子受设备工龄和维修成本的影响。设备在经历维修后,其恢复的程度与维修费用密切相关,并且随着维修次数的增加,设备的工龄也随之增长,设备的恢复程度也会受到影响。新引入的改善因子表述如下:记改善因子为k,该因子受到设备的工龄和维修费用比的影响(维修费用比为预防性维修成本与设备更换费用的比值),具体表达式为:
其中,年度预防性维修费用CPM,年度设备更换费用CPR,α为调整系数且0≤α≤CPR/CPM,该参数用来调整维修费用比,使改善因子的取值更加符合实际;i是设备维修次数;b为时间调整参数且0≤b≤1,改善因子k的取值范围为0≤k≤1,当k=0时表示最小维修,k=1表示完全维修。由改善因子的公式(1)可知:预防 性维修成本CPM越大,改善因子k越大,设备恢复的程度越好;当维修次数i值越大,即设备的工龄越长时,改善因子k越小,设备恢复程度越差。
本发明将改善因子用于有效工龄的计算,有效工龄是设备进行预防性维修后回复到的年龄,可以真实的反应设备的可靠性变化,第i次维修前后设备的有效工龄可以表示为:
Ti -=Ti-1 ++τi,i=1,2,3... (2)
Ti +=(1-ki) Ti -,i=1,2,3... (3)
其中,Ti -为第i次维修前设备的有效工龄;Ti +为第i次维修后设备的有效工龄;ki为i次维修的改善因子,τi为第i-1维修与第i次维修之间设备的运行时间;当τi=0时,表示维修为最小维修;当τi=1时,表示维修为完全维修。改善因子越大,设备的恢复程度越好,预防性维修使设备变得更加“年轻”,有效工龄也就越小。
本发明参考工程经济学理论,从经济性的角度对电力设备的维修方案进行了具体的成本分析,构建了维修策略的经济性评价模型。对电力设备的维修策略作经济性评价,目的是寻求维护成本和维护效果的最优。本发明通过算例验证了该模型的有效性和可行性。
维修策略的经济评价综合考虑了设备在服役寿期内的各种费用,包括:预防性维修成本、纠正性维修成本(更换、整修或改造的成本费用)和电能损失。为了方便研究和计算,做出以下假设:每年设备日常运行维护相关费用为常值,按历年统计数据均值计算;每次设备检修维护相关费用为常值,按历次统计数据均值计;因设备在工作过程中发生重大事故(如自然灾害、严重人为因素失误等),而产生成本费用,不在本模型计算范围内。上述假设虽然也进行了一定程 度的简化,但是基本反映了变电站的实际情况。
整个经济性评价模型需要以下输入数据:(1)变电站的基本情况与基本经济参数输入,包括:寿期时长(一般变电站的设计年限为40年,部分考虑延寿的电站可以设为60年)、变电站功率、电站成本费用的增长率;(2)设备的基本维修费用数据,包括:设备日常运行维护相关的输入、大修期间定期维修相关的费用、重大改造(维修项目中的维修工作)相关的费用、纠正性维修相关的费用(部件失效率、维修费用和因失效引起的停机时间)。
本方案中选取的经济性的评价指标包括:净现值(NPV)、收益投资比(B/I)。各年度CPM、CCM、电能损失值(LP)换算成基准年(分析起始年)的净现值,其计算公式为:
其中,NPV为成本的净现值;jf为成本积累的第一年;j1为成本积累的最后一年;Cj为j年的成本(包括CPM、CCM、CLP);d为贴现率;K为通货膨胀率加增值因子;tj为成本换算的年度;tNPV为成本换算的基准年。收益投资比(B/I)是指总收益现值与总投资现值的比值,即维修策略与变电站现状下的纠正性维修成本和电能损失减少量之和与预防性维修成本增加量的比值:
其中,Δ∑CNPV-为纠正性维修成本差值的现值;Δ∑LNPV为产能损失值差值的现;Δ∑PNPV为预防性维修成本差值的现值。
本实施例以某变电站某电力设备为研究对象,对其60年寿期的维修策略进行经济性评估,以获取其经济性最优的维修策略。
(1)获取变电站基础信息以及该电力设备的设备基础信息,输入项目通用数据。如:
表1变电站基础信息
变电站投入运行时间 | 1994-2-1 | 分析开始时间 | 2011-5-5 |
分析结束时间 | 2054-2-1 | 实际输出功率(MWe) | 984 |
贴现率(%每年) | 9.08 | 通货膨胀率(%每年) | 5.04 |
增值因子(%每年) | 5 | 电价(元/度) | 0.42 |
NPV计算基准日期 | 2011-5-5 | 大修费用(K¥) | 1150 |
(2)把设备现行的维修策略和新制定的维修策略加入对比行列,选现行的维修策略作为基础方案。将基础方案设为1A,其余两种方案分别为1B和1C。其中维修方案1A——变电站现行的维修方案,现行的日常管理和大修管理计划。维修方案1B——增加维修策略,更换部件。在2017年(D117次大修),对主变压器进行维修;在2024年(D123次大修),更换零部件;在2033年(D129次大修),对主变压器进行维修,因此把维修方案划分为4个时间段(即:区间1:2011-5-5~2015-3-24、区间2:2015-3-25~2024-4-20、区间3:2024-4-21~2033-4-20和区间4:2033-4-21~2054-2-1)。维修方案1C——更换主变压器。在2024年(D123次大修),更换主变压器。
(3)对每个维修策略依据重大改造的时间进行区间划分。对于每个改造方案中电力设备各维修与改造项的改造对象,确定其改善因子,改善因子由公式k确定。
(4)计算维修策略中每一年的预防性维修费用CPM、纠正性维修费用CCM和电能损失CLP,计算维修策略的经济性指标净现值NPV和收益投资比B/I。
(5)采取同样的方式计算出其余维修方案每年的成本费用,由各个方案的 成本费用得到方案间的经济指标对比。根据经济性指标,从各方案中选出最优的维修策略。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,其特征在于,用于从变电站电力设备的多个维修方案选出最优的方案,具体包括以下步骤:
(1)把设备现行的维修策略和新制定的维修策略加入对比行列,选现行的维修策略作为基础方案;对每个维修策略依据重大改造的时间进行区间划分,对于每个改造方案中电力设备各维修与改造项的改造对象,确定其改善因子k;
(2)计算维修策略中每一年的年度预防性维修费用CPM、年度纠正性维修费用CCM和年度电能损失CLP,计算维修策略的经济性指标净现值NPV和收益投资比B/I;
(3)采取同样的方式计算出其余维修方案每年的成本费用,由各个方案的成本费用得到方案间的经济指标对比,根据经济性指标,从各方案中选出最优的维修策略,即:选择总投入相对较少,总收益相对较大的维修策略。
2.如权利要求1所述的一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,其特征在于,改善因子k受到设备的工龄和维修费用比的影响,具体表达式为:
其中,年度预防性维修费用CPM,年度设备更换费用CPR,α为调整系数且0≤α≤CPR/CPM,该参数用来调整维修费用比,使改善因子的取值更加符合实际;i是设备维修次数;b为时间调整参数且0≤b≤1,改善因子k的取值范围为0≤k≤1,当k=0时表示最小维修,k=1表示完全维修。
3.如权利要求1所述的一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,其特征在于,改善因子k直观地评价各个不同维修策略的效果,选择不同的维修策略会有不同的改善因子;同时,第i次维修前后设备的有效工龄可以表示为:
其中,Ti -为第i次维修前设备的有效工龄;Ti +为第i次维修后设备的有效工龄;τi为第i-1维修与第i次维修之间设备的运行时间;即通过k可以得到Ti -与Ti +,而第i次维修的维修费用其中Fi为失效率,Ft为维修时间,即将k的值与维修费用的计算联系起来。
4.如权利要求1所述的一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法,其特征在于,计算维修策略中按每年计算年度预防性维修费用CPM、年度纠正性维修费用CCM和年度电能损失CLP以及计算维修策略的经济性指标净现值(NPV)和收益投资比(B/I),考虑到贴现率和增值因子的影响,因而采用每年计算的方式:
年度预防性维修费用计算公式:CPM=CN+CO+CT
年度纠正性维修费用计算公式:
年度电能损失值计算公式:
净现值计算公式:
收益投资比计算公式:
其中,CPM为年度预防性维修费用;CN为年度日常运行维护费用;CO为年度大修维护费用;CT为年度重大改造/更换费用;CCM为年度纠正性维修费用;CCMi为失效模式的纠正性维修费用;Fij为年度第j阶段期间失效模式的失效率(次/小时),年度内有多次出现失效,j为其中任意一次;CLP为年度产能损失值;CP为电费单价;Pg为电站功率;Ti为失效模式i对应的产能损失时间;jf为成本积累的第一年;j1为成本积累的最后一年;Cj为j年的成本;d为贴现率;K为通货膨胀率加增值因子;tj为成本换算的年度;tNPV为成本换算的基准年;Δ∑CNPV-为纠正性维修成本差值的现值;Δ∑LNPV为产能损失值差值的现;Δ∑PNPV为预防性维修成本差值的现值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610438460.1A CN106127311A (zh) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | 一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610438460.1A CN106127311A (zh) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | 一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106127311A true CN106127311A (zh) | 2016-11-16 |
Family
ID=57471016
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610438460.1A Pending CN106127311A (zh) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | 一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106127311A (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019083601A (ja) * | 2017-10-27 | 2019-05-30 | 株式会社東芝 | 発電計画策定装置、発電計画策定方法、および発電計画策定プログラム |
CN111210032A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-29 | 南京凯略能源科技有限公司 | 一种维修策略经济有效性的评估方法 |
CN112016710A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-01 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 轨道车辆维修策略的确定方法、装置和轨道车辆 |
CN112329949A (zh) * | 2019-12-17 | 2021-02-05 | 福建宁德核电有限公司 | 基于设备失效率的维修策略最优价值的评估方法及系统 |
CN113065679A (zh) * | 2019-12-27 | 2021-07-02 | 北京国双科技有限公司 | 设备维修性能监测方法及装置 |
CN114154769A (zh) * | 2020-09-07 | 2022-03-08 | 中核核电运行管理有限公司 | 基于现金流出法的核电厂改造类变更项目经济性分析方法 |
CN118469411A (zh) * | 2024-07-15 | 2024-08-09 | 浙江高信技术股份有限公司 | 一种机电设备维修方法和装置 |
-
2016
- 2016-06-17 CN CN201610438460.1A patent/CN106127311A/zh active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019083601A (ja) * | 2017-10-27 | 2019-05-30 | 株式会社東芝 | 発電計画策定装置、発電計画策定方法、および発電計画策定プログラム |
CN112329949A (zh) * | 2019-12-17 | 2021-02-05 | 福建宁德核电有限公司 | 基于设备失效率的维修策略最优价值的评估方法及系统 |
CN113065679A (zh) * | 2019-12-27 | 2021-07-02 | 北京国双科技有限公司 | 设备维修性能监测方法及装置 |
CN111210032A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-29 | 南京凯略能源科技有限公司 | 一种维修策略经济有效性的评估方法 |
CN112016710A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-12-01 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 轨道车辆维修策略的确定方法、装置和轨道车辆 |
CN114154769A (zh) * | 2020-09-07 | 2022-03-08 | 中核核电运行管理有限公司 | 基于现金流出法的核电厂改造类变更项目经济性分析方法 |
CN114154769B (zh) * | 2020-09-07 | 2024-09-10 | 中核核电运行管理有限公司 | 基于现金流出法的核电厂改造类变更项目经济性分析方法 |
CN118469411A (zh) * | 2024-07-15 | 2024-08-09 | 浙江高信技术股份有限公司 | 一种机电设备维修方法和装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106127311A (zh) | 一种基于改善因子与经济性的电力设备维修策略选择方法 | |
Zhang et al. | Evaluating uncertain investment decisions in low-carbon transition toward renewable energy | |
Zhou et al. | Valuing variable renewable energy for peak demand requirements | |
Al-Gwaiz et al. | Understanding how generation flexibility and renewable energy affect power market competition | |
Cany et al. | Nuclear contribution to the penetration of variable renewable energy sources in a French decarbonised power mix | |
US9484747B1 (en) | Holistic optimization of distribution automation using survivability modeling | |
EP2518665A1 (en) | Renewable energy configurator | |
US20200258168A1 (en) | Systems And Methods For Managing Watchlist Constraints On An Electric Power Grid | |
CN104680254B (zh) | 一种基于综合成本模型的电网规划方案优选方法 | |
Davies et al. | Emerging shadows in national solar policy? Nevada’s net metering transition in context | |
Keyaerts et al. | Impact of unpredictable renewables on gas-balancing design in Europe | |
Yang et al. | Insurance strategy for mitigating power system operational risk introduced by wind power forecasting uncertainty | |
Newell et al. | Estimating the economically optimal reserve margin in ERCOT | |
CN107730076A (zh) | 一种区域配电网设备综合利用效率分析方法 | |
Barraco | Distributed energy and net metering: adopting rules to promote a bright future | |
Byers et al. | Modeling flow-based market coupling: Base case, redispatch, and unit commitment matter | |
CN105488342A (zh) | 一种配电网升压运行项目碳减排量的核算方法 | |
CN110222896A (zh) | 一种利用备用变压器降低变电站运行风险的方法 | |
CN105243513A (zh) | 自下而上的县域电网资金优化配置方法 | |
CN105160411A (zh) | 基于全寿命周期管理配置无功补偿容量的优化方法 | |
Vasiljevska et al. | Assessment framework for projects of common interest in the field of smart grids | |
KR101580982B1 (ko) | 신재생 에너지 발전의 확률적인 발전량 표현을 이용한 시뮬레이션 장치 및 그 시뮬레이션 방법 | |
Unit | State of the market 2017 | |
de Oliveira et al. | Integration of business climate resilience on the transmission expansion planning over the low-carbon energy transition | |
Millstein et al. | Empirical estimates of transmission value using locational marginal prices |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20161116 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |