混合差分进化算法梯级水电站调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法—蚁群算法(antcolonyalgorithm,aca)。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。

如今，广大民众对能源的需求量越来越高，但是我国的能源可用量却越来越少，在这种情况下，对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实，梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注．而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述，使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

梯级水电站中长期经济调度是一个典型非线性优化问题，通常要求在满足复杂的水力、电力约束条件，兼顾求解效率的同时实现梯级发电量最大。为有效解决这一问题，通过改进标准蝙蝠算法（batalgorithm，ba）更新策略和引入差分进化算法（differentialevolution，de）变异、选择操作，提出一种改进的蝙蝠算法（improvedbatalgorithm，iba）。对标准蝙蝠算法更新策略进行以下改进：1）蝙蝠个体脉冲频率不随种群迭代而更新；2）蝙蝠个体脉冲发射率和脉冲音量随种群迭代而更新；3）无条件接受全局搜索产生的新解，有条件接受局部搜索产生的新解；4）改进飞行速度公式，缩小新个体与当前种群最优个体的偏离值。同时，针对蝙蝠算法种群多样性差、易陷入局部最优的缺点，引入差分进化算法中的变异、选择操作，实现动态控制变异概率。建立兼顾梯级最小出力最大化的梯级总发电量最大模型，利用大渡河流域瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级梯级水电站经济调度问题实例，从流域长系列径流资料中选取典型年，对iba的主要控制参数（缩放因子、最大迭代次数）进行测试与分析。采用iba、ba、逐步优化算法（poa）对同一典型年进行模拟调度。从枯期出力特征、梯级发电量、算法运行时间3项指标综合来看，对于复杂的梯级水电站经济调度问题，改进的蝙蝠算法能够在枯水期给电网提供尽可能大而稳定的出力，同时缩短计算时间，获得更高精度解。

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。

以差分进化算法(de)为基本框架,结合混沌算法(ca)和蛙跳算法(slfa)各自局部搜索优势以及多核并行计算技术(pc),提出一种新的并行混合差分进化算法(phde),即将de与ca、slfa进行有机融合,分别对精英个体进行混沌局部搜索和对较差个体进行蛙跳局部更新,且差分进化运算、混沌局部搜索和蛙跳局部更新均采用pc,以有效缩短计算时间。phde具有三点优势:一是保留了de简单易行、收敛迅速的特点;二是继承了ca、slfa的遍历性,能够避免早熟收敛现象;三是通过合理的并行模式,有效降低了计算时间。典型测试函数表明了phde的可行性、高效性和鲁棒性。实例研究表明,phde具有较好的优化性能和计算效率,为高效求解水库群优化调度问题提供了一种可行途径。

提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高了算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程,计算结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。

针对梯级水电站群长期优化调度发电量最大模型,提出了一种自适应混合粒子群进化算法(ahpso)。该算法引入混沌思想生成初始解,并定义了粒子能量、粒子能量阈值、粒子相似度和粒子相似度阈值来描述算法的自适应变化以及群体进化程度,同时结合遗传变异思想进行粒子操作,最后提出了一种基于邻域的随机贪心策略以解决算法后期进化速度慢的缺点。以澜沧江下游梯级水电站群为计算实例的结果表明,ahpso比基本粒子群算法有更好的收敛性和优化结果,计算时间比逐步优化算法少,且优化结果相近,是一种可供选择的计算方法。

为提高水库群联合调度时的水资源利用率,重新审核水库群系统中原有单库调度图的有效性,本文提出了一种解决库群联合调度多目标、多变量的智能优化新方法—混合模拟退火遗传算法。该方法将遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力相结合,提高了计算效率和精度,避免了手工修正调度图的随意性。在以实际生产项目为依托的应用与检验中,在满足各类边界条件及保证率要求的前提下,该方法对梯级水电站水库调度图的优化可行、有效,为优化梯级水库调度图提供了一种新的有效算法。

针对梯级水电站短期优化调度的不确定性问题,研究了不确定性因素的概率分布规律,并根据实际系统的运行要求,给出了概率分布密度函数的假设检验方法。探索发电用水量与各种随机因素的互动关系及影响机理,构建了一种新的计及概率的梯级水电站短期优化调度策略。把灾变理论、混沌优化思想和基本粒子群算法结合起来,形成一种混合粒子群算法。该算法扩大了种群的搜索空间,增加了种群的多样性,改善了基本粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并能从理论上证明其依概率收敛至全局最优解。将混合粒子群算法嵌入蒙特卡罗随机模拟中对本文提出的模型进行求解,求解方法简单有效。仿真结果表明,该策略能较好地处理不确定性条件下梯级水电站的短期优化调度问题。

针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”，或陷入局部最优解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（isfla）。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作，同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明，通过将isfla与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比，isfla在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。

本文首先从目标函数和约束条件两个方面,介绍了梯级水电站优化调度的各类数学模型.然后对目前研究比较广泛的各类优化算法进行了综述.最后指出随着水电能源的开发,梯级水库优化调度下一步可能的发展方向.

随着经济社会不断发展,我国能源结构也随着不断变化,水电资源作为一项重要能源,其发展好坏直接关系到我国的可持续发展道路.梯级水电站作为水电的一种关键形式,必须对其进行发电优化调度,从而保证水资源得到合理利用.本文主要针对梯级水电站的主要特点和未来发展方向,总结了我国的一些成果,并深入分析了其运行过程中的主要问题,通过对模型进行改进,对其进行优化调度,提出了新的调度模型.

介绍了目前国内对于梯级水电站优化调度问题的研究和实践现状,重点研究了优化调度模型的建立和优化算法。

宏观视角下的流域梯级水电站联合调度金沙江区域梯级水电站迈入\"调控一体化\"时代长江上游大型水电站群联合调度发展战略流域梯级水电站联合优化调度的必要性及对节能减排的作用气候变化条件下的三峡梯级水库调度长江上游大型水电站群联合调度关键科技问题探讨

建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解。通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律。梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考。调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则。

遗传算法是一种简单、适用的搜索方法,经常用于解决非线性复杂的问题。水库群的最优调度问题,就是利用搜索算法根据水库群进出水和综合利用情况,把水电站水库看作一个系统,把系统的各元素,输入/输出参数等简化和假设后建立简化通用的数学模型,用搜索算法对该数学模型进行优化仿真,得出最优解。

在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法(differentialevolution,de)实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。

介绍分析梯级电厂水电联合调度的技术和策略,以及相应的计算机系统的组成原则。