基于改进NSGAⅡ梯级水电站多目标发电优化调度

根据梯级水电站水库来水特点和运行特点,提出一种在一年中从汛期和非汛期两个时间段分别建立不同的多目标长期优化调度模型,采用线性加权法和外点罚函数法将含约束条件多目标问题转化为无约束单目标问题,应用粒子群算法(pso)进行求解.算例表明了该模型的正确性和求解方法的可行性,为梯级水电站优化调度提供了一种更全面、具体的模型.

为有效求解梯级水电站多目标联合优化问题,充分发挥水电的发电效益和容量效益,提出一种新型的改进多目标布谷鸟算法(imocs)。针对传统布谷鸟算法存在收敛速度慢的问题,将动态发现概率和步长融入到算法中,并结合非支配排序遗传算法(nsga-ii)的非支配排序思想以及拥挤距离维护外部档案集策略,提出imocs;通过测试函数验证了所提算法的有效性。将imocs应用到乌江梯级水电站多目标优化调度中,得到了分布均匀的非劣调度方案集。最后通过模糊决策模型,主客观确定目标权重法,从非劣解集中选择一个折中方案,得到各水电站发电用水过程。结果表明,调度方案合理、可靠,且均能满足各项约束条件。梯级水电站优化调度采用imocs具有较大的实用意义。

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。

梯级水电站优化调度要考虑发电、防洪、电网安全运行等多个目标,具有高维、动态、非线性等特征,求解复杂。为解决这一问题,通过改进花粉算法搜索策略和引入差分变异操作,加快算法收敛速度,增加种群多样性,并将该算法用于求解梯级水电站多目标优化调度问题。结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高,对求解梯级水电站多目标优化问题具有一定的优越性。

梯级水电站优化调度要考虑发电、防洪、电网安全运行等多个目标，具有高维、动态、非线性等特征，求解复杂。为解决这一问题，通过改进花粉算法搜索策略和引入差分变异操作，加快算法收敛速度，增加种群多样性，并将该算法用于求解梯级水电站多目标优化调度问题。结果表明，该算法收敛速度快，求解精度高，对求解梯级水电站多目标优化问题具有一定的优越性。

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。

弃水是影响梯级水电站经济运行的一个重要因素,针对静态弃水策略的不足,在协调条件的基础上,建立了梯级水电站的动态弃水模型,以此为基础建立调度期内发电量最大、年调节或季调节水库末蓄水量最大、日调节水库末蓄水量偏差平方和最小、总耗水量最小及末级水电站弃水量最小的多目标短期优化调度模型。针对仿电磁学算法原理(electro-magnetism-likemechanism,elm)简单及收敛迅速的特点,采用嵌入数据包络分析(dataenvelopmentanalysis,dea)的混合仿电磁学算法对多目标优化调度模型进行求解,该算法避免了传统权重系数法的盲目性。对一个8级梯级水电站系统进行仿真分析,结果表明所提出的动态弃水策略可以有效地提高梯级水电站的发电效益,同时也验证了混合仿电磁学算法在求解多目标优化问题时的有效性。

为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于fork/join多核并行框架的并行多目标遗传算法.该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互馈,提升算法收敛性和解集多样性;利用并行技术实现子种群在各内核的同步求解,提高计算效率.针对问题特点,耦合个体实数串联编码方法、混沌初始化种群策略和约束pareto占优机制等,进一步提升方法寻优性能.澜沧江流域梯级水电站群多目标优化调度结果表明,所提方法可充分利用多核资源,提升模型计算效率与求解精度,并能获得分布均匀、合理可行的调度方案集,为水电系统多目标高效决策提供科学依据.

根据梯级水电站不仅具有电力联系而且具有水力联系的运行特点,提出一种以年发电量和一级水电站耗水量为优化目标的梯级水电站多目标长期优化调度模型。通过定义各目标的隶属度函数,将多目标优化问题模糊化;采用最大模糊满意度法将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;应用协调粒子群算法(cpso)求解单目标优化问题。仿真验证了模型的正确性和求解方法的可行性,为梯级水电站优化调度提供了一种新颖有效的途径。

现代水电站的运行,不仅要满足电力系统运行要求,而且还要考虑多个目标之间的协调,才能使综合效益最大。文中概述了现代水电站各项指标之间的联合运行,并对其算法进行分类。针对常规多目标联合经济运行给出解决方法,以期达到各项指标相平衡的发展目标。

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题,并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例,给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤,并通过龙羊峡-李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明,与遗传算法相比,改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时,减少了机组的启停次数,并且使所有机组连续高效运行,从而降低了机组的维护费用,并增加了梯级的经济效益．

针对三峡梯级水电站汛末蓄水调度的复杂问题,以汛末蓄水、下游补水和梯级发电为目标,构建了梯级联合多目标蓄水调度模型,提出了两阶段约束法对模型目标进行降维处理,进而采用动态规划求解模型,并通过对不同来水过程的调度计算与方案比较。结果表明,随着三峡水库汛末蓄水位的抬高,梯级向下游补水能力逐渐减弱;若三峡水库汛末蓄水位相同,则梯级下游控制补水流量越大,梯级总发电量越大;若梯级下游控制补水流量相同,则汛末蓄水位越低,梯级发电量越大;下游控制补水流量越大,则梯级下泄流量越均匀,发电出力峰谷差越小,也越有利于下游通航安全。

研究网络分析技术在水库群调度中的应用，把多目标分层排序网络分析模型拓展到多目标梯级水电站调度的网络分析中，提出梯级水电站群调度多目标网络分析模型。结合某流域梯级水电站群优化调度实例进行模型的应用研究，结果表明，用本文模型构造的时空网络图，结构清晰，直观形象，算法效率高。

鉴于流域梯级水电站联合运行是一类多目标、高维数、多约束的复杂优化问题,以流域梯级总发电量最大和最小下泄流量最大为目标,建立梯级水电站多目标兴利调度模型。同时,结合pareto优化理论的数学描述方法,提出了适用于多目标优化问题求解的双种群多目标粒子群算法（dppso）,通过构建外部精英种群及其更新维护模式,为原始种群进化提供了精英向导。在金沙江下游梯级水电站多目标兴利调度中的应用表明,所提方法可均衡优化发电、通航两个目标,且求解精度高、非劣解集分布性好,为求解复杂梯级水电站多目标优化调度问题提供了一种新思路。

鉴于流域梯级水电站联合运行是一类多目标、高维数、多约束的复杂优化问题,以流域梯级总发电量最大和最小下泄流量最大为目标,建立梯级水电站多目标兴利调度模型。同时,结合pareto优化理论的数学描述方法,提出了适用于多目标优化问题求解的双种群多目标粒子群算法（dppso）,通过构建外部精英种群及其更新维护模式,为原始种群进化提供了精英向导。在金沙江下游梯级水电站多目标兴利调度中的应用表明,所提方法可均衡优化发电、通航两个目标,且求解精度高、非劣解集分布性好,为求解复杂梯级水电站多目标优化调度问题提供了一种新思路。

为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法(moqpso)。该方法以标准量子粒子群算法(qpso)为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能。乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的pareto解集,能够为工程人员提供科学的决策依据。

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。