三峡梯级水电系统多地区输电短期经济运行网络模型及算法

笔者依据实际工作经验及相关文献资料的记载,对梯级水电厂群短期经济运行原则进行分析,希望可以在日后提升水电厂群运行经济效益的过程中,起到一定促进性作用,最终在我国社会经济发展进程向前推进的过程中,做出一定贡献。

提出一种求解梯级水电系统短期发电计划问题的新方法——混沌杂交进化算法(chea)。该算法将混沌序列与进化算法有机结合在一起,同时采用浮点数编码并构造一种新的自适应误差反向传播变异算子,从而有效抑制了进化算法的“早熟”现象和收敛速度慢等缺陷。仿真计算结果表明,该方法可以求解具有复杂约束条件的非线性优化问题,算法求解精度高、收敛速度快,从而为水电系统的短期发电计划问题提供了一种有效的方法

． 6暑-=7大型梯级水电厂在电力系 经济运行中的快速分解协调法 ⋯⋯所7(水利水电科学研究院自动化)一／ 大系统分解协调理论广泛应用于大型复杂系统的控制与优化，在电力系统的短期优化， 特别是含有大型梯级水电广的短期经济运行申，有着广泛的应用。但长期以来，系统分解协 调方梧均存在收敛速度慢，计算时间长的问题，很难适应电力系统计算机实时监控技术的发 展，成为一个十分突出的实际问题。． 针对收敛速度同题，文献(3)在目标函数中引入了一个带有常数因子的附加项，在适 当选择该常数因子后，可改善收敛性能。但电力系统的运行方式千变万化，常数因子的选择 又与系统运行状态有关，因此选择适当的常数因子本身就是一项十分繁重的任务。 本文首先建立一般梯级水电厂及火电厂的短期忱化调度的数学摸型，应用系统分解协调 原理，将一个复杂的大系统优化问题，分解为多个子系

将量子计算理论引入到蚁群优化算法中,形成量子蚁群优化算法(qacoa),用于梯级水电系统经济调度研究中,以系统在调度期内实发电能和储蓄电能最大为准则构造优化目标函数。qacoa融入了量子计算理论的叠加态和概率表达特性,以量子态为基本信息单元,将量子比特的概率幅用于蚂蚁位置的编码,利用量子旋转门实现蚁群位置的更新,达到了比常规蚁群优化算法更好的优化效果。运用qacoa对梯级水电系统经济调度进行仿真,结果表明qacoa使调度期内实发电能和储蓄电能得到了明显提高。

首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程中,利用量子逻辑门实现了粒子的演化,具有比常规粒子群算法更好的目标优化性能。仿真结果证实该算法可有效解决水电机组经济运行问题。性能对比显示,该算法求得的解优于常规粒子群算法及其它优化算法所求得的解。

提出一种应用搜索法、动态规划法实现梯级水电站日经济运行的数学模型和算法。它既可用于实时的梯级水电站发电控制，又可用于控制梯级水电站日发电计划。本数学模型和算法理论上严谨、计算时间比较短，能满足实际运行的需求，此模型和算法应用于东江梯级电站、仿真计算的结果比较满意。

本文主要研究三峡梯级水电站与华中、华东和川东电网联网的短期经济调度问题,利用泛函分析和运筹学相结合的方法建立了三峡梯级水电站日负荷最优分配的数学模型。本文扩充和推广了hawary和christensen的最小范数法用来求解这个具有等式和不等式约束的高维非线性含时滞的动态最优化问题,最优策略由一组动态的非线性代数、微分方程确定。引入适当的变量并进行适当化简,最终可将三峡梯级水电系统的经济调度问题转化为一个最小范数问题,并给出了最优解的具体表达式.用lagrange乘子和kuhn-tucker乘子将约束条件并入目标函数中形成一个增广价格函数。通过变换可将该无约束优化问题转化为求解非线性代数方程组的问题。本文选用fletcher-reeves共轭梯度法求解无约束极值问题.在ibm-pc型微机上进行了试算。试算结果表明用最小范数法求解三峡梯级水电站日负荷最优分配问题是完全可行的,梯级水耗率有明显下降,能获得一定的经济效益。

第8卷a辑第3期高校应用数学学报vo1．8set．ano．3 1993年9月appliedmathematicsajournalofchineseuniversitiessep．1993 f(卜z 用最小范数法解三峡梯级 水电站短期经济调度问题 段虞荣 ，———-_一 钟波智7j／ (重庆大学) 摘要 本文主要研究三峡梯级水电站与华中、华东和川东电网联网的短期经济调度 问题．利用泛函分析和运筹学相结合的方法建立j三峡梯级水电站日负荷最优分 配的数学模型．本文扩充和推广1hawary和christensen的最小范数法用来求解这 个具有等式和不等式约束的高维非线性含时滞的动态最优化问题．最优策略由一 组动态的非线性代数、微分方程确定．引入适当的变量并进行适当化简，

针对梯级水电站厂内经济运行调度模型约束条件多、求解复杂的问题,提出了一种基于遗传算法的双层耦联求解算法,该算法兼有机组负荷分配和机组组合双重优化的特点,可同时求得厂内经济运行优化调度模型的全局最优解。研制开发了基于此算法的梯级水电站厂内经济运行优化调度程序软件,并且已应用于某流域梯级水电站厂内经济运行实际调度计算中,取得了较高的工程应用价值。

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。

本文采用网络特性的改进既约梯度法进行水电系统优化调度计算，适用于具有梯级电站或混联式水电站群的水电系统的经济调度。该法具有计算速度快，收敛精度高，占用内存少等特点。

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。

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。

水力发电是我国国民经济在发展过程中必不可少的重要组成部分,水力发电不仅会对我国经济发展起到一定的推动和促进作用,而且还能够从根本上为现代人的日常生活提供有效保障。在这一背景下,文章针对梯级水电站实时优化调度与经济运行的具体措施进行深入分析,为我国水利发电工程的未来可持续发展打下良好基础。

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。

水是一种绿色可再生能源，随着我国电力市场的发展与完善，水电站的优化调度成为保障电力系统安全和经济运行的重要技术工作。梯级水电站优化调度控制问题比较复杂，尤其是二级以上具有较大调节水库的梯级水电站的优化调度其难度更大，受到相关学者的广泛关注。本文就梯级水电站实时优化调度与经济运行进行简要分析。

水是一种绿色可再生能源，随着我国电力市场的发展与完善，水电站的优化调度成为保障电力系统安全和经济运行的重要技术工作。梯级水电站优化调度控制问题比较复杂，尤其是二级以上具有较大调节水库的梯级水电站的优化调度其难度更大，受到相关学者的广泛关注。本文就梯级水电站实时优化调度与经济运行进行简要分析。

该文建立了三个复杂的清江流域梯级水电站短期优化调度模型,其中包括了蓄水位约束、用水约束、出力约束,利用poa(逐步逼近法)法解决水电站群的优化问题,较大的提高了水库效益,获得较为满意的结果。

针对水电站厂内经济运行中需要考虑的关键问题,建立了相关的数学模型。根据该模型的特点,提出了一种基于遗传算法求解的新思路。该算法采用浮点数编码技术和以发电运行总成本倒数为适应度函数,并设计了一些启发式技术和遗传操作算子有效地处理模型中的各种约束条件,使得算法在遗传操作迭代过程中的所有个体都是可行解。实例研究表明,模型合理,算法可行、有效。

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。