梯级水电站水电联合优化调度管理系统研讨设计

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。

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

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。

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。

本文作者通过对k判别式法基本原理及水电站水库调度图相结合的k判别式方法进行了分析。主要就水电站水库优化调度中,利用判别式法求解梯级水电系统优化调度的运行规律进行了详细的研究。同时以实例应用说明了该求解模型和方法在梯级水电站调度系统中是行之有效的。

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。

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。

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。

为保证梯级水电站安全、稳定、高效运行,充分利用水资源,需要对梯级水电站进行联合优化调度。根据梯级水电站蓄能最大原则,全方位考虑梯级水电站运行的约束条件,通过逐步搜索算法,对梯级水电站面临时段的运行进行优化计算,并根据优化结果制定梯级水电站优化调度规则。梯级水电站蓄能最大原则在短期能使梯级水电站蓄能最大,长期能使梯级水电站群发电量达到最大,根据梯级水电站蓄能最大原则制定的梯级水电站,短期调度规则能够使梯级水电站取得效益最大化。

郁江梯级水电站群由西津、仙依滩和桂航3座水电厂组成。针对西津电厂出力变化频繁,加上西津下游两电厂装机容量较小,经常出现弃水,用增量动态规划法进行了联合优化调度探索,同时介绍马斯京根分段流量演算法。

基于西江公司水调自动化系统,探讨研究其所属的梯级贵港和桂平2座水电站短期优化联合调度,建立了梯级发电量最大模型和考虑调峰约束模型,介绍了\"离散微分动态规划(dddp)算法\"的求解方法,并利用该方法进行了具体实例计算,深入分析了枯、平、丰3种不同流量的来水日下发电量最大模型的优化结果和考虑调峰约束的影响,为公司梯级水电站合理安排负荷分配提供一定的借鉴。

一、梯级水电站概况黄河支流洛河上有禹门河、具有水、张村、崛山4座梯级水电站,故县水库是一座以防洪为主,以灌溉、供水、发电综合利用为目标的大型水利枢纽,最大坝高125m,总库容11.75亿m3,电站装机容量60mw,3台机组于1992年年底并网发电,主要承担洛阳地区电网的调峰任务。其调峰运行,使得下游各电站在一日内流量变幅较大,同时,产生的不稳定流对洛宁、宜阳等县的灌溉、发电、供水和水产养殖等造成一定的影响。

cnr公司是法国最早也是独家的可再生能源生产商,拥有并运营罗纳河上19座径流式梯级水电站。为优化能源管理,该公司成立了创新性综合协调机构,即间歇式可再生能源优化和远程控制中心,并联合内部开发的it工具进行发电预测、水电资产监管及欧洲批发市场电力销售优化等。实践证明,在严格的安全限制下,该中心使cnr公司实现了电力销售最大化,并进行了风险对冲,减少了均衡成本,从而有效促进间歇式可再生能源融入欧洲电力市场。

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.

针对电力市场中买卖双方通过签订远期合同进行交易的市场交易类型,结合水库优化调度理论与方法,建立物理合同和金融合同下的梯级水库优化模型,并以清江梯级水电站为例进行应用研究,验证了模型的合理性与有效性,为今后市场环境下水电商针对不同的合同签订方式做出决策提供了参考和依据。

为保证电力市场运行的有序性、电力供应和电价的稳定性，国家积极组织发电公司与电网之间签订电力合约。当梯级水电站与电网签订年度电力合约后，电网通过预测用户用电需求，年初时，确定各电站在各月份担任的负荷任务，而水电站的来水具有很大的随机性，导致出力受其影响较大的水电站在履行电网分配的任务时可能存在风险。优化发电资源配置、提高系统的运行安全是电力市场改革的重要目标。分析了梯级水电站多目标发电优化调度的相关内容。

以发电量和保证出力为目标建立梯级水电站的多目标发电优化调度模型,对三峡梯级中长期发电优化调度进行研究。针对传统方法求解多目标优化问题的局限,提出一种强度pareto差分进化算法(strengthparetodifferenti-alevolution,spde)用于求解梯级水电站的多目标发电优化调度问题。spde以差分进化算法(differentialevolution,de)为基础,采用spea2的适应度评价方法,并根据多目标优化的特点对de的进化算子进行修正。同时,提出一种自适应柯西变异策略(adaptivecauchymutation,acm)用于克服算法的早熟收敛问题。三峡梯级水电站实例研究结果表明,spde可同时考虑两个目标并有效处理复杂约束条件,一次运行即可得到一组在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选。

针对梯级水电站采用的以发电效益最大化为目标的优化数学模型具有一定局限性且未考虑峰谷电价影响的问题,在原有发电效益的基础上增加峰、平、谷电价,不同时段给予不同电价进行优化,提出基于分时电价的梯级水电站优化调度数学模型.以黄河上游的梯级水电站为例,采用matlab软件的模式搜索法、遗传算法分别对模型进行求解,验证该优化调度数学模型的正确性及算法的合理性和可靠性,从而为市场环境下高维、复杂的梯级水电站短期优化调度提供了一种新的求解途径.

应用判别式法求解大规模梯级水电站库群发电优化调度问题,以便能够直观反映梯级水电站系统的运行规律.为解决方程组求解带来的困难,采用坐标轮换法,将多库同时供、蓄水决策转化为单库逐次轮换决策,并结合水库常规调度图规则,对判别式法进行修正,使求解结果更为合理.结合乌江流域梯级水电站调度系统,给出了一个在梯级系统保证出力约束条件下发电量最大的实际例证.

http://www.***.*** 乌溪江梯级水电站优化调度研究 芮钧 国电自动化研究院，江苏南京（210003） e-mail：ruijun12@163.com 摘要：以乌溪江梯级水电站为例，详细介绍了用逐步优化算法求解梯级水电站发电优化调 度的全过程。此方法可以获得梯级各电站的最优运行方式，指导梯级各水电站的实际运行。 关键词：乌溪江梯级电站，逐步优化算法，优化调度 1.引言 水电站的单库优化调度问题，可以使用常规动态规划算法来求解，其计算时间和计算精 度均能满足实际生产的需要[1]。但是，梯级水电站优化调度决策变量较多，且各水库之间互 相影响，利用常规的动态规划来求解会遇到维数灾问题[2]。目前比较适合用于求解梯级水电 站优化调度的算法主要有逐步优化算法和基因遗传算法。本文主要讨论用逐步优化算法求解 梯级水电站优化调度问题的方法。 逐步优化算法（