梯级水库群发电优化调度大系统分解协调模型

以梯极水电站群作为背景,以大系统分解协调技术作为理论基础,建立了梯级水电站群优化补偿调节的数学模型,并开发出一套实用的水库群优化补偿调节软件,通过实例验算,证明模型的建立与软件的开发都是成功的。

为充分挖掘梯级水库间的水文补偿和库容补偿潜力,获取更高的综合利用效益,利用判别系数与水库蓄供水控制线相结合的方法,对乌江梯级水库的蓄供水方式进行了研究,并结合免疫粒子群算法,以梯级水电站发电量最大为目标对水库蓄供水控制线进行优化。联合调度结果表明,优化后的水库蓄供水控制线不但可以合理控制水库蓄放水次序和蓄放水量,达到合理控制水库群运行方式的目的,还在实际调度中具有良好的可操作性和抗风险性。

梯级水库群优化调度规律是指导梯级水库群优化运行的重要工具。本文应用概率统计法和相关分析法对乌江流域的兼顾保证出力发电量最大计算结果进行统计归纳,通过引入经验频率分析了各库在不同调度期的水位变化规律和建立时段平均出力与本时段可用水量相关关系图来研究各库在不同调度期的发电规则,为挖掘梯级水库长期运行结果中蕴藏的潜在规律提供了一种方法。通过对乌江梯级各库水位变化规律和发电规则的研究,为乌江梯级水库群优化运行提供了理论支撑。

乌溪江梯级电站水力资源丰富,湖南镇水库又具有高水头、高调节性能,优化调度空间较大。介绍湖南镇电站的年度计划编制、中短期优化调度方法、乌溪江梯级电站机组的优化组合以及电力营销工作,并对2004年的调度效益作了分析和总结。图2幅,表6个。

应用大系统分解协调方法对串联水电站水库群的优化调度问题进行了分析和研究，建立了相应的优化调度模型，并进行了实例计算与分析，得出了较好的结果．

发电调度是乌江梯级水库的主要任务,决策正确与否不仅关系到电网的安全经济运行,而且关系到梯级各电厂的经济利益。本文介绍了如何通过会议的形式,利用现代信息等高科技技术,集中研讨历史和实时水情、气象、电网需求和发展趋势,以对预先制定的各种可行调度方案做出科学的决策,从而获得满意的调度方案,为乌江梯级水库的安全、经济调度做出贡献。

根据沅水各断面历史水文资料及湖南当前丰枯电价水平,运用动态规划优化理论归纳了沅水流域梯级电站联合运行规律,提出了调节能力较强的三板溪、五强溪两个水库的运行方式。实例结果表明,该方式对沅水流域水库联合调度、充分发挥流域梯级发电效益具有指导意义。

分析了人工鱼群算法存在的问题,提出一种改进人工鱼群算法,并将其用于梯级水库群的优化调度.其改进思想是采用动态调整人工鱼视野和步长的方法,较好地平衡了人工鱼群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾;在此基础上,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,在局部更新时采用了阈值选择的策略.通过实例验证了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定.

本文结合梯级水库中长期发电优化调度问题,针对差分演化算法在进化过程中,其适应度的进化模式未考虑进化的外部环境与进化成分之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法在梯级水库中长期发电优化调度中的应用。通过实例验证,结果表明该算法具有可靠性与合理性,提高了计算精度和计算效率,为高维、复杂的梯级水库中长期发电优化调度模型提供了一个新的求解途径。

水是生命之源,也是生产的重要根本,环境生态的基础配备,在近几年的经济发展和国家建设中,针对水力发电的策略也有了相关的技术人员安排,有效的推进可再生能源发电的合理性和完备性,提升电力系统运行状态的综合性和灵活性,促进该种发电形式的有效开展。本文就基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度研究进行分析和归纳。

本文提出了一种基于惩罚改进的蚁群最优化算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中。本算法以蚁群蜂群算法中群体协作的反馈机制、随机搜索的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;同时针对梯级调度优化中常见的多维变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造了惩罚因子,使得带约束问题转化为了纯粹的优化问题。经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力。

为了进一步增强微粒群算法的优化性能,提出了一种改进微粒群算法,并将其用于求解梯级水库群的优化调度。该算法引进了类似遗传算法的交叉和变异算子来提高搜索效率,其中交叉是微粒在解空间中的位置以一定的概率随机进行算术交叉,变异是微粒以一定的概率随机使速度矢量的某一维分量变为0。为了加速收敛,初始微粒群生成时采用了有条件的随机自动生成方式,并利用惩罚函数法来处理边界条件和其它非等式约束。实例计算结果表明,改进微粒群算法具有比常规动态规划法和常规微粒群算法更快的计算速度,且优化调度结果比较满意。

结合梯级水库群联合运行的实际情况,分析目前国内外水库调度算法不足,本论文利用变尺度混沌优化算法(mutativescalechaosoptimizationalgorithm,mscoa)对梯级水电站群中长期水库调度问题应用研究,建立一种梯级水电站群中长期水库优化调度模型,通过实际数据验证,此方法可以获得梯级各电站的最优运行方式,为指导梯级各水电站的实际运行最优化提供科学决策依据。

针对苏帕河流域梯级水电站的特点,充分利用先进计算机技术和网络技术,运用系统工程、数理统计、动态规划等理论,对梯级水电站联合优化调度的理论方法进行了深入研究,确立了优化调度的内容和目标,特点和方法,建立了苏帕河流域梯级水电站联合优化调度模型,分析了梯级电站优化调度的技术方案,最后讲述了梯级电站优化调度的功能。

针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法。为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略——ant-proportion,综合考虑全局和局部信息。以漫湾—大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效。

利用广义蚁群算法对梯级水库进行优化调度,采用以水量平衡方程为主要约束的随机自动生成方式生成初始蚁群,并利用惩罚函数法处理边界条件和其他非等式约束。实例结果表明,该算法搜索能力强、精度高、可靠、有效实用。

本文针对粒子群算法在求解高维、复杂的梯级水库发电优化调度时后期种群缺乏多样性、收敛于局部最优解的缺陷,结合梯级水库发电优化调度的特点,提出了应用差分演化算法改进粒子群的混合优化算法。通过实际算例验证了该混合方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度模型求解提供了一种新的途径。

1 皈 陕西机械学院学~(1992)第8卷第4期255 梯级水电站群补偿调节的大 系统分解协调算法 ， 田峰巍匝囹沈晋t7弓 (陕西机械学院水利水电学院) 提要本文提出了梯级水电站群补偿调节曲大糸统分解协调算法，并以汉江上游石 泉安康梯级水电站为例，给出了计算结果． 关键词竖丝坐保证出力旦旦垒鎏关联平衡法 位于同一电力系统的梯级水电站群．根据其各自水库的不同调节特性，通过相互之间的 补回节，可以提高系统的总保证出力。其结果使，在规划设计阶段，增加水电系统的装机 容量以达到减少电力系统总投资之效果；在运行阶段，减少系统运行破坏的概率以提高系统 运行的灵活性与可括陛。所以，提高整个水电系统的总保汪出足补偿调节的核心问题． 本文建立了梯级水电站群补偿调节的数学模型。在求解该模型时，提出首先应用poa 原理将原模型在时程上分解，

金沙江下游溪洛渡、向家坝至三峡、葛洲坝四库梯级为长江流域水能资源调控重点枢纽工程,开展四库发电联合优化调度效益显著.研究建立四库系统独立发电、联合两种模式下优化调度模型,采用长系列径流系列计算发电效益增益,统计增益的时间、年型、空间分布特征.提出基于全微分法的增益占比析因方法辨识发电增益受发电水量、水头影响贡献占比,归纳增益产生机制.结果表明:(1)消落期发电增益集中产生在5月份;向家坝、葛洲坝为主要受益水库.(2)联合增益的产生原因在于联合调度过程中溪洛渡、三峡均化了5月、6月放水过程,降低向家坝、葛洲坝的弃水量,抬升两库水头,增加发电效益.(3)向家坝的补偿增益受发电水量、水头贡献占比相当,葛洲坝的补偿增益主要以发电水头抬升的水头效益为主,溪洛渡、三峡的效益变化主要受联合调度过程中水头变化影响.

提出了考虑水流滞时的短期梯级水电日优化调度模型。将水流滞时表示成平均出库流量的非线性函数形式,以反映梯级水电站间水流滞时的动态特性。同时,提出了针对复杂的水流滞时、水电转换、分段出力限制等非线性函数线性函数线性化建模的新方法,通过引入多组状态变量及相关约束,将梯级水电日优化调度问题转换为线性混合整数规划问题,最后,采用cplex商用软件包进行求解。通过对包含13个水库、44台机组的梯级水电系统的算例分析,验证了模型的合理性和方法的有效性。

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。

我国大水电集中投产,形成大型流域梯级水电站群,使得如何做好梯级水电站群的调度运行工作,实现大范围资源优化配置显得尤为重要.阐述了我国水电发展现状;根据梯级水电在不同时间尺度下的运行特征和任务需求,对中长期/短期调度、日前调度和实时调度的目标函数与约束务件进行总结.优化算法方面,探讨了优化调度模型降维方法,重点分析了动态规划算法、遗传算法、粒子群算法的并行特征,并介绍了并行计算技术的实际应用.最后,针对未来梯级水电参与电力市场面临的问题及后续研究方向给予展望.