摘要
梯级水电站群发电效率优化将极大地提高清洁生产和可再生能源的利用水平。针对梯级水电站群水系统关联特征和耦合特性,提出一套新的基于数据包络分析(data envelop-ment analysis,DEA)的梯级水电站群效率分析指标体系,并根据此指标体系建立适应的梯级水电站多目标优化调度模型;运用CCR模型、BCC模型以及超效率DEA模型对历史运行数据和优化调度数据进行效率的评价和分析,指出梯级水电站在不同的运行状态下效率的合理性;分析产生非效率的原因,验证指标体系的正确性;通过超效率值的分析验证优化调度模型的合理性,并指出优化调度可提高梯级水电站群的运行效率。最后提出基于DEA效率分析的梯级水电站群优化调度思路。
梯级水电站群发电效率优化将极大地提高清洁生产和可再生能源的利用水平。针对梯级水电站群水系统关联特征和耦合特性,提出一套新的基于数据包络分析(data envelop-ment analysis,DEA)的梯级水电站群效率分析指标体系,并根据此指标体系建立适应的梯级水电站多目标优化调度模型;运用CCR模型、BCC模型以及超效率DEA模型对历史运行数据和优化调度数据进行效率的评价和分析,指出梯级水电站在不同的运行状态下效率的合理性;分析产生非效率的原因,验证指标体系的正确性;通过超效率值的分析验证优化调度模型的合理性,并指出优化调度可提高梯级水电站群的运行效率。最后提出基于DEA效率分析的梯级水电站群优化调度思路。
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第S1期30-37,共8页
Proceedings of the CSEE
基金
国家自然科学基金项目(50767001)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20094501110002)
广西自然科学基金项目(2011jjA60017)~~
关键词
梯级水电站群
数据包络分析
超效率数据包络分析
发电效率指标
cascaded hydropower plants
data envelopment analysis(DEA)
super-efficiency data envelopment analysis
production efficiency indexes