基于过程神经网络和量子免疫算法的油气评价

为评价我国目前油气资源的可持续发展能力,提出了一种将过程神经元网络与量子免疫算法相结合的评价方法。首先,在构建油气资源可持续发展能力评价指标体系的基础上,采用过程神经元网络建立评价指标体系与评价结果之间的映射关系;然后采用量子免疫算法完成网络的训练;最后,以2004年～2006年的油气资源经济可持续发展评价为例,验证了方法的有效性和可行性。

基于遗传程序设计的中长期径流预报模型研究与应用

应用遗传程序设计建立径流中长期预报模型，结合径流序列数据的特点通过自相关分析确定其滞时输入变量的个数。采用均方误差作为其适应度评价函数，以漫湾实测月径流序列（1953—2003年）和洪家渡实测月径流序列（1951～2004年）为例，通过与ARMA模型、人工神经网络模型的预报结果比较，显示该模型应用于径流中长期预报简单易行且精度较高。

基于粗糙集理论和遗传程序设计的短期负荷预测模型研究

利用粗糙集理论处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,找到了与负荷直接相关的因素。以利用遗传程序设计进行演化建模对贵州电网日96点负荷实例进行了预测,与BP神经网络法相比,本模型预测精度高,在短期负荷预测中具有有效性和可行性。

水电经济运行课程任务导向型教学模式探讨

针对研究生水电系统优化调度课程教学实践中的问题,应用任务导向型教学模式,以具体任务为中心,将教学过程与实践紧密结合,使学生在完成任务的过程中完成课程学习。在丰富的工程实践背景基础上,通过精细化的任务设计,授课与实验交插的教学计划,理论与实践相结合的教学方式,确保这一模式顺利实施。教学实践中,这种模式能够很大程度提高学生学习兴趣,加快入门的速度,提高教学质量,有助于提高水文学及水资源、水利水电专业研究生培养水平。

水电调度方向研究生“工程-教学”二元培养方案研究

我国水电经过20多年的高速发展,已经全面进入调度运行阶段,目前对调度和管理方面人才的需求量很大,要求很高。该文结合我国西南水电富集电网、特大流域梯级调度工程实际,针对现行的水电调度方向研究生偏重理论化培养问题,提出了"工程-教学"二元培养方案,并从课程教学内容方案设计、课外工程实践方案设计及二者协调机制等三方面进行了详细阐述。该方案在教学实际应用上,取得了良好的效果,验证了方案的可行性。

高比例水电电力市场关键问题及其进展

中国西南地区和长江流域上游开发的水电需大规模外送,在电网中的高占比使得所在区域高坝大库水电参与复杂电力市场不仅势在必行,而且充满挑战。市场化过程中如何避免结构性、竞争性弃水和缺电,如何实现对电网的有效调峰是我国水电参与电力市场的核心问题。本文概要总结了水电参与电力市场的4个关键问题,简述了巴西、北欧,中国的云南、四川以及南方电网水电参与电力市场的情况,并从实用化角度给出了水电参与电力市场的4个重要进展:水电复杂边界条件下高效建模极大提高了水电参与现货、水电竞价的求解效率,也提高了电力交易精细化水平;水电市场化边界护栏为水电参与电力市场提供了前置条件,能够提高水电对电网的保供能力;水电现货出清方法解决了包含水电的现货出清效率低、竞争性弃水、交易结果难执行等问题;水电竞价方法,为大型水电基地合理配置市场资源和减少不确定性风险,推演竞争对手的竞价行为和竞价策略,统筹考虑水电收益与调峰、生态、通航等社会责任提供了重要的可行方法。随着双碳目标加速推进,如何通过市场化发挥水电“量”的保供和“绿色”价值以及“力”的“灵活性”价值,是未来需要深入研究的关键工作。

多重不确定性下水风光多能互补长期优化调度方法

如何应对水风光多重不确定性及其导致的高维优化求解难题是流域水风光多能互补长期调度面临的关键挑战。为此,提出基于马尔科夫链和Copula函数的水风光联合场景生成方法,并通过同步回代缩减法进行场景削减,量化表征水风光多重不确定性;以此为输入,构建流域水风光多能互补长期两阶段随机优化调度模型,并通过Benders分解算法和凸化线性化建模技术实现高维非线性优化问题的高效求解。最后以金沙江下游清洁能源基地为研究对象进行了仿真验证。通过对比分析,证明了所提方法能够有效提升长期调度方案对水风光不确定环境的适应性,提高了多能互补综合效益。在样本外检验中,所提方法比传统方法的发电量增加了0.552亿kWh,弃水量减少了1.694亿m~3,表现得更具可靠性。

水电支撑新型电力系统灵活性研究进展、挑战与展望

风光新能源发电的中长期季节性波动、短期随机性和间歇性波动使得新型电力系统面临巨大的灵活性需求和季节性保供挑战。为此,我国工业界和学术界提出“水电角色重塑和功能再造”的概念,目的是充分发挥我国独一无二的水电资源优势,重塑水电灵活性资源角色,支撑新能源大规模开发利用。这一理念和相关理论技术问题,受到政府部门、电力企业的充分重视和众多学者的广泛研究,且仍在发展之中。为了更好地总结和展望相关研究成果,该文归纳我国水电灵活性的重要现实基础,并从流域水风光综合基地、省级电网、区域电网3个层级,综述水电支撑新型电力系统灵活性的研究进展。在此基础之上,从理论方法和工程应用2个方面提炼亟待突破的关键挑战,并展望相关解决思路。

考虑风电出力和电价不确定性的水风联合现货市场竞价策略

以风电为代表的新能源参与现货市场已是大势所趋,但出力不确定性导致其市场竞争力较弱,而电价的不确定性又进一步增大了其承担的收益风险。联合具有灵活调节能力的水电是有效的解决途径,而制定符合决策者风险意愿的竞价策略则是其中亟须解决的关键问题。为此,从价格接受者角度提出了水电联合风电参与现货市场的竞价模型。模型中采用笛卡尔积组合后的典型场景集描述风电出力、市场电价等多种不确定性,采用条件风险价值衡量不确定性导致的市场风险,并以风险因子作为决策者风险偏好纳入决策过程。通过引入0/1整数变量,将模型中的非线性函数转换为混合整数线性规划模型予以求解。以中国西南某省梯级水电站和风电场为背景,验证了模型的有效性,并进一步分析了风险偏好对竞价决策的影响。

兼顾本地与直流受端电网调峰需求的水电站群短期优化调度模型

面对巨型水电站群高压直流送端电网和受端电网日益严峻的调峰压力,建立了一种兼顾本地与直流受端电网调峰需求的梯级水电站群短期优化调度模型。模型以多电网剩余负荷最大值最小为目标,考虑常规梯级水电站群水力、电力约束,以及复杂高压直流输电线路运行约束,并引入直流线路与水电站之间耦合运行约束。在模型求解阶段,引入辅助变量将目标函数、水电运行约束、直流运行约束线性化,并采用大M法对直流线路与水电站之间双向区间耦合约束进行线性化,将原模型转换为混合整数线性规划模型。以中国西南地区某巨型水电站群冬季和夏季典型日为实例研究,结果表明:送端电网负荷峰谷差降幅高达100%,受端电网负荷峰谷差降幅分别达28.1%和31.6%。所提模型能够利用高压直流输电线路共享水电灵活性,有效实现多电网调峰,并保证直流输电线路运行在安全区间,可以为巨型梯级水电站群短期多电网调峰提供参考和借鉴。

考虑时空相关性的流域水风光多能互补系统高维不确定性场景生成方法

受到变量维度高、时空随机关联等复杂因素影响,如何生成年周期的径流、风电光伏出力耦合场景序列是西南流域水风光一体化多能互补规划和长期调度面临的关键难题。该文提出一种考虑时空相关性的流域水风光高维耦合不确定性场景生成方法。以多年长序列历史数据为输入,首先,构建基于季节性马尔科夫链的时序相关性模型,分别捕捉径流、风光发电能力年内逐月时序状态转移特征;其次,构建基于混合Copula函数连接的C藤水风光空间相关性模型,表征流域内水风光异质能源的空间相关特性;以时空相关性建模结果为基础,结合蒙特卡洛抽样,提出水风光多能互补系统高维耦合场景集生成方法。最后,以我国金沙江下游梯级电站以及金沙江下游区域内风光电站为应用实例,对比验证了所提方法的有效性。

水风光综合基地多风险量化及长期多目标协调优化调度方法

水风光一体化运行可以发挥多种能源优势,提高综合效益。风光能源大规模并入水电基地,因不确定性增加致使系统能源消纳和电力供应问题更加突出,将面临更高弃水和缺电风险。针对该问题,提出了一种评估各时段蓄水状态的风险量化方法。基于该方法构建了考虑弃水量、发电量、弃水风险和缺电风险的多目标调度模型,基于双层优化,采用动态规划、离散微分动态规划和逐步优化相结合的算法进行高效求解,将分层序列法与线性加权和法嵌入算法中,以协调多目标矛盾。最后,以中国某水风光综合基地为工程背景模拟调度,并将所提模型与传统模型进行对比验证。研究结果表明,所提模型能较好地刻画运行风险,通过调整水电运行方式能合理消纳新能源,并获得更高稳定收益;模型能以较高效率完成求解,并满足实际调度时效性要求;在实际场景与预测场景出现偏差时,能显著降低弃水损失,通过改变水电运行方式以适应新能源日益增长带来的运行风险。

亿千瓦级时代中国水电调度问题及其进展

三峡工程和西电东送工程开启了中国和世界水电史上从未有过的最大规模水电工程建设,中国水电取得了1亿千瓦、2亿千瓦和3亿千瓦里程碑成就。截至2017底,中国水电装机容量达到了3.41亿kW,是排名第2美国3倍多,等同于紧随其后世界5个水电大国总和。中国水电区域电网水电装机规模超过1亿kW,有两个省级电网水电装机规模分别超过了7000万kW、6000万kW,超过排名第5的日本,紧随排名第4的加拿大;十四大水电基地中,有7个干流梯级水电装机容量超过了1000万kW,最大金沙江流域超过了3000万kW;西电东送"南通道"和"中通道"20条特高压直流和8条特高压交流跨省跨区域水电输送能力1.05亿kW。中国水电史无前例的系统规模和发展速度,极大改变了国内外现有的调度管理方式,对传统的水电系统调度方法提出了重大挑战,需要全新的调度方法。本文概述了中国水电发展历程,总结了水电系统新变化和面临的三大水电问题,梳理了最近10多年中国水电突出的理论和方法进展,最后指出未来需要开展能源结构转型中的中国水电问题研究。

梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离散微分动态规划方法

伴随水电规模的扩大,水电站群优化调度的计算量不断增加,需要探求新的方法。在分析离散微分动态规划(discrete differentiation and dynamic programming,DDDP)算法的基础上,提出了基于分治模式的梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离散微分动态规划(parallel discrete differentiation and dynamic programming,PDDDP)方法,并以澜沧江梯级的6个电站系统长期优化调度问题为应用实例,在多核计算环境下进行验证。结果表明,多核环境下的PDDDP方法简便易行,能充分利用闲置计算资源、大幅度提高优化调度的计算效率,是解决大规模复杂水电系统调度的高效和实用方法。

大规模特高压直流水电消纳问题及应用实践

随着金沙江、雅砻江、澜沧江流域溪洛渡、向家坝、糯扎渡、锦屏等巨型水电站陆续全部竣工和集中并网发电,中国水电输送规模急剧扩大,大规模水电输送直接影响到中国电力资源大范围合理配置,其消纳和对受电端电网的调峰矛盾凸显。然而,由于送端电网水电调节性能弱和消纳能力有限,中国现行的按照电站自身的运行要求或者送端电网的电力盈余安排输送计划的方式,极易出现"直线"或者"反调峰"水电输送计划,加重了受电端电网调峰压力,不利于水电大规模消纳和发挥其优质的调峰作用。如何根据送受端电网负荷特性差异,发挥跨流域梯级水电站群相互补偿作用,利用不同电源特性以最大程度消纳水电和发挥水电的调峰作用,需要研究水电大规模输送的网网协调、网省协调、厂网协调优化调度方法、补偿机制、调峰阀值和协调策略等。上述问题是中国现阶段特高压直流水电大规模输送核心所在,其研究将能够更加合理配置中国电力资源,缓解受电端电网调峰压力,改善长三角洲、珠江三角洲电源结构,减轻这些地区的雾霾压力,切实保障中国电网安全、经济、环保、可靠运行。

大规模水电站群短期优化调度方法Ⅰ:总体概述

大规模、跨流域、跨省、跨区域已经成为我国水电调度的显著特征,并成为制约我国电网安全和经济运行的重大因素随之产生了很多新的复杂调度和运行难题,如巨型电站多振动区、跨省跨区调峰、调度运行中的复杂应用需求和应用系统中实用化求解方法问题等。本文结合工程实践经验,阐述了中国水电调度与运行管理面临的新问题和挑战,针对工程实际中出现的新问题,提出了求解大规模复杂水电站群短期优化调度的总体框架及其求解方法体系。所提出的方法已在背景电网中得到了实际应用,发挥了很好的作用。

动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题。近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视。现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析。本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法。

面向省级电网的跨流域水电站群发电优化调度系统的关键技术实现

以多个省级电网跨流域水电群发电优化调度系统为背景,从工程实用性出发,在分析国内外现有库群发电优化调度技术基础上,运用计算机科学、人工智能技术,提出了能够求解复杂跨流域梯级水电站群发电优化调度系统的时空解析技术,主要包括描述梯级电站拓扑结构的有向图技术、条件约束自动设置的智能记忆方式及脚本控制技术、可扩展的优化算法接口设计及基于共享模型的MVC模式图表联动及梯级联调技术,开发了包括中长期径流预报、长中短期发电优化和实时调度的跨流域水电站群发电优化调度系统,本技术在福建、云南、贵州3个省级电网得到成功应用。

水库洪水调度系统的集成管理

水库洪水调度系统的标准化、规范化是提高我国水库洪水调度整体水平的重要手段 .本文分析了建立标准化、规范化洪水调度系统面临的困难、必要性和重要性 ,提出了解决问题的途径和实现方法 .即以原型系统为设计开发对象 ,基于客户 /服务器体系 ,精心设计数据库结构和规划好数据流向 ,采用面向对象的设计思想 ,构筑对象模型 ,使开发系统具有广泛的适应性 .上述系统已在 10座水库中得到了应用 ,实现了系统设计与开发目标 .