三峡梯级枢纽多目标生态优化调度模型及其求解方法

针对三峡梯级枢纽综合效益的充分发挥及其对长江流域典型生态系统修复及持续改善的科学需求,通过分析发电效益与生态效益之间的制约竞争关系,以发电量最大和生态缺水量最小为目标建立了梯级电站多目标生态优化调度模型,对三峡梯级枢纽多目标生态优化调度进行了研究。同时,针对传统优化方法难以同时处理多个调度目标的固有缺陷,提出一种改进多目标差分进化算法对所构建模型进行高效求解。该方法针对差分进化算法在多目标协同优化和全局寻优能力等方面的不足,依据问题的特点重新设计了差分进化算法的进化算子,同时设计了一种多目标混沌搜索策略以加强算法的局部搜索能力。最后,依据多目标生态优化调度问题的特点设计了一种不需要设置惩罚因子的约束处理方法。通过三峡梯级枢纽多目标生态优化调度的实例应用,验证了本文所构建模型的合理性以及所提出算法的有效性和工程实用性。

基于自适应混合差分进化算法的水火电力系统短期发电计划优化

针对水火电力系统发电计划优化问题,引入差分进化(differential evolution,DE)算法,提出了一种自适应混合差分进化算法(adaptive hybrid differential evolution,AHDE)。该算法在计算过程中自适应调整交叉算子,保持了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,克服了DE在寻优过程中容易早熟收敛的缺点。同时针对AHDE难以处理实际工程中复杂约束条件问题,提出了一种适合AHDE的约束处理方法。将AHDE应用于求解某水火电力系统的发电计划优化问题,与其他求解方法的对比表明,AHDE求解精度高、计算速度快。

基于混沌搜索的自适应差分进化算法

提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法(CADE),该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。

水火电力系统多目标环境经济调度模型及其求解算法研究

通过综合考虑发电费用最小及污染气体排放量最小这两个调度目标建立了水火电力系统多目标环境经济调度模型,并提出一种混合多目标差分进化算法对模型进行求解。该算法针对多目标优化问题的特点对差分进化算法的算子进行了修正,并基于混沌序列提出一种参数自适应调整策略以克服算法参数率定的难题。设计了一种二次变异算子来防止算法陷入局部最优。针对不同类型约束特性提出一种约束处理方法。实例计算结果及对比分析验证了所提方法的可行性和有效性,为实现水火电力系统实现经济与减排双目标均衡优化提供了一条崭新途径。

混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针对差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA)。该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率。几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果。

基于改进量子遗传算法的水电站厂内经济运行

为了克服量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm——QGA)存在的"早熟"问题,本文将传统遗传算法中的变异算子引入量子遗传算法,同时使用已搜索到的最优个体更新量子门,以改善QGA算法的全局收敛性,并将其成功地应用于解决水电站厂内经济运行问题。文中结合某电站实例进行计算,结果表明,改进后的量子遗传算法收敛速度更快,能够满足工程应用的实际需求。

浅谈多能互补清洁能源基地开发规划

从多能互补概念出发,结合当前清洁能源基地开发政策,根据推进增量风光水(储)、探索风光储的思路,梳理了“十四五”顶层设计中关于主要流域和区域的清洁能源基地规划。研究提出多能互补清洁能源基地规划思路,首先,强调送端风光等间歇性可再生能源发电与调节电源互补,分析了多能互补分析计算的难点在于对存量、增量梯级水库电站、抽水蓄能电站水量平衡与发电优化的处理,以及新能源出力代表性、发电特性的准确表达,提出了以经济性最优为主要目标的多能互补容量配置方案比选和多目标联合运行思路;第二,兼顾受端电网实时电力电量平衡,提出了选取典型时段,以小时为步长的电力生产模拟计算要求。

梯级水电站多目标发电优化调度

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(Strength Pareto Differenti-al Evolution,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(Differential Evolution,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(Adaptive Cauchy Mutation,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。

基于文化克隆选择算法的梯级水电站联合优化调度

为求解梯级水电站联合优化调度问题,提出文化克隆选择算法(CCSA)。CCSA将克隆选择算法(CSA)嵌入文化算法(CA)框架,并根据克隆选择算法的特点,重新定义了文化算法信念空间的4种知识结构,进而利用这些知识结构指导克隆选择算法的演化过程,避免了高频变异对收敛速度的不利影响,从而提高了算法的收敛速度和搜索效率。函数仿真测试结果表明CCSA在继承CSA多样性好、不易早熟特点的基础上,收敛速度也有进一步提高。将CCSA应用于梯级水电站联合优化调度问题的求解,取得满意效果,为求解该问题提供了一种新的可行方法。

基于混沌DE算法和PP多项式函数的洪灾评估

针对洪水灾情等级评估问题,建立了投影寻踪(PP)多项式函数模型,并提出一种基于分段线性混沌映射的混沌差分进化(CDE)算法优化投影指标函数,同时采用罚函数法处理约束条件,求出了最佳投影方向。通过灾情等级表各指标边界值的投影求出多项式函数的系数,获得一个评价洪水灾害等级的多项式函数,从而实现连续型洪灾等级的划分。2个实例计算的结果以及与其他现有的模型和算法的对比表明,该方案不仅有效,且更为简单实用,具有广泛的应用性。

基于改进二进制粒子群与动态微增率逐次逼近法混合优化算法的水电站机组组合优化

针对水电站机组组合问题具有高维、非凸、离散、非线性等特点,提出了一种适用于求解大容量、多机组巨型水电站机组组合问题的改进二进制粒子群优化算法,改进了粒子概率变换和位置更新方程,使其具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度。通过将改进二进制粒子群算法与动态微增率逐次逼近法混合嵌套,分别对水电站外层机组组合和内层机组间负荷分配进行交替迭代优化来求解水电站机组组合问题。同时引入启发式机组最短开停机时间修补策略和基于机组启停优先顺序表的系统备用容量修补技术,有效处理了多重约束条件,提高了算法的收敛速度和寻优能力。以三峡水电站为工程应用背景进行了实例研究,并与DP和BPSO算法以及实际耗水量进行了比较分析,结果表明所提算法简单快速,优化效果较好,具有较强的工程实用价值。

基于文化粒子群算法的梯级水电站优化调度研究

针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出一种文化粒子群算法(CPSO)并将PSO纳入文化算法模型作为群体空间的进化方式,引入一种局部随机搜索算子实现信念空间的知识结构并指导算法的演化过程,在保持种群多样性的同时提高算法的全局寻优性能。将CPSO应用于某梯级水电站的优化调度中,结果表明,CPSO可很好地兼顾计算速度及求解精度,为梯级水库优化调度提供了一条全新途径。

平衡源网侧利益的大型风光蓄多能互补基地容量优化配置

综合考虑大型清洁能源多能互补基地自身的经济性和电网负荷形态、远距离输电通道需求,研究大型风光蓄多能互补基地容量优化配置。引入风光等新能源弃风光率、远距离输电通道利用率、远距离输电通道最小送电需求、电网负荷形态需求等约束,以多能互补基地经济性为目标,并以西藏某市风光蓄多能互补基地为研究对象开展基地容量优化配置研究。研究结果表明,优化的方案具有良好的基地自身经济性和电网侧负荷需求一致性表现。

金沙江—雅砻江梯级多业主水电站群联合调度补偿效益研究

针对金沙江—雅砻江梯级多业主水电站群联合调度补偿效益问题,建立了大规模混联水电站群联合优化调度模型,并提出离散微分动态规划(DDDP)和逐步优化算法(POA)相结合的自适应混合方法,实现大规模混联水电站群联合优化调度问题的高效求解。在此基础上,结合金沙江流域长系列历史径流资料,进行了不同建设运行和联合调度情景下梯级电站调度模拟,探究了金沙江中游梯级和雅砻江下游梯级的建设运行及联合调度对金沙江下游梯级的补偿作用。结果表明,金沙江中游梯级和雅砻江下游梯级建设运行可以增加金沙江下游梯级165.36×108kW·h的发电量;雅砻江下游梯级和金沙江下游梯级联合调度可增加梯级总发电量24.79×108kW·h,而金沙江中游梯级受较大保证出力的限制联合调度效益不够显著,可以通过降低其梯级保证出力,以便有效提高联合调度的补偿效益。

基于改进熵权和集对分析的水库多目标防洪调度决策方法研究

针对现有水库多目标防洪调度方案决策优选方法存在的缺点,以集对分析为理论基础,并结合熵权计算思路,提出了一种新的水库多目标防洪调度决策优选方法。该方法首先改进了现有熵权计算公式,以合理地确定各决策指标的客观权重;进而综合决策者的主观偏好及客观属性信息的差异,使用三元联系数来描述候选方案与正、负理想方案的综合接近程度,并在此基础上采用γ准则对各决策方案进行优选排序,最终通过实例计算验证了该方法的可行性。

水火电力系统短期优化调度小生境混合差分进化算法研究

以求解水火电力系统短期优化调度这一复杂约束优化问题为背景,对其进行了数学建模,并依据模型求解的特点提出一种小生境混合差分进化算法(HNDE)。该算法将小生境技术纳入差分进化的优化框架,并依据极小欧式距离设计了小生境的排挤机制以维持求解空间的多样性。在此基础上,采用一种随机二次搜索算子实现了小生境淘汰个体的修复机制,从而进一步提升算法的求解精度。同时,考虑到水火电力系统短期优化调度问题约束条件复杂且难以处理,依据不同类型约束的特点,提出一种启发式的约束处理方法。实例计算表明,此方法是可行且实用的,具有优化效率好、鲁棒性高、计算迅速等特点。

长江上游控制性水库群联合调度及水资源影响分析

针对长江上游控制性水库群联合调度问题,建立了大规模混联水库群联合优化调度模型,并提出离散微分动态规划(DDDP)和逐步优化算法(POA)相结合的混合方法,实现大规模混联梯级水库群联合优化调度问题的高效求解。在此基础上,结合流域长系列历史径流资料,进行了长江上游控制性梯级水库群调度模拟,分析了联合调度的发电效益;并在此基础上,结合相关研究成果,探究并分析了梯级水库群建成投运后,联合调度对流域水资源的影响。成果表明,梯级水库群的建成及联合调蓄对于长江中下游枯水期的流量补偿效益十分明显,供水、航运以及压咸补淡等综合效益十分显著。

沅水流域梯级水库(电站)中小洪水联合调度研究

根据沅水流域三板溪—白市梯级水库(电站)调度中小洪水的工程需求,分析了梯级水库(电站)面临的防洪现状以及中小洪水联合调度的边界条件,以解决实际工程问题为导向,研究并提出多种调度措施并开展技术经济比选研究确定推荐措施,在此基础上,拟定了梯级水库(电站)的中小洪水联合调度方案。实测洪水的调度模拟成果表明,研究提出的方案切实可行、可操作性强,可满足梯级水库(电站)中小洪水调度所有边界条件,为其安全经济运行提供了有效的技术保障。

境外龙头水库电站投资策略初步探索

河流水电梯级开发过程中,龙头水库电站为了获得较大的调节库容一般为高坝大库,具有淹没范围大、建设工期长、工程造价高等特点;在实际开发运作中,往往因自身经济指标较差,导致市场竞争力不强,影响投资方的积极性。结合龙头水库电站基本特征,总结我国龙头水库电站的开发建设经验,以柬埔寨某水电站为例,分析境外水电开发投资过程中存在的问题,初步探索境外龙头水库电站开发运作的模式和投资策略。