松江河梯级水电站短期优化调度数学模型分析

应用改进粒子群算法求解松江河梯级水电站短期优化调度问题,建立梯级电站发电量最大和发电效益最大短期优化调度数学模型。针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和基于遗传思想的变异算子对其进行改进。应用改进粒子群算法对松江河梯级水电站进行短期优化调度,分别采用发电量最大和发电效益最大数学模型进行算例分析。结果表明:对梯级电站进行短期优化调度可以提高梯级电站的整体质量和效益;应用改进粒子群算法求解梯级电站短期优化调度问题在求解时间、精度上都取得了满意的效果。

考虑水风光联合发电效益最大的水电站水库优化调度

为了经济合理地充分发挥水电站水库的调节能力,促进风光资源的高效消纳,基于微观经济学生产产品时存在的边际产量递减规律,以水电站水库调节能力为可变要素,将风光资源消纳视为“固定要素”的充分发挥,建立了水风光联合发电效益最大模型,可求解得到促进风光资源经济消纳的水电站水库优化调度方案。算例分析结果表明:在入库流量、负荷需求以及水库运行状态等因素一定的条件下,模型可充分反映水电站水库参与风光出力调节时对风光资源的消纳和水风光联合发电效益的贡献,给出了不同情景下水电站水库参与风光出力调节的优化调度方案,对于在保障电力系统安全的前提下充分发挥水电站水库的调节能力和提升水风光联合发电效益具有一定的参考价值。