考虑生态流量的梯级水库主从博弈优化调度研究

针对传统集中式多目标优化范式未充分考虑多利益相关主体博弈关系对水库调度决策的影响,导致难以保障河道生态流量的现实问题,设置了共同保障和单独保障两种生态流量保障情景,构建了发电服从防洪调度原则下的梯级水库主从博弈优化调度模型,并在拉萨河流域旁多直孔梯级水库开展了实例研究。结果表明:梯级水库在共同保障生态流量下综合效益最优,仅由直孔水库单独保障生态流量造成调度效益难以凸显,其中防洪效益降低4.35%,整体发电效益降低1.66%;效益降低的主要原因在于单库保障模式下枯水期旁多水库倾向于蓄水而减少下泄,导致直孔水库过度下降水位来保障生态流量。

梯级水库深度强化学习长期随机优化调度研究

梯级水库调度相较于单库调度状态空间呈指数级增大,为解决基于表格的强化学习方法在解决梯级水库长期随机优化调度问题时面临的维数灾问题,提出采用深度强化学习中的深度Q网络算法求解。首先基于Copula函数分析梯级水库随机入库径流的联合分布函数;再根据时序差分思想分别建立目标神经网络和主神经网络,分别逼近当前和下一状态对应的动作状态价值,并采用ε-贪婪探索利用策略获取最优调度策略;最后将主要参数分步调优保障调度效益。算例对比表明,深度Q网络算法相较于Q学习算法及其改进算法提升了优化调度目标值,加快收敛速度,有效解决了梯级水库随机优化调度中的维数灾问题.

基于GIS云平台的梯级调度系统优化设计与实现

面对GIS云服务技术的广泛应用以及GIS平台架构的主流发展趋势,提出了一种基于GIS云服务平台的梯级优化调度系统的设计方案。方案从基础设施层、数据资源层、应用支撑层、服务层以及应用交互层5个层面进行系统平台建设,将梯级调度系统与GIS云服务平台相结合,给出了具体的梯级调度系统优化平台的实现方法。通过对调度系统中GIS应用关键技术的设计和优化,初步实现了梯级调度各层级之间的资源共享机制,为今后地理信息系统在水库水电站梯级优化调度系统中的应用提供了更多的可发展空间。

三角函数选择算子的遗传算法在梯级水库优化调度中的应用

针对遗传算法求解水库优化调度时传统选择算子无法克服适应度非负问题,提出了一种三角函数选择算子遗传算法的梯级水库优化调度求解方法,并通过实例对正弦函数轮盘赌选择与单纯轮盘赌选择的自适应遗传算法做了比较.结果表明,由于基于正弦函数的选择算子克服了轮盘赌对适应值非负的要求,非常适用于求解水库优化调度,且能够很好地保持种群多样性,因此在进化后期能够找到更加优良的解.在实例的选择上,选用"以水定电"的三峡梯级调度模型,并采用由大量实测资料建立的三峡出库流量和葛洲坝入库流量变系数线性回归方程来处理水库间流量传播问题.本文提出的梯级水库优化调度求解方法,有效地改善了遗传算法的收敛性能,而且由于考虑了流量演进,提高了模型精度,具有较高的实用价值.

梯级水电站群中长期优化调度的离散梯度逐步优化算法

充分利用现有水电资源,进行库群中长期优化调度是构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系的重要措施。逐步优化算法(POA)将多阶段问题转化为多个两阶段子优化问题,是求解中长期库群优化调度较为广泛且有效的一种方法。但随着水库数目的增加,POA仍会面临严重的"维数灾"问题。本文以梯度下降法为基础,提出离散梯度的概念及离散梯度逐步优化算法(DGPOA),该方法在不直接求导的情况下充分利用局部离散梯度信息确定最优搜索方向,可以快速获得优化结果。最后将该算法应用到澜沧江流域五水库梯级系统中,在不同离散精度和来水条件下,利用POA、POA-DPSA和DGPOA算法对梯级水库进行优化计算。结果表明,在不显著降低全局搜索能力的情况下,DGPOA的计算速度分别达到了POA-DPSA算法的8~12倍,POA算法的50~250倍,是一种解决梯级水库站群中长期优化调度中"维数灾"问题的有效方法。

梯级电站优化调度模型中全局寻优策略

针对梯级电站优化调度问题,结合现代优化方法与传统优化方法的优势,提出了一种遗传算法(Genetic Algorithms,GA)与离散微分动态规划(Discrete Differential Dynamic Programming,DDDP)相结合的全局寻优算法。该算法在实现过程中应用两级协调结构,第1级应用GA全局算法协调器进行计算,得到近似解并构成梯级调度问题的初始解;第2级应用DDDP局部算法微调器,将GA所得解推向全局最优解或全局最优解域。将其用于典型考题Rosenbrock函数以及三峡梯级电站进行仿真计算,结果表明该算法是稳定和有效的。

粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究

针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,并将该算法应用于金沙江复杂梯级水电能源系统中长期优化调度计算中。计算结果表明,智能优化方法在复杂系统全局优化问题上较常规数学优化算法有更优越的优化性能,从而为解决复杂水电能源非线性动力系统的全局优化计算问题提供了一种新的有效的方法。

基于水动力模型和遗传算法的梯级泵站优化调度研究

引滦入津输水沿线采用梯级泵站级联提水的方式工作。为降低泵站系统总能耗,在分析研究梯级泵站输水特点的基础上,设计出梯级泵站站间水位优化结合各单级泵站站内机组优化的调度方法,并利用丹麦DHI MIKE11水动力模型和遗传算法分别建立了河道水位数学模型和泵站优化调度模型,根据各泵站机组实测运行记录,拟合了机组运行效能曲线来计算功耗。结合2011年该梯级泵站运行实测数据,验证了该调度方法的合理性、有效性,能够满足梯级泵站节能降耗的要求。

澜沧江梯级电站的中长期随机优化调度

建立了基于年周期模型的库群随机优化调度模型，对澜沧江梯级电站中长期调度进行了仿真分析，结果显示该模型对于求解梯级电站水库群中长期随机调度问题是可行、有效的。

金沙江下游梯级电站汛期及蓄水期调度策略研究

金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝四座水电站是长江防洪体系的重要组成部分。乌东德和白鹤滩水电站的建成运行,一方面使防洪调度的灵活性大大提高,另一方面也使得四座水库如何配合才能充分发挥梯级综合效益的问题变得更加复杂。以金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝梯级电站为研究对象,构建梯级电站优化调度模型,采用非线性规划和改进逐步优化混合算法求解,并基于长系列来水分析了梯级电站汛期及蓄水期的优化调度策略。结果表明:不同的来水条件下梯级电站呈现出不同的水库运用差异,若来水整体偏枯,则乌东德、溪洛渡、向家坝先释放防洪库容,白鹤滩后释放防洪库容;若来水前期偏枯后期偏丰,则乌东德、溪洛渡先释放防洪库容,白鹤滩、向家坝后释放防洪库容;若来水前期偏丰后期偏枯,则乌东德、白鹤滩、溪洛渡先释放防洪库容,向家坝后释放防洪库容;若来水整体偏丰,则乌东德、白鹤滩先释放防洪库容,溪洛渡、向家坝后释放防洪库容;四库防洪库容的运用随来水特征呈现出不同的分配比例。来水占比与梯级释放防洪库容占比呈现出较强的线性相关关系,通过线性拟合函数可以估计出各月的梯级防洪库容释放量。研究成果可为金沙江下游梯级电站的调度提供参考。

宝兴河梯级电站优化调度的研究

宝兴河梯级电站规划为"一库八级",已投产和即将投产的电站有5座。由于该梯级各电站在径流、水库、发电引水系统、机组等方面存在较大的差异,如果将整个梯级电站作为整体进行优化调度计算,就会因缺乏大量可靠的基础数据导致计算结果的实用性降低。在充分考虑了宝兴河梯级各电站的地理位置关系、径流量、电站特性、运行检修等方面的因素,提出了简化的宝兴河梯级电站优化调度模型,该简化模型便于编制优化调度计算程序且计算结果更贴近实际。根据简化模型用动态规划法对硗碛水库进行确定性优化调度计算,通过对计算结果的分析,得出了一些用于指导梯级电站运行的调度原则。

三峡——葛洲坝梯级水库短期优化调度的实现

梯级水库短期优化调度的基本方法是首先采用动态规划方法按时间(以日为单位)规划三峡水库水位变化过程线,然后按日来进行优化调度,确定调度方案,建立一种以动态规划原理来解决梯级水库短期优化调度问题的数学模型。对于梯级水库短期优化调度,这种方法既考虑了面临时段的效益,又考虑了余留时期的效益,因此,据此制定的各时段的最优决策能够满足既定要求。

基于多库优化调度的人工异重流原型试验研究

自2004年开始,黄委在小浪底水库进行大规模的人工塑造异重流排沙的原型试验,取得了宝贵的原始资料。2006年6月调水调沙运行后期,黄委防汛调度部门面对复杂的条件,利用多库联合调度和水流衔接技术,优化万家寨、三门峡、小浪底3座水库的调度运行,最终在小浪底成功塑造了人工异重流并排沙出库。此次异重流的排沙比为历次人工异重流的最大值,实际观测到的异重流过程有其独特的特点,证明了调度的科学性。

考虑不同生态流量要求梯级水库群生态调度及其算法

为协调清江梯级水库发电及下游生态效益,实现梯级库群水能资源高效利用和生态效益双赢,本文对清江隔河沿、高坝洲控制断面基础、适宜和理想等级生态流量进行分析计算,并以发电量和生态流量贴近度最优作为目标函数,建立兼顾生态保护的清江梯级库群多目标优化调度模型.进一步,针对传统混合蛙跳算法(SFLA)存在搜索能力有限、易陷入局部最优等问题,从混沌种群初始化、局部搜索方式、基于云模型理论精英青蛙进化和后期启发式激活机制等方面对SFLA进行改进,提出基于混沌云模型理论混合蛙跳算法(CNSFLA).采用该方法求解梯级水库生态调度模型,长系列优化调度结果显示,在保证发电效益和下游控制断面基础生态流量的同时,有效提升其适宜、理想生态流量保证率,总体保证率维持在较高水平;对于枯水典型年,虽然通过算法优化调度,但天然入流偏少导致控制断面部分时段理想生态流量仍无法满足.长系列调度结果对比表明CNSFLA具备高效搜索性能和良好稳定性,可显著提高库群联合调度结果质量.

我所看到的美国水电(之五)——美国哥伦比亚流域水电梯级效益补偿及调度运营

本文介绍了美国西北地区哥伦比亚河流域水电的梯级效益补偿及调度运营,并分析了水电在电力市场及电力市场化改革中的重要角色,提出在我国未来的电力市场化改革过程中,必须正确对待水电,唯有重视和加强水电在解决农电问题中的重要作用和地位,才能使我国电力工业市场化改革不断向纵深推进。

白鹤滩蓄水对金沙江下游梯级水库消落期调度影响分析

白鹤滩水库定于2021年4月初下闸蓄水,对金沙江下游梯级水库消落期运行影响巨大。针对消落期的特殊性和复杂性,建立以发电量最大为目标,兼顾航运、生态等约束,以及保证白鹤滩蓄水的梯级电站优化调度模型,并采用逐次优化算法和逐次逼近动态规划法混合算法求解模型。在此基础上,对金沙江下游梯级电站进行消落模拟,分析了考虑白鹤滩蓄水的梯级优化消落策略,并进一步探讨了白鹤滩蓄水对梯级电站发电量的影响。结果表明,白鹤滩蓄水对上游乌东德电站的发电量影响较小,对下游溪洛渡-向家坝梯级电站的发电量影响显著。研究成果可为工程实践提供参考。

多目标水火协调长期优化调度模型研究

针对水火电力系统长期优化调度问题,将电网最优潮流和水火电站长期优化调度相结合,提出了考虑水电发电量最大、水电弃水量最少、火电煤耗最低以及全网网损最小的多目标水火电联合优化调度模型。该模型考虑了水电站水位约束、水电站流量约束、水量平衡约束、水火电源出力约束、潮流计算功率平衡约束以及电网安全约束,采用线性加权方法将多目标转化为单目标。以每月典型日负荷曲线为基础,将水电逐次切负荷与火电等微增率分配机组出力相结合,计算水火电出力分配、电网潮流及网损,最后采用遗传算法进行求解。通过IEEE-30节点系统模拟调度表明,本文所提方法能够有效减少水电弃水并显著降低系统总损耗,提高了电力系统的经济性,是一种可行的水火电长期联合优化调度方法。

考虑梯级水电站弃水制氢的水火电短期调度

基于水火电力系统短期优化调度问题,考虑梯级水电站弃水制氢,提出一种梯级水电站水能最优利用调度策略。该策略计及网络潮流约束、电解槽制氢约束、水火电力系统传统约束等,同时考虑水流滞时对梯级水电站运行调度的影响,建立以火电站发电成本最小和梯级水电末级电站弃水总量最小为目标的多目标水火电力系统优化调度模型,在减少弃水的同时,电解水制氢,获得额外收益。最后,以IEEE-24节点系统为例,仿真结果表明,所提模型能有效减小火电煤耗量和水电弃水量,同时额外获得制氢收益,提高了水火发电互补运行的经济性。

基于风险概率评估的若水电站调度运行

若水电站为攀西地区风光“填空式”发电,具有库容小、调节能力差、出入库流量难以平衡、上下游水位变化幅度较大、负荷调整和闸门操作频繁、水库水位控制和河道管理安全风险高的特点。为预控若水电站调度运行风险,本文通过进行调度运行风险辨识,给出了运行风险概率模型,提出了风险指标及其计算方法,设计了风险评估分析模型,并选取不同季节实际数据进行了风险计算分析,算例结果验证了风险评估和计算的可行性和有效性,研究成果可为梯级水库安全优化调度提供参考。

两河口水库建成对下游梯级汛前消落水位的影响

随着两河口水库下闸蓄水,雅砻江中下游梯级水库调节能力增加约80%,对下游5个梯级电站运行方式影响较大。针对上述情况,从流域梯级电站投运水平影响开展分析研究,梳理了雅砻江梯级水电站的调度任务和基本调度方式,分析了流域水电站建设、电网建设及水资源管理等边界条件,建立了梯级水电站联合优化调度模型,选取5个动能指标,研究了两河口水库建成调蓄对下游梯级汛前消落水位影响趋势、程度和对动能指标的影响。结果表明:两河口水库建成后,锦屏一级水库在丰水年条件下减少了水库消落深度,增加了锦屏一级水库汛前发电水头;在来水偏枯时,锦屏一级水库增加了消落深度,加大了对下游4个梯级的补水力度。研究成果可为梯级水库优化调度提供参考。