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。

大型梯级水电站枯水期多模式优化调度模型研究

针对大型梯级水电站枯水期调度面临的市场环境复杂、枯汛转换期来水形势多变等难题,提出了梯级水电站调度决策多模式自适应匹配方法,分别建立“无(消落)压力环境”模式和“有(消落)压力环境”模式下的优化调度模型,根据预报信息自动选择和灵活切换调度模式和目标,生成各电站水位动态控制和灵活调整策略。结果表明:“无(消落)压力环境”模式下可使流域发电量增加2.57%;“有(消落)压力环境”的“均匀突破”模式和“集中突破”模式下分别可增加发电量4.59%、5.32%,前者面临无法消落到位的风险更小,后者发电效益更大。该模型可有效降低枯水期消落和发电风险,提升流域整体发电效益,对于不同来水、发电等工况均表现出较好的适应能力和优化效果。

不同生态流量需求下雅砻江中下游梯级电站联合优化调度

为协同雅砻江干流水力发电与河道生态流量需求,以中下游7座电站为研究对象,进行不同生态流量需求下雅砻江中下游梯级电站联合优化调度。基于改进型可变月径流法,计算了雅砻江主要生态控制断面最小、适宜及最佳生态流量过程;构建了以梯级发电量最大化为目标的雅砻江中下游梯级电站联合优化调度模型,并用遗传算法对其求解。结果表明:(1)随河道生态流量需求的提高,梯级电站发电效益和水资源利用效率均下降,其中锦屏二级电站发电量下降最为显著;(2)梯级电站保障发电效益正常发挥的同时,实施联合优化调度,其下游河道能维持更高层次的生态流量,一定程度缓解了流域水能开发利用与河道生态保护间的关系。

农村偏远地区梯级小水电站长期优化调度策略

为解决偏远农村附近梯级小水电站面临的经济效益少、调峰能力差、发电稳定低等复杂问题,提出一种改进蜜獾算法(Improved Honey Badger Algorithm, IHBA),在考虑上述问题和保证传统水力约束的同时加入迎峰度夏顶峰和自供区供电等特殊发电约束,进行多目标优化调度。首先,通过Fuch混沌映射进行初始化,保证初始解均匀分布。其次,在更新阶段引入黄金正弦、哈里斯鹰围攻和T分布扰动混合策略,增强寻优能力,提高搜索解的质量。然后,结合非支配排序和理想点法,解决多目标问题。最后,将IHBA应用于湖南某农村地区梯级小水电站调度中与实际结果进行比较。结果表明:从年发电量、保证出力和发电保证率3项指标综合考虑,所提方法能有效提高发电综合效益,且在改善自供区供电能力及迎峰度夏顶峰能力同时以抬高水头的形式增加上级水库型电站高效发电,减少下级径流式电站低效发电。

基于改进遗传算法的梯级电站日经济优化调度研究

本文指出梯级水电站在优化运行时往往伴随着多约束、非线性、多阶段的组合优化问题,在进行求解时由于传统遗传算法等其他相似智能算法对水库优化调度模型求解时局部搜索能力较差、在进化后期搜索效率较低,往往容易产生早熟收敛的问题。针对此问题,本文对遗传算法进行适当改进,在分时电价背景下,将该算法应用于溪洛渡-向家坝梯级电站日经济效益最大为目标的日优化调度模型中。通过将改进遗传算法与传统遗传算法以及其他优化算法所得结果进行比较,发现改进遗传算法收敛较快、稳定性较好,克服了其他算法早收敛、陷入局部最优的缺点,可以为水库优化调度提供了一定参考价值。

基于蝙蝠算法的梯级水电站群优化调度研究

水电作为重要的清洁可再生能源,在清洁低碳发展的背景下,如何实现我国逐渐形成的大型梯级水电站群的调度运行具有十分重要的意义。水电开发持续投入的今天,不断增加同一梯级中水电站数目,传统寻优算法动态规划算法和逐步优化算法存在“维数灾”和计算时间过长问题,不断增加的梯级水电站数量对优化算法的条件难以实现。为此,引入蝙蝠算法运算梯级水电站群优化调度模型,并将其应用于浑江流域桓仁、太平哨和回龙山梯级水电站的优化调度。通过与逐步优化算法求解结果的比较分析,蝙蝠算法计算速度快、收敛效果好,优化结果令人满意。

基于峰谷时段模糊识别模型的梯级水电站负荷联合调度方法

梯级水电站开展负荷有效调度对于提高水电站的供电能力具有重要作用。为了最大程度发挥出梯级水电站的优势,实现对其优化调度并保证稳定运行,研究以提高联合调度效益和峰谷调节能力为目标,通过协调不同水电站之间的发电量、出力调整以及蓄水量等多种参数,再结合各个水电站之间的相互影响和依赖关系等因素,以整体性能优化为目标,协调梯级水电站的运行计划和调度策略,使梯级水电站达到更高效、经济且稳定可靠的电力供应。还在引入模糊半梯形隶属度函数的基础上,利用模糊识别模型划分出峰谷时段,分别以发电效益最高、电网余荷均方差最小为目标函数,利用差分进化算法求解约束条件下满足目标函数的最优解,最终得到了梯级水电站的负荷联合调度方案。实验结果表明:在应用该方法后,可以使电网余荷均方差更小,发电总效益也得到显著提高,说明该方法的联合调度效果更优。

梯级水电站群联合优化调度研究与应用

梯级水电站的调度需要以蓄能最大原则为基础,通过站群的联合优化调度模式,让水电站站群的功能得到最大程度地体现。水电站群联合优化调度对水电站的调度要求极高,且调度过程中需要及时了解站群范围内所有水坝的水位、洪峰影响等参数。根据蓄能最大原则,在充分考量所有约束条件的基础上,进行梯级水电站群联合优化时需要通过搜索算法对水电站临时段的运行进行优化计算,并根据计算的结果确定优化调度的需求,让短期的蓄能最大满足水电站蓄能最大化的需求。

计及来水不均匀性的梯级水电站长期优化调度模型研究

调节能力较差的水电站进行中长期优化计算时,短期发电流量的不平稳性所导致的发电能力计算偏差不容忽视。一般传统水电优化调度多采用电站出力系数、平均耗水率、水头-出力-发电流量曲面等方法进行出力计算,对于周调节及以下电站所得结果精度与实际运行情况存在较大偏差。结合这一实际生产问题,本文提出依据实际运行资料拟合,使用拟合的入库流量-出力关系函数,以此进行出力计算和优化调度建模,结果表明本文所提方法可显著提高长期尺度调节能力较差电站的计算精度,同时简化低水头电站下游回水顶托带来的计算复杂性,可以准确地指导长期水电运行。

基于麻雀搜索算法的梯级泵站优化调度

针对梯级泵站系统运行效率普遍偏低、能耗损失较大等问题,建立了梯级泵站优化调度模型,引入了寻优能力强、搜索精度高的麻雀搜索算法(SSA),对算法中安全阈值和侦察者占比两参数进行了比选;据此提出了基于SSA算法的梯级泵站优化调度方法,并将其应用于密云水库调蓄工程中的三级泵站优化调度研究。结果表明,三种不同流量工况下,相较于现状方案,PSO及GA算法所得优化方案其系统运行效率可提升0.03%~0.18%,年运行成本可节省¥9,700~¥69,500。利用SSA算法所获优化方案在两项指标改进方面更为突出,可达到0.98%~1.20%的效率提升及¥369,000~¥443,900的年运行费用的节省,验证了SSA算法在梯级泵站优化调度中的可行性和高效性,可为梯级泵站优化调度提供一种合理可靠的方法。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水电站多目标调度方法

近年来区域暴雨洪涝灾害的突发性、极端性、反常性显著增强,年内径流时空分布不均匀性进一步加剧,在梯级水电站汛期调度中均衡防洪与兴利任务成为重要研究课题。针对梯级水电站多目标联合调度问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的求解方法,该方法改进了NSGA-Ⅱ算法的种群生成策略及精英选择策略,以梯级各电站时段平均防洪库容占用率作为防洪风险函数、梯级年发电量作为兴利目标函数,结合Pareto前沿分析方法求解了含防洪、兴利目标函数的梯级水电站联合调度问题。最后,以某流域梯级水电站多年平均来水条件下梯级联合调度为例对模型算法进行了验证分析。结果表明,基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水电站多目标调度方法可以满足梯级水电站汛期防洪调度要求,同时梯级年发电量较常规调度图调度方式年发电量增加2.7%,更好地发挥了梯级水电站的综合效益。

Kriging水动力学代理模型在水库群优化调度中的应用

为解决传统水动力学模型结合调度模型求解耗时长的难题,使用代理模型模拟水动力学模型以提升求解效率。从金沙江下游—三峡梯级水库调度实际出发,结合水动力学和代理模型相关理论,建立了基于Kriging代理模型的水库群多目标调度模型并采用多目标进化算法对模型进行求解,最后采用投影追踪法对得到的多目标帕累托前沿进行决策。研究结果表明,代理模型的平均模拟误差≤1.5%,能够较为精确地替代原有长耗时水动力学模型并结合调度模型给出具有竞争关系的帕累托前沿及合理的折衷方案,对促进梯级水库综合效益发挥提供理论依据。

大通河流域梯级水电站均衡优化调度

梯级水电站调度涉及多目标和多约束优化问题,求解过程十分复杂。为此,该文构建梯级水电站均衡优化调度模型,利用遗传算法对该模型进行求解,并应用于大通河梯级水电站发电优化调度。相比等流量调节结果,均衡优化调度使大通河梯级水电站多年平均发电量和保证出力分别提高1.8%和2.1%。与单目标优化调度相比,均衡优化调度不仅能够提高梯级水电站多年平均发电量和保证出力,而且多年平均发电量和保证出力提高的程度很相近。因此,梯级水电站均衡优化调度能够兼顾水电站多目标调度,调度结果是合理的。研究成果可为水电站发电优化调度提供新思路,也可为大通河梯级水电站实际调度提供有价值的参考。

基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究

为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。

梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型

充分发挥流域梯级水电的调节作用,实现梯级水光系统的互补联合发电是促进清洁能源消纳的重要途径。文中考虑光伏出力不确定性,以整体可消纳电量期望最大为目标,提出了梯级水光互补系统的短期优化调度模型。该模型以机组为最小调度单位,精细化建模了电站约束、机组约束以及电网约束,通过梯级负荷在电站和时段间的合理调配,挖掘梯级水电的电网供电支撑和光伏互补协调双重作用,提升互补系统整体消纳水平。模型求解方面,采用分段线性逼近、引入0-1整数变量、发电水头离散等线性化方法和建模技巧处理模型中的非线性约束,将原模型转换为混合整数线性规划问题,并在Java环境中采用CPLEX工具实现求解。最后,以参考中国西南地区某流域梯级的4个水电站15台机组以及2个光伏群构建的互补系统为例,验证了所提模型和求解方法的有效性。

三峡梯级水电站蓄能最大长期优化调度模型及分解算法

建立了三峡梯级水电系统计划期末蓄能最大长期优化调度模型,采用大系统分解协调原理将发电量耦合约束进行了松弛,使各子系统仅是三峡下泻流量的一维优化问题。采用黄金分割法进行子问题的优化搜索,Lagrange乘子的更新则采用了次梯度法。使用三峡水力系统数据进行了数值检验,测试结果表明,文中所提出的模型和算法计算简单、可行、有效,适合于梯级水电长期运行规划的决策支持。

采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型

梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。

水电站水库调度模型的建立与分析

本文旨在探究水电站水库调度模型的构建过程,对其进行深入剖析。探究水库存留机制与管控策略,创建一个具有实用性和高效性的调度策略,为水电站的水资源管理和优化运行提供科学依据。该模型在评估过程中,会全面审视气候、流量以及其他相关变量,水电设施在满足电力生产需求的同时,实现了某种平衡,也能有效地实现防洪、供水等多目标的统筹兼顾,本研究的成果或可为读者提供一定的参考价值。

三峡梯级电站短期优化调度模型及算法

针对三峡梯级水电站短期优化调度是个复杂的大型非线性有时滞性的优化问题,根据电网和电厂的实际需要建立了三峡梯级短期优化调度数学模型,提出了基于负荷典型和调峰幅度的优化算法,并以此编制梯级各电站的日负荷计划,取得了满意结果。

市场机制下梯级水电站群短期优化调度模型研究

讨论市场机制下梯级流域水电站间短期优化调度模型,确定了利益最大化为准则的目标函数。考虑市场竞争的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,给出了相应的约束。重点讨论市场机制对弃水量的影响、发电量和发电引用流量的函数关系式以及存水价值系数的确定方法。最后给出在梯级电站运行管理中引入竞争机制和加强市场预测研究的建议。