基于水电站调度的水力发电效率优化研究

水力发电作为一种清洁、可再生能源,在能源结构转型中具有重要地位。水电站调度是提高水力发电效率的关键因素之一。本文首先介绍水力发电的基本原理和调度策略,然后分析影响水力发电效率的因素,包括水资源状况、设备技术状况和运行管控策略等。接着,建立基于水电站调度的水力发电效率优化模型,并应用于实际研究,分析优化结果并讨论挑战和对策。最后,总结研究成果,并展望未来的研究方向。

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。

水电站调度三维图形仿真研究

对水电站调度的三维图形仿真进行了研究,提出了水电站调度可视化仿真方法;结合数值理论,提出了可视化仿真数学模型;建立了可视化仿真数字模型,提出了地表实体几何建模、形象建模、三维可视化的数字建模方法;介绍了图形仿真的辅助决策功能;进行了工程实例分析。

基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法

采用合理的调度方法可有效提高水电站发电效益。模拟方法容易获取可行解,但不能提供最优解;优化方法能够求得最优解,但往往因搜索空间过大而求解不理想。本文考虑两者特点,提出基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法,即利用等流量法模拟调度过程,缩减搜索空间,在缩减空间内利用优化方法求解模型。实例研究表明:该方法适合群智能算法求解水电站调度模型;在相同群智能算法和水电站调度模型下,缩减搜索空间后,多年平均发电量、保证出力提升显著,多年平均弃水量明显减少。此外,群智能算法在缩减空间内的收敛速度更快,标准差更小。因此,该方法能够有效提高群智能算法求解的优化程度、收敛速度和稳定性,可为水电站调度提供重要参考。

桐子林水电站调度难点分析及对策研究

桐子林水电站是雅砻江下游最末一个梯级水电站,在运行调度过程中存在着诸多的难点。主要针对该水电站可调库容小、入库流量不确定性大、日计划电量与来水量不平衡、电网运行方式复杂这4个调度难点进行了详细分析,并针对这些调度难点给水电站安全运行带来的风险进行了识别。同时,分别就枯平期和汛期两种调度工况提出了枯平期通过临时调整负荷控制库水位、“两段式”调令优化泄洪预警等行之有效的安全调度策略,从而降低了水电站的运行风险,提高了水电站的经济效益。研究成果可对同类型水库的安全运行提供一定的借鉴与参考。

关于水电站调度图中基本调度线的探讨

水电站水库调度图是指导水电站安全经济运行的重要依据。本文就调度图绘制中如何合理划分水文年度、年调节水电站的起讫日期;以及基本调度线绘制的方法等问题提出一些探讨,对年调节水电站基本调度图的绘制可能有所裨益。实践证明正确绘制调度图,按调度图指导运行,不仅能妥善解决防洪与兴利,综合利用各部门的矛盾,而且能充分利用水资源,并对电站合理运行及经济管理起到极其重要的促进作用。

影响水电站调度安全生产因素及管理措施分析

近年来水电站建设数量不断增多,在水电站运行管理工作中,安全生产至关重要,因此抓好水电站调度安全生产运行管理工作至关重要.在水电站运营过程中,通过提高水电站调度安全管理水平,可以减少机电设备故障及人身伤亡事故,确保调度安全管理工作的规范化和标准化发展.文中分析了影响水电站调度安全生产的因素,并进一步对提高调度安全管理措施进行了具体的阐述.

水电站调度中水轮机特性曲线的算法

水电站调度中水轮机特性曲线的算法吉林省水利科学研究所周继元关键词：水电站优化调度，水轮机特性曲线最小二乘法，迭代法水轮机组出力效率是影响水电站实时优化调度的重要因素之一。若不能迅速准确地求出水轮机在当前的效率出力，就不能准确地确定引水流量，作出实时调...

水电站水库调度优化策略探讨

随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心,水电站作为清洁、可再生的能源形式,在全球能源供应中的地位日益凸显。然而,水电站水库调度作为水电站运行管理的关键环节,也面临着前所未有的挑战。一方面,随着经济社会的快速发展,水资源需求量不断增加,而水资源的供给却受到自然条件、地理环境和气候变化等多重因素的制约,导致资源供需矛盾日益尖锐。另一方面,水电站水库调度不仅需要满足电力生产和供水的需求,还需要兼顾生态环境的保护和社会的公平正义,这使得调度的难度和复杂性大大增加。本文即着眼于此,分析水电站水库调度优化策略,以供参考。

水电站机组负荷降维优化分配中的时间尺度效应

时间尺度是影响水电站负荷优化分配结果的重要因素。为探究时间尺度对水电站负荷分配的影响,研究论述了水电站调度中的时空尺度效应内涵及出现的原因,提出了包含发电耗水量、跨越振动区次数、机组启停次数、求解耗时等的尺度效应量化指标,并以ZM水电站为研究对象,基于水电站机组负荷优化分配模型,逐次递进分析了典型日考虑负荷过程随机性与负荷水平的水电站机组负荷优化分配尺度效应。结果表明:1)时间尺度越小更易捕捉负荷变化与水库运行过程,电站负荷优化分配的耗水量、机组启停与跨越振动区次数越大。时间尺度越大更易忽视或弱化机组启停以及跨越振动区等行为,产生潜在的安全运行风险。2)考虑负荷过程的随机性时,水电站负荷优化分配同样呈现尺度效应现象,但其影响程度与时间尺度大小影响相当。3)负荷水平越小或越大,不同时间尺度下电站机组运行方式变化较小,时间尺度效应越不显著;负荷水平居中时,时间尺度效应相对显著。研究结果可为水电站负荷优化分配的时间尺度选择以及模型降维求解算法提供科学依据。

锦东—官地梯级水电站短期调度中的电站间流量响应关系研究

针对雅砻江流域锦东—官地梯级电站在短期联合调度中流量响应关系复杂的问题,结合随机森林(RF)模型与支持向量回归(SVR)模型对其非线性关系进行挖掘,预测官地电站的入库流量响应过程,并与传统的滞时模型与马斯京根模型进行对比。在此基础上,建立了两种模拟调度模型以检验各模型在应用于梯级水电站短期调度时的适用性。结果表明,RF-SVR模型对于电站间流量响应关系具有更高的拟合能力,可减少短期调度计划制定的误差,能有效降低日发电量偏差与水位越限风险,研究成果可为复杂水力联系下的梯级电站短期调度方案制作提供参考。

下游蓄水对水电站发电影响分析及优化调度策略

随着梯级电站的开发建设,回水顶托对上游电站发电效益的影响愈发显著,分析回水顶托作用下电站发电规律并进行优化调度策略研究对提高梯级电站发电效益具有重要意义。通过回水计算和径流调节模型,对比分析了井冈山水库蓄水前后万安电厂尾水位和发电指标变化规律,并提出了相应的调度运行策略。结果表明:井冈山水库蓄水对万安电厂尾水位有明显顶托影响,多年平均发电量减少0.99亿kW·h;发电水头影响程度随着入库流量的增大而逐渐降低,最大影响发电水头3.91 m;万安水库供水期(11月至次年2月)采用高水位运行方式,可明显提高万安电厂发电效益。研究成果可为类似受影响电站优化调度提供参考借鉴。

梯级水电站水库群调度函数优化模型研究

针对梯级水电站水库群初始调度函数受数值模拟技术限制的特点,以减小其固有的误差累积效应为目的,建立了基于粒子群算法的调度函数优化模型。该模型充分保留了初始调度函数中的影响因子和常数系数的作用,在传统粒子构造基础上给出了误差粒子的构造方法,有利于较快得到模型的最优解。实例计算分析表明,利用该模型得到的调度函数进行梯级水电站水库群的调度,运行效益明显提高,验证了模型的实用性和有效性,为更好地挖掘梯级水电站水库群的潜在效益提供了理论支撑。

电力市场交易背景下水电站优化调度研究

电力市场交易是影响我国未来电力体制改革走向的重要落地措施之一。通过对电力市场交易背景下水电站优化调度特点分析,构建了分时电价下水电站优化调度模型。在粒子群算法基础上,提出了改进惯性因子、加速因子以及迭代速度的改进策略,并将其运用于模型求解,以广东省梅州市青溪水电站为实例进行了研究,验证了模型和算法的有效性和适用性,该研究成果为电力市场背景下的水电站优化调度提供了新思路。

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。

水电站双线性调度规则研究

本文研究水电站水库调度函数问题。提出了用多种方法综合计算线性调度函数的方法 ,以使其更具稳定性。采用双线性调度函数相互印证和补充 ,给出了相应的计算公式 ,并提出了考虑各决策变量取值规律的具体决策规则。实例模拟调度得到了满意的结果 ,显示了所提双线性调度规则的有效性。

DPSA和大系统分解协调在梯级水电站短期优化调度中的应用研究

建立了梯级水电站短期优化调度的数学模型,在此基础上探讨了逐次逼近(DPSA)和大系统分解协调2种降“维”算法的主要思想和实现方法,并对其进行了较深入的对比分析,认为2种算法的核心思想是相同的,都将收敛于满意优化解。决策者可根据计算精度和时间等的需要从不同优化方法中选择,以寻求满意解。最后给出了2种优化算法在工程中的算例,其结果可供实际应用参考。

水电站均衡优化调度方法研究

通过阐述系统均衡优化思想,提出多目标均衡优化方法。建立了大通河梯级水电站均衡优化调度模型,利用布谷鸟算法对其求解并与等流量调节方法比较。结果表明:大通河梯级水电站多年平均发电量提高了2.0%,保证出力提高了1.9%,多年平均弃水量减少了1.6%。均衡优化方法可有效缓解水电站多年平均发电量与保证出力之间的矛盾,为水电站优化调度提供一条新思路。

线性微分递减自适应粒子群算法在水电站优化调度中的应用

针对求解水电站优化调度粒子群算法的改进,分析了粒子群算法在求解水电站优化调度问题时对关键参数惯性权重调整的需要,提出了线性微分递减的自适应粒子群算法。通过前期减小缓慢的惯性权重,增加算法的探索能力跳出局部最优解;通过后期减小较快的惯性权重,提升算法的开发能力加快算法收敛。以葛洲坝水电站优化调度为例,对比了改进算法和传统算法。优化调度实例表明:线性微分递减自适应策略增强了算法的寻优能力和稳定性。改进算法能够有效改善由于水电站优化调度目标函数非凸性带来的粒子群求解易早熟问题,为水电站优化调度粒子群算法惯性权重的改进提供了新思路。

可变模糊优选理论及在水电站联合调度方案优选中的应用

根据可变模糊集理论,提出可变模糊优选模型与方法,并将其应用于松山、小山水库联合电力调度方案优选,提高了优选决策的可信度。提出的可变模糊优选理论、模型与方法,不仅能用于水电站联合电力调度系统的方案优选,也可应用于其他系统的优选决策。