水电经济运行课程任务导向型教学模式探讨

针对研究生水电系统优化调度课程教学实践中的问题,应用任务导向型教学模式,以具体任务为中心,将教学过程与实践紧密结合,使学生在完成任务的过程中完成课程学习。在丰富的工程实践背景基础上,通过精细化的任务设计,授课与实验交插的教学计划,理论与实践相结合的教学方式,确保这一模式顺利实施。教学实践中,这种模式能够很大程度提高学生学习兴趣,加快入门的速度,提高教学质量,有助于提高水文学及水资源、水利水电专业研究生培养水平。

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。

基于多Agent的水电站经济运行控制系统

电力是现代社会最重要最广阔的支柱产业之一,但在电能生产过程中,却存在着资源浪费或不能完全、充分发挥效能的现象。为了解决水电生产中的这一问题,许多研究者提出了水电站经济运行的问题。到目前为止,已经有许多从理论上解决这个问题的优化算法来,但却无法很好地得以实现。本文将水电站经济运行理论研究成果与新型的多Agent理论结合起来,建立了一种与传统自动化控制有着本质区别,并且具有较高的智能性的水电站经济运行控制系统,从而为真正意义上实现水电站的经济运行提供依据。

多Agent理论与水电站经济运行

多Agent理论是人工智能领域的学者将群体社会行为分工协作的本质抽象而来的新型理论,并且在不同的学术领域得到了广泛的推广应用。本文将多Agent理论引入水电站经济运行,建立了一个基于多Agent理论的水电站经济运行系统,这个系统由负荷优化分配多Agent子系统、机组最优组合及启停机次序确定多Agent子系统、机组运行控制多Agent子系统以及用来协调它们的管理Agent和通信Agent构成,通过系统内部Agent之间的协调通信来实现水电站经济运行。本文将多Agent理论与水电站经济运行结合起来进行研究,从而为水电站经济运行的实现提出了一条新的智能化的方法。

水电站厂内经济运行数据库系统的开发与应用

数据库系统是水电站厂内经济运行系统的核心。采用实时数据库和历史数据库相集成的方式,运用可视化语言创建库引擎,开发了水电站厂内经济运行数据库系统。该数据库系统为水电站厂内经济运行系统提供了从数据创建、使用到维护的统一管理,为系统提供了实时的或历史的数据服务。研究结果表明,它具有响应快、扩充性好和使用方便等特点,可以为其他水电站高级应用软件的数据库开发提供借鉴。

遗传算法在水电站厂内经济运行中的应用

建立了水电站厂内经济运行有功负荷分配的遗传算法数学模型,从空间最优化和时间最优化两个方面介绍了遗传算法应用于水电站厂内经济运行的具体操作步骤,考虑了空蚀、振动和检修对水电站厂内经济运行的影响,结合刘家峡水电站进行实例计算,结果表明:运用遗传算法对水电站厂内经济运行进行分析和研究不但能提高经济效益,而且能满足实时性的要求.

基于集成化技术的水电站厂内经济运行系统

水电站厂内经济运行系统ECORUN2.0是水电站动力特性分析软件、日负荷特性分析软件和负荷分配软件的集成.系统的开发采用Microsoft Visual Basic 6.0可视化平台,使用Microsoft Access 2000数据库,采用Clint/Server构架模式.它具有通用性好、技术含量高、专业性强、功能齐全等特点.应用实践表明,水电站采用本软件实行厂内经济运行,可以增发电能,节约耗水.

水电站经济运行中调相调压最优化控制研究

针对水电站调相调压运行方式,从经济运行角度对其进行了分析,给出了机组间无功负荷最优分配方式,构建了无功负荷最优分配数学模型。

三峡电站大规模机组群厂内经济运行应用

水电站厂内经济运行可有效提高水电站运行的水能利用效率,提高发电效益及经济效益。三峡水电站具有单机容量大、机组台数多、机组类型多3大特征,常规方法求解难度大,本研究应用了一种基于改进二进制粒子群的混合优化算法,能有效解决多种约束条件下的耦合问题,提高了经济运行算法的收敛速度和查询最优经济运行指标的能力[1]。实例验算表明:该方法实用性强,计算结果接近最优值,达到了较为满意的优化效果,三峡水电站厂内经济运行有潜力可挖。

制约东风发电厂安全、经济运行的原因分析

分析了"一厂两网"、电网辅助功能、扩机增容对东风发电厂安全和经济运行的制约,并提出了一些针对性的解决办法和建议。

水电站水库调度图的优化方法与应用——基于混合模拟退火遗传算法

按常规方法绘制的水库调度图相对保守,难以达到可靠性与效益的优化组合,使得水库调度图还存在一定的优化空间。提出了一种优化常规调度图的新方法——混合模拟退火遗传算法,以实现水库调度图的计算机程序式自动优化修正。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高了计算精度,避免了手工修正调度图的随意性。通过在实际生产项目中的应用与检验,证明该方法对水电站水库调度图的优化确实可靠,在满足可靠性指标以及水库综合利用要求约束的条件下,取得了可观的经济效益,为水电站实现经济运行提供了一条可行途径。

梯级水电站调度图优化的混合模拟退火遗传算法

为提高水库群联合调度时的水资源利用率,重新审核水库群系统中原有单库调度图的有效性,本文提出了一种解决库群联合调度多目标、多变量的智能优化新方法—混合模拟退火遗传算法。该方法将遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力相结合,提高了计算效率和精度,避免了手工修正调度图的随意性。在以实际生产项目为依托的应用与检验中,在满足各类边界条件及保证率要求的前提下,该方法对梯级水电站水库调度图的优化可行、有效,为优化梯级水库调度图提供了一种新的有效算法。

市场环境下水电运营方式的探讨

随着市场化的推进 ,水电不久将走向市场 ,按照“公平、公正、公开”的原则参与竞价上网。文中探讨了市场环境下水电站 (群 )经济运行的内容、面临的问题及相应的对策 ,提出了风险调度问题、竞价风险调度机制及“绿色通道”机制的思想。

水电站厂内经济运行智能决策支持系统的设计与应用

针对水电站厂内经济运行模型和算法研究的诸多局限性,开发了智能决策支持系统。在系统设计开发过程中,采用了层次化设计技术、触发器设计技术和和空间组件化技术等关键技术,构建了由知识库、模型库、案例库等组成数据库系统,开发了由系统框架组件、通用配置组件、数据访问组件和功能组件群组成的WEB应用组件层,设计了由数据巡检触发器、多库协调触发器、模型修正触发器和案例入库触发器等组成的触发器群。核心设计使系统具备了多库协调、数据挖掘、案例推理、模拟仿真、算法集成等特色功能。实践应用表明,该系统有效地克服了常规的智能决策支持系统存在多库协调能力差、知识获取困难、实时性差、适应性低等缺点,同时系统可以灵活配置,可为多种类型水电站厂内经济运行的智能决策起支持作用。

逐次逼近动态规划法求解水电机组组合问题

水电站厂内机组间的发电流量分配是水电站经济运行中的一个重要混合非线性优化问题。文章设计了一种逐次逼近动态规划法,可用于求解水电机组的组合问题。该算法可有效地减少状态变量的个数,且能收敛到满意解。通过实例研究,验证了模型合理性和算法的可行性与有效性。

基于改进双层嵌套优化算法的梯级水电站短期经济运行研究

梯级水电站短期经济运行具有决策变量多、优化维度高、约束条件复杂等特点,难以找到可以兼顾计算精度和效率的高效求解方法。在空间上通过各电站间的负荷分配,将多站问题分解为单站问题;在时间上采用关键时间节点描述机组启停状态,解决最小开停机约束难题。为此,提出一种改进双层嵌套优化算法:外层采用布谷鸟算法优化梯级电站间负荷分配以及机组启停状态,内层采用动态规划算法优化各个电站开机机组间的负荷分配。以清江梯级水电站为例进行研究,研究结果表明:优化运行中机组均满足最小开停机约束,且能有效避开振动区;典型日内优化调度消耗水能相较实际运行平均减少2.8%。提出的方法可优化梯级电站间分配负荷,提高梯级水电站联合运行经济效益。

基于负荷曲线峰型特征的梯级水电站日前发电计划编制方法

水电站日前发电计划编制问题旨在确定次日各时段最优的机组出力与启停计划,提高发电效益和水资源利用效率。提出了一种基于负荷曲线峰型特征的梯级水电站日前发电计划编制方法:首先基于提出的典型日负荷曲线线型判别指标从历史同期日负荷过程中筛选出双峰型与单峰型的典型日负荷曲线;再对典型日负荷曲线进行放缩及调整使其满足日发电量需求并避开不可调控区;将调整后的典型日负荷曲线代入梯级水电站短期经济运行模型,采用双层嵌套优化算法计算得到不同峰型的能耗最小的日负荷曲线。以清江梯级水电站开展实例研究,结果表明:提出的典型日负荷曲线线型判别指标可有效筛选出典型的双峰型和单峰型日负荷曲线;最优的双峰型及单峰型日负荷曲线相较实际发电过程可分别节省水能3.13%及1.05%。

发挥水电能源作用的系统分析

本文从系统分析的观点,以大量生产统计数据,全面阐述了水电能源在动力系统中的地位和作用,着重介绍应用统筹法、优选法进行电网经济调度和水库管理的十大技术措施及其决策效果。

水电站经济运行误差研究

针对水电站经济运行受固有误差和电站设备在制造、安装、检修、运行等方面因素的影响,其理论优化方案与实际运行存在偏差的问题,基于误差理论,对厂内经济运行存在的误差进行了系统分析,并就误差源的采集以及误差的传递公式给出了合理化的建议。