水库调度中逐次优化算法（POA）的收敛性研究

水库调度中逐次优化算法（ＰＯＡ）的收敛性研究杨侃，丰景春（河海大学水资源水文系南京２１００９８）（河海大学管理工程系南京２１００９８）陆桂华（河海大学水资源水文系南京２１００９８）本文根据某一大型水电站（代号甲电站）提出的一次洪水过程优化调度问题，用...

梯级水库群长期优化调度的逐次优化-遗传算法

梯级水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,提出了一种逐次优化和遗传算法相结合的方法。首先将多阶段优化问题转化为多个两阶段优化问题,然后采用遗传算法求解每个两阶段优化问题。将该方法应用于大渡河4个梯级水库水电站长期优化调度,结果表明,该方法占用计算机内存少,效率高,收敛速度快,是一种有效的求解水库群优化调度模型的方法。

基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法

结合逐次优化、禁忌搜索和变尺度混沌优化方法的优点,提出了基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法。该方法具有逐次优化算法的隐性并行性和收敛性,禁忌搜索的智能性和变尺度混沌优化方法的快速性。仿真计算表明,该方法具有实现简单,优化效率高,鲁棒性强等特点,是求解大规模非线性规划问题的一种有效手段。

POA-DPSA混合算法在短期优化调度中的应用

根据逐步优化算法和逐次逼近优化算法的思想,提出了POA-DPSA混合算法,建立了清江梯级水电站短期发电效益最大模型,并利用逐步优化逐次逼近混合算法进行模型求解,在给定总用水量和各时段电价,满足各种约束条件下使总的发电效益最大,取得了较好的优化效果。

混合混沌优化方法及其在非线性规划问题中的应用

结合逐次优化、禁忌搜索和变尺度混沌优化方法的优点,提出了一种混合混沌优化方法。该方法具有逐次优化算法的隐性并行性和收敛性,禁忌搜索的智能性和变尺度混沌优化方法的快速性。仿真计算表明,该方法具有实现简单,优化效率高,鲁棒性强等特点。

含混合式抽蓄电站的梯级水库中长期优化调度

对含有混合式抽蓄电站的梯级水库开展研究有助于进一步发挥混合式抽蓄电站在电网中的作用。为此,建立了含混合式抽水蓄能电站的梯级水库中长期年发电量最大优化调度模型,以发电流量和抽水时间为优化变量,运用逐次优化算法,得到调度期的最优调度线和抽水时间组合。通过对白山-红石-丰满含混合式抽水蓄能电站的梯级水库算例计算,结果表明在丰水年、平水年和枯水年梯级水电站总的年发电量和保证出力均比不抽水时有所提高。

不同交易方式下的梯级水电厂日优化运行

研究了发电侧电力市场中限量竞价和完全竞价下的梯级水电厂日优化运行问题,分别建立了优化计算模型,并给出了统一化处理的数学模型和求解方法。模型中除考虑了系统边际电价、合同电价和合同电量的因素外,还考虑了系统对各电厂的出力要求。算例表明,模型合理,算法有效,计算结果可作为梯级水电厂日前交易市场中电量申报的基础,效益显著。

白山发电厂长期优化调度研究

建立了白山发电厂长期优化调度模型,采用POA算法对模型进行求解。根据历史资料对白山发电厂常规机组以及带抽水蓄能机组的调度进行优化,结果表明,供水期常规机组优化调度后较实际年平均增发电量0.17亿kW.h,增加效益为972万元,说明优化调度是必要的;抽水蓄能机组投入运行后,年平均发电效益增加1.976亿元,经济效益十分可观。

含混合式抽水蓄能电站的梯级水库长期随机优化调度研究

为提高含混合式抽水蓄能电站的梯级水电站的保证出力和发电量,构建了年期望发电量最大的含混合式抽水蓄能电站长期随机优化调度模型,并运用逐次优化算法对模型进行求解。白山—丰满梯级水库优化调度计算表明,优化后白山水库保证出力抽水比不抽水增幅为24.94%,梯级电站总保证出力抽水比不抽水增幅为9.33%;白山水库年发电量抽水比不抽水增幅为4.86%,梯级电站总发电量抽水比不抽水增幅为8.64%。

发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行

研究了发电侧电力市场下梯级水电厂日优化运行问题,建立了系统边际电价预测的二次移动平均模型;在此基础上,介绍了梯级水电厂日收益最大模型和相关的约束条件,并用逐次优化算法求解,计算结果可作为梯级水电厂的竞价策略参与竞价上网。该方法应用到四川南桠河梯级水电厂日优化运行中,结果令人满意。

水库单目标优化调度技术比较研究

优化算法的选择是水库优化调度中的一个难点。本文选取了传统优化算法POA、智能优化算法GA和DE等,从变量规模、算子选择、参数选定、约束处理方法等方面对算法在水库优化调度中的性能进行了深入的比较研究。结果表明:智能优化算法在水库优化调度中具有一定的适用性,不同算法的搜索效率差异较大,需要根据问题和算法特点对算子和参数进行精心设计和选择。对于变量较少的小规模水库优化调度问题,通过选取合适的算子和参数,智能优化算法GA和DE从耗时等方面会优于传统优化技术POA;但对于变量较多的复杂水库优化调度问题,POA在耗时和解的质量等方面仍然具有显著的优势。研究成果可为水库优化调度优化算法的选择提供参考。

多目标调度模型在尼山水库的应用

针对多目标水库的特点,建立了四个优化调度目标函数模型。从分析每个模型的可行性着手,采用联解模型的方式,运用逐次优化算法(POA)和遗传算法(GA)推求水库的运行策略。对POA与GA两种方法进行比较,验证计算结果的可靠性。根据求解的优化调度策略和稳定蓄水概率分布图,采用模糊规则确定分区调度图,指导实时调度。运用计算机技术建立考虑时段来水预测的水库优化调度和防洪调度的多目标调度管理系统,部分功能借助于地理信息系统(GIS)实现了可视化。经曲阜市尼山水库的实例验证,该成果具有明显的经济社会效益。

网络化作战信息流转策略适应性演化建模

动态灵活、优化匹配的信息流转策略,是网络化作战中信息顺畅传递、高效流转的重要保证。首先,定义了网络化作战信息流转的相关概念,抽象了信息流转策略结构;其次,给出了信息流转策略与使命任务的一致性匹配测度方法,分析了信息流转策略适应性演化的一般过程,提出了由演化收益和演化风险组成的适应性演化距离,以相邻信息流转策略之间的演化距离最小为优化目标,建立了网络化作战信息流转策略的适应性演化模型;然后,采用逐次优化算法搜索最优演化路径,并给出了相应的算法流程及求解步骤。最后,通过空中进攻作战案例分析,验证了模型与方法的可行性、有效性。

金沙江下游梯级与三峡梯级水库联合发电调度

针对金沙江下游梯级水库的相继建成将会改变长江流域梯级水库综合调度格局问题,构建了金沙江下游梯级水库与三峡梯级水库联合发电调度模型,并采用逐次优化算法进行了求解。结果表明,采用联合优化调度后整个梯级发电效益明显,与原设计方案相比梯级平均发电量可增加6.29%;与各梯级单独优化运行相比,梯级发电量可增加1.48%。

大规模混联水库群长期优化调度

混联水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,应用水力关联矩阵描述混联水库群之间的水力联系,进而应用逐次优化算法(POA)和动态规划逐次渐近(DPSA)算法对该问题在时间和空间上进行降维。以金沙江、雅砻江和大渡河干流10座具有季调节能力以上调节性能的混联水库群作为研究对象,分别采用DPSA和POA-DPSA两种算法对问题进行求解,并初步分析了联合调度对径流的影响。优化结果相对于设计值都有一定程度的提高,且寻优速度较快。