基于超启发式算法的梯级水库短期调度方法研究

为提高梯级水库的短期发电量,以某地区梯级水库为例,引用超启发式算法,从短期角度设计水库优化调度方法。设计水库短期最大发电量为调度目标,对各水电站、水电厂的用水过程进行优化,使之达到最大发电量需求,以此为依据设计梯级水库短期优化调度目标函数;利用超启发式算法的全局检索能力,进行启发函数上一级训练条件与参数个体适应度的分析,考虑不同层级水库之间在水资源分配和利用上存在冲突或竞争关系的前提下,引入超启发粒子概念,对录入目标函数的多个参数值进行训练,生成函数约束条件;将满足约束条件的参数代入设计的梯级水库短期优化调度目标函数中,通过对目标函数的求解,实现对梯级水库短期调度最优值的输出,完成优化调度方法的设计。实验证明,设计方法可以提高水库发电量,在确保日入库水量、日发电总耗水量稳定不变的条件下提高梯级水库发电增长率。

基于出力场景库的梯级水库群短期优化调度研究

随着各大流域梯级水库群的建成投运,梯级水库群短期优化调度问题的研究也越来越受到人们的关注,但该优化问题包含的变量多、约束复杂,其模型建模与求解难度随着水库群规模的扩大也越来越大。虽然传统优化方法或智能优化方法能够得到满足相关目标与约束的最优解,但往往优化算法下的结果太过于偏重目标值的大小,结果波动性、随机性大,难以满足实际调度需求。鉴于此,从历史已发生的调度结果出发,基于历史的详细调度数据,采用聚类分析等数据挖掘方法,考虑调度时期、业务类型、调度期长度、调度对象等场景要素,提出了电站出力场景构建技术,通过挖掘基于长系列历史运行数据的典型出力场景,形成出力场景库,并在此基础上提出了基于出力场景库的梯级水库群短期优化调度方法。以沙溪梯级水库群为例进行实例分析,结果表明,相比于传统优化调度方法,所提方法不仅能够得到满足实际调度要求的出力过程,而且计算时间也相对大大缩短,验证了该方法的可行性与实用性,研究成果对其他流域梯级水库群短期优化调度具有很好的参考借鉴意义。

上下库水位重叠梯级水库优化调度研究

由于研究流域出现上游水库发电尾水位低于下游水库正常蓄水位情况,导致上下库存在水位重叠及调度矛盾。以湖北省南河流域梯级水库为例,采用动态规划逐次渐近法对南河流域梯级水库进行优化调度研究,分析存在水位重叠的三里坪水库及寺坪水库运行方式,使流域水能资源利用最大化,为上下库水位重叠的梯级水库调度提供参考。

考虑北总干渠灌区取水后的溪洛渡、向家坝水库联合消落调度优化研究

以溪洛渡、向家坝梯级水库为研究对象,在满足向家坝北总干渠灌区灌溉取水的前提下,以梯级水库发电效益最大作为目标,研究两库联合枯水期消落方案,并建立两库联合消落调度优化模型,优化梯级水库水位的消落深度和回蓄过程。结果表明:通过优化梯级水库水位的消落深度和回蓄过程,可增加梯级电站发电效益,且梯级增发电量主要为溪洛渡的增发电量,联合优化调度的重点在于优化溪洛渡的枯水期水位消落方式。

梯级水电站水库蓄能利用最大化的长期优化调度

以强迫弃水和有益弃水的混合弃水策略为基础,将梯级水电站看作一个整体,建立蕴涵末级水电站弃水电量最小、水力资源电站间分配时的发电量增益最大和水电站总发电量最大的梯级水电站水库蓄能利用最大化长期优化调度数学模型。构建了描述蓄水量、发电引用流量、弃水流量、水库前池水位和放水路水位之间关系的水电站水头特性详细数学模型。基于递归思想,建立以弃水流量和发电引用流量表示的水库蓄水量表达式。针对日调节水电站在长期优化调度中的特殊性,采用比例放大策略,建立了水库的等效库容约束条件。以一个三级水电站为例进行仿真分析,以混合弃水策略为基础的水库蓄能利用最大化优化调度数学模型可以提高约4%的综合发电量,表明了有益弃水策略在合理分配水力资源和提高电站综合发电效益方面的有效性。

长江上游梯级水库蓄水优化初步研究

梯级水库蓄水时间的重叠会导致流域水资源的不合理利用,梯级各库无法蓄满,进而影响综合效益。本文建立了梯级水库径流调度模型并予以验证,利用1950-2010年长江干流实测水文资料,计算长江上游溪洛渡-向家坝-三峡梯级水库对流域防洪任务的满足情况,并分析了上游预建水库白鹤滩对下游梯级防洪目标的协助作用,在此基础上给出梯级水库汛后蓄水的最早启蓄日期:溪洛渡、向家坝、三峡水库均不早于9月1日。并利用比较分析法,综合考虑梯级水库的发电、航运等效益,得出梯级水库的最优蓄水时间:溪洛渡9月11日蓄水,向家坝9月1日蓄水,三峡9月1日蓄水。

人工免疫系统在梯级水库群短期优化调度中的应用

免疫起源于抗感染的研究,是一种机体识别和排斥抗原性异物的生理功能。现代仿生技术将免疫应用到解决非线性优化问题中,形成了独特的人工免疫系统(AIS),AIS用抗体代表问题的可行解,用抗原代表问题的约束条件和目标函数,采用期望繁殖率来定义父体选择的概率进行随机搜索全局最优解。将AIS应用到梯级水库群短期(日)优化调度的研究中,经过对某梯级水库群的仿真计算,认为其结果是合理和可实际应用的。

基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度

为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库联合优化调度问题中,发现在相同求解条件下,FAQPSO更易获得高质量结果,且收敛快、鲁棒性强。同时,溪向梯级和三峡梯级两个梯级单独调度和联合调度结果表明,上游溪向梯级对下游梯级进行电力补偿,提高了四库总体发电量,验证了溪向—三峡梯级电站联合调度的必要性。

基于DPSA的水库优化调度方案研究

建立了水库发电优化调度模型,并采用动态规划逐次逼近法(DPSA)与动态规划(DP)嵌套模型进行求解。以西北某流域梯级水库为例进行计算,验证了模型的合理性,得到了合理的优化调度方案。通过对常规调度图模拟方案与优化方案的汛期弃水过程、汛初6月水位、凌汛期初11月水位和出力过程进行分析,总结水库调度运行特点,可为水库的实际运行提供参考。

梯级水电站联合优化发电调度

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。

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.

含混合式抽水蓄能电站的梯级水电站优化调度

为提高梯级水电站调度运行效益、优化水库水位变化过程、减少弃水,考虑湖北省某流域梯级水电站规划新增混合抽水蓄能电站,将抽水蓄能机组作为水电站发电备用机组或利用其抽水工况实现梯级水电站年发电量的最大化。针对不同来水频率下服从皮尔逊Ⅲ型分布的天然入库,提出逐步优化算法(POA)与水位廊道耦合方法,求解含混合抽水蓄能的梯级水电站调度模型,能有效保证在多约束条件下构建发电量最大的中长期调度规则。算例结果表明,新增混合抽水蓄能电站后不仅可增加本级水电站发电量,还可提高抽水发电转换效率、减少弃水,为梯级水电站规划新增抽水蓄能电站提供参考。

西江骨干水库群抑咸调度的自优化模拟模型

随着近年来珠江河口地区咸潮上溯,西江流域骨干水库群作为一复杂的混联系统,如何在满足水库综合利用需求下实现抑咸调度是亟需解决的重要科技问题。为此,以控制节点抑咸流量为目标,将模拟与优化方法相结合,利用自优化技术,建立了西江流域骨干水库群抑咸调度的自优化模拟模型。并以特枯年份实测流量进行算例分析,研究成果表明,所建模型仿真程度高,计算速度快。

基于改进灰狼算法的梯级电站中长期优化调度

为解决梯级电站中长期优化调度中非线性离散决策困难的问题,结合灰狼算法良好的局部寻优特性,建立了约束破坏度最小与发电量最大的双目标模型,前者作为种群迭代的全局目标,后者作为个体优化的局部目标,引入“当前搜索解的空间识别”机制,促进非可行解向可行解的过渡。通过闽江流域金溪梯级水库实例研究表明,相比于传统智能算法,改进灰狼算法在保障搜索全局性的基础上,可以提升目标的优化效果。

不同电价政策下流域梯级水电站群长期优化调度

为定量分析、比较不同电价政策下流域梯级水电站群运营特点,结合发电侧市场开放后梯级水电站群发电计划制定的实际,考虑不同电价政策,以水电站群发电收益最大为目标,建立了长期优化调度模型,并采用粒子群算法求解模型。以我国西南某流域梯级电站群为例,探讨了不同电价政策对梯级电站群优化调度的影响。

改进粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,结合梯级水库联合优化调度的实际问题,提出了惯性权重的余弦处理机制和自适应选择学习对象策略,并结合分层交叉思想对粒子群算法进行了改进。实例计算表明:该算法合理、可靠,有效地提高了计算精度与效率。

适应不同优化模型的水电梯级系统短期调度算法

短期水电系统的发电优化调度是非线性离散优化问题。随着水电系统规模的增大,该问题的求解也变得更加困难。结合考虑约束条件的优先级别,建立了适应弃水量最小、发电效益/电量最大、调峰电量最大和发电趋势吻合4个调度目标的数学模型,采用分级求解结合局部搜索的方法解决大规模水电系统短期联合优化调度问题。通过在包含45个水库的水电系统优化调度中的应用,并比较不同目标下优化结果的差异,结果表明了上述模型和方法的有效性。

金沙江下游梯级水库蓄水期多目标生态调度研究

随着乌东德、白鹤滩电站的陆续建设投运,金沙江下游梯级电站对河流生态影响日益突出。为减轻梯级水库蓄水对金沙江生态系统的不利影响,实现水能资源开发和生态环境双赢,进行金沙江下游梯级蓄水期联合生态调度。基于逐月最小生态径流计算法确定河流最小生态流量,以河流生态需水满足度最大和梯级发电量最大为目标建立多目标优化调度模型,并采用改进NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。结果表明,乌东德、白鹤滩投产运行将会导致蓄水期下游河流生态缺水情况更加严峻,优化梯级水库运行方式、适当提前蓄水可提高下游河流生态需水满足度,缓解梯级发电效益与生态效益之间的竞争关系。研究结果可为金沙江下游梯级水库蓄水期生态调度提供参考。

大型梯级水电站汛期多尺度多模式调度模型研究

针对大型梯级水电站汛期调度面临的系统组成结构复杂、来水发电形势多变、风险效益均衡困难等难题,分别建立梯级电站中长期调度和短期调度模型,分别提出增减发电计划模式及防洪、水位控制、电量控制等不同模型下的调度模式,建立不同模式间的切换条件,提出各类模式下目标、约束和求解方法,由此形成多尺度嵌套、滚动向前的调度模型耦合机制,并以大渡河流域梯级电站为例进行验证。结果表明,优化后,中长期可在完成蓄水任务的前提下增加流域12.1%发电量;短期防洪模式下削峰率可提高22%,蓄水模式下可增加7.86%的发电量,兴利模式下,在伏旱时期,可将瀑布沟最低水位提高1.05 m,对于各种类型的工况均表现出较好的适应能力和优化效果。

基于模型预测控制的水电制氢系统优化调度研究

为解决部分地区水电消纳能力不足的问题,提出了“弃水”制氢的方案。在水电制氢系统中,同时考虑了系统经济效益最大与流域弃水量最小2项优化目标,建立了日前多目标优化调度模型。为应对实际调度中负荷不确定性所导致的误差,引入模型预测控制算法,建立日内滚动优化模型。最后,以梯级水库群的数据为例,验证了算法的有效性。