清江梯级水库群联合优化调度图研究

针对清江梯级水库群中长期调度问题,根据最优凋度结果确定了调度图的型式,引入了可能出力的概念,对水库群进行聚合,建立梯级总出力与梯级可能出力之间的关系.然后根据总出力是否为保证出力进行决策分解,由此采用一连串的二维水库调度图来描述水库群的联合调度规则.基于模拟调度.建立了优化模型,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行优化计算,得到较好的联合优化调度图.模拟计算表明:对于1951～2005年实测径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图较常规调度方案年均发电量增幅可达2.62%;对于两种随机模拟方法生成的水文径流系列,若采用梯级水库群联合优化调度图,年均发电量可分别提高1.77%和2.52%,理论上经济效益显著.     

确定梯级水库联合防洪预报调度方式优化方法研究

针对梯级水库拟定联合调度方式的复杂性,将常规优化调度和预报调度规划方式相融合,提出一种确定梯级水库联合预报调度方式的优化方法.首先,对于选定的调度目标,采用优化手段寻求梯级水库不同频率设计洪水的最优联合调度方式,并综合分析归纳最优泄流过程的特点;其次,对各库的预报调度潜力进行分析,结合最优泄流过程的特点选择预报判别指标,在不考虑预报误差的情况下拟定理想联合预报调度规则;最后,对预报判别指标的误差进行分析,在理想联合预报调度规则的基础上制定满意的联合预报调度规则.将该方法应用于昭平台与白龟山梯级水库,结果表明此方法在一定程度上减少了确定梯级水库联合调度方式的复杂性,为库群防洪预报调度方式研究提供了新途径.     

乌江流域水光互补梯级蓄能调度图绘制

为适应大规模光伏出力接入乌江流域与梯级水电站联合调度、打捆送出的新要求,基于流域实际蓄能控制方式提出了水光互补模式下梯级水电站分期发电策略,确定了汛初、年末关键时间节点的蓄能合理范围,据此绘制了水光互补梯级蓄能调度图,以指导中长期水光互补调度。实例验证结果表明,与流域梯级水电站实际发电量相比,水光互补梯级蓄能调度图能够提高系统发电量0.7亿~2.1亿kW·h；水光互补梯级蓄能调度图编制过程简单、合理,优化调度结果符合实际,可用于乌江流域中长期水光互补优化调度。     

水火电混合系统经济调度的双链态遗传算法

遗传算法（GA）为求解电力系统经济调度问题提供了一条新的途径．研究了基于双链态基因模型的遗传算法（DGA），给出了显性基因和隐性基因选优准则．应用DGA建立了电力系统经济调度的遗传算法模型，该模型易于考虑系统负荷平衡、用水限制和梯级水电厂之间的水流流达时间等约束条件．在pentium计算机上对由两个火电厂和含有四个梯级水电厂组成的系统进行了仿真计算，取得了满意的效果．     

响应调峰需求下梯级电站水库防洪调度方法研究

响应调峰需求下,当前梯级电站水库防洪调度方法只考虑防洪安全调度问题,未充分利用洪水资源。提出一种新的梯级电站水库防洪调度方法,给出梯级水库调峰需求模型,将模糊优选理论应用于梯级电站水库防洪调度中,给出梯级电站水库防洪调度目标函数,主要包括总发电量最大目标函数、占用防洪库容最小目标函数、理想末水位与调度末水位绝对值之差最小目标函数和总弃水量最小目标函数。将调峰需求目标函数看作约束条件,和上述目标函数共同构成梯级电站水库防洪调度目标函数。通过决策者经验知识的二元比较量化原理和方法对权重进行确定,通过模糊优选模型求解目标函数,从而获取不同方案针对优方案的隶属度,依据隶属度最大原则获取最优方案。实验结果表明,所提方法具有很高的调度性能,能够有效利用洪水资源。     

三峡梯级短期优化调度大系统分解协调法的应用

针对梯级间流量传播对梯级水电站短期优化调度影响的问题,采用实测资料率定梯级间流量传播系数,构建了计算梯级间下游水电站入库流量的变系数线性回归方程,建立了"以水定电"模式下考虑流量传播影响的梯级水电站群短期优化调度系统分解协调模型.三峡梯级应用实例表明,当上游水库出库流量较小时,流量传播对梯级短期优化调度结果影响较大,且分解协调算法较轮库迭代法可有效减少解算时间,提高模型运算效率.     

基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型

提出基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型，以满足梯级水库群的蓄水、发电目标.对蓄水时期水库群的径流监测信号时间序列作集合经验模态分解，获得含有各尺度局部细节特征的IMF及剩余分量，基于能量熵理论完成各分量的重构，将重构结果作为最小二乘支持向量机的输入，利用粒子群算法优化预测模型参数，实现梯级水库群径流精准预测.依据径流预测结果，构建以发电量最高、蓄满率最大、弃水量最低作为优化目标，并满足蓄水量、泄水量、出力、水量平衡、关联方程约束的水电调度模型，实现水库群蓄水时期梯级水电调度优化.实验结果表明：该模型可实现径流监测信号时间序列的分解与重构，径流预测误差在[0.09,5.2]区间；优化调度后，梯级水库群的发电量提升了3.66%，弃水量降低了27.91%，蓄满率增大了1.85%.     

水火电混合系统经济调度的双链态遗传算法

遗传算法（ＧＡ）为求解电力系统经济调度问题提供了一条新的途径。研究了基于双链态基因模型的遗传算法，给出了显性基因和隐性基因选优准则，应用ＤＧＡ建立了电力系统经济调度的遗传算法模型，该模型易于考虑系统负荷平衡，用水限制和梯级水电厂之间的水流流达时间等约束条件，在ｐｅｎｔｉｕｍ计算机上对两个火电厂和含有四个梯极水电厂组成的系统进行了仿真计算，取得了满意的效果。     

小浪底水利枢纽调度自动化系统

小浪底水利枢纽调度自动化系统是根据小浪底一西霞院水库的综合利用要求，作出水库调度计划，确定水库的调度对策及闸门的开启计划，制定闸门的操作命令，实现了小浪底一西霞院梯级枢纽常规水库调度业务。     

改进的禁忌搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用研究

禁忌搜索算法是模拟人的思维的一种智能搜索算法.文章在探讨梯级水库联合优化调度的禁忌搜索算法中,针对该方法对初始解依赖性强、后期迭代效率低等局限性,提出了动态规划-禁忌搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用.通过实际算例验证了该方法的可靠性,从而为高维梯级水库的优化调度提供了一条新的求解途径.     

Allocation of power generating and shipping of Hanjiang upstream cascade

1Generalsituationofthecascades1.1Cascadeshydropowerplants HanjiangRiverisoneofthelongesttributariesof YangtseRiver,originatingfromNingqiangcountyof ShaanxiprovinceandflowingthroughShaanxi provinceandHubeiprovince.HanjiangRiveris1567kmlongintotal,and709kmofitinShaanXi provincerunsthroughHanzhongandAnkangregions fromtheeasttothewest.TheupperreachesofHanjiangfromYangxian countytoBaihecountyinShaanxiprovinceis443km long,anditstotalheadfallsisabout280mhigh.Withabundantwaterpowerresources,its…     

Allocation of power generating and shipping of Hanjiang upstream cascade

The optimal model and simulating model of the Hanjiang cascade reservoirs operation with one day as its calculating period are established to coordinate the contradictions between power generating and shipping. The optimal model is solved by progressive optimality algorithm method adopting the theory of large system decomposing and coordinating. By analyzing the water allocation results obtained from six schemes, which are two cascades, four cascades and seven cascades joint operation considering shipping or not, the contradiction degree between power generating and shipping is investigated and some joint operation schemes are proposed.     

黄河上游龙羊峡—刘家峡河段梯级水库群水温累积影响研究

研究河流梯级水电开发的水温累积影响规律,可为制定水库联合运行水温调控方案提供科学依据。以黄河上游龙羊峡—刘家峡河段梯级水库群为例,基于水库与河道水温观测资料,对比分析了典型水库的水温影响特征;在不同水库联合运行期,结合水库运行条件与河道水温特征值的定量分析,辨别了各水库对水温累积影响贡献的差异,并探讨梯级水库水温累积效应的变化特征。研究结果表明:龙羊峡水库对水温的累积影响起主导作用并呈现了较大的波动性,李家峡水库为协同效应,公伯峡水库及其它小水库为削弱效应;多水库联合运行时,区间水库的兴建并未引起水温累积影响的明显增大,与李家峡水库单独运行期相比,在梯级末端水温累积协同效应依然显著。     

三角函数选择算子的遗传算法在梯级水库优化调度中的应用

针对遗传算法求解水库优化调度时传统选择算子无法克服适应度非负问题,提出了一种三角函数选择算子遗传算法的梯级水库优化调度求解方法,并通过实例对正弦函数轮盘赌选择与单纯轮盘赌选择的自适应遗传算法做了比较．结果表明,由于基于正弦函数的选择算子克服了轮盘赌对适应值非负的要求,非常适用于求解水库优化调度,且能够很好地保持种群多样性,因此在进化后期能够找到更加优良的解．在实例的选择上,选用“以水定电”的三峡梯级调度模型,并采用由大量实测资料建立的三峡出库流量和葛洲坝入库流量变系数线性回归方程来处理水库间流量传播问题．本文提出的梯级水库优化调度求解方法,有效地改善了遗传算法的收敛性能,而且由于考虑了流量演进,提高了模型精度,具有较高的实用价值．     

基于遗传算法的梯级水库调度问题的研究

采用实数编码遗传算法(FP)，对梯级水库进行独立的编码计算，结合各个水库不同的约束条件和调度要求，进行总体优化调度求解，这样可以避免动态规划解决此类问题时带来的“维数灾”，并且计算速度快，可以根据不同的情况进行实时计算。     

基于改进遗传算法的水库群优化调度研究

提出一种基于自适应遗传算法的水库群优化调度问题的求解方法,并对其性能进行了分析。结果表明,该方法可以随个体适应度的大小及群体的分散程度自动调整遗传控制参数,较好地克服了标准遗传算法由于采用固定遗传控制参数带来的若干问题,能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,提高遗传算法的全局寻优能力,为高精度水库群优化调度提供了一个新的途径。     

汉江上游干流梯级开发参数的优化论证

就汉江上游干流梯级开发的参数进行了优化论证。首先建立了多目标数学模型，并对其应用大系统的分解-聚合方法进行分解，进而应用POA算法对子问题求解，通过逐步满意的交互决策得到最终结果。     

粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用

提出了基于粒子群优化算法求解梯级单目标优化调度问题的一般算法结构,该算法通过计算时段库水位的变化范围,把梯级优化调度问题转化为无约束的优化问题处理,使得算法具有稳定、高效的收敛性能.通过对三峡梯级发电优化调度问题的计算,表明该算法是求解梯级优化调度问题的一种有效的手段.