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.     

基于改进PSO算法的跨流域水库群联合调度图优化

针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点,提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解.该算法针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优且进化后期收敛速度慢的缺陷,引入交叉和变异策略、模拟退火策略和反射边界策略,以增加种群的多样性并提高算法的进化速度和全局搜索能力.数值测试证明了该算法用于求解高维复杂优化问题的有效性,实例研究也表明该算法提高了整个系统的供水与引水效益,是一种优化复杂水库群联合调度高效实用的方法.     

基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。     

基于平衡曲线的并联水库分配规则

针对并联水库群调度中共同供水任务的分配问题,通过挖掘最优蓄水过程所隐含的规律性,解析不同调度时段系统蓄水量在成员水库间的理想分布,拟定合理的平衡曲线形式,并制定出共同供水任务的分配机制,以供水能力最大为目标函数建立模拟优化模型对分配规则进行修正,采用改进的粒子群算法求解.以中国北方某并联供水库群为例,通过实测与人工径流序列下不同调度方案的对比分析,结果表明所提出的分配规则较其他调度方案更能合理地分配系统蓄水量,提升联合库群的供水能力.     

水电站群随机优化调度方法的研究

本文应用大系统随机控制理论,提出了面临时段有径流预报且预报可信度高,和无径流预报或预报可信度差时,水电站群长期优化调度随机递阶控制方法。它不仅可同时考虑水电站群入库径流、水库蓄放水序列间的时空随机相关,避免了“维数灾”,而且给出了简单易行的水库群最优放水决策规则,以便对水电站水库群调度实现计算机控制。算例表明,该法是解决入库径流、水库蓄放水时空随机相关多目标多水库非线性优化调度问题的一条新途径。     

漳泽水库群防洪调度方案研究

针对漳泽水库目前的蓄水已远远不能满足用水要求,笔者采用系统分析法,建立了该水库群整体的防洪、联合兴利调度的数学模型,并进行了数学上的优化求解。研究表明：提高漳泽水库汛限水位至901.8 m时（提高0.8 m）,调洪最高洪水位达到904.2 m,基本与漳泽水库原设计调洪最高水位相同,证明了汛期增加蓄水量,减少弃水,水库群能满足其防洪对象的防洪安全。     

分区优化控制在水库群优化调度中的应用

以长江中上游15座骨干水库组成的大规模混联水库群联合发电优化调度问题作为研究对象,提出一种新的优化控制方法,其思路是:从流域梯级大规模电站群整体优化角度出发,以总发电量最大为目标建立大规模水库群分区优化调度模型,根据电站所属流域相对位置以及其水力补偿关系进行虚拟分区,以控制区内电站群子系统为对象进行分区优化控制;在此基础上,采用约束廊道法有效解决长期发电优化调度问题中的多约束耦合问题.将该方法应用到长江中上游大规模混联水库群联合发电优化调度问题的求解中,结果表明:所提出的方法求解精度高、时效性好,具有较强的工程实用性,为求解高维、复杂梯级水库群优化调度问题提供了一种新思路.     

基于改进BP网络的西安供水水库群优化调度函数的求解方法

提出了基于累积误差,动态调整网络参数的改进BP网络方法,并用于求解西安供水水库群优化调度函数,结果表明,与传统算法相比,改进BP网络方法不仅可以全面反映水库调度决策变量与影响因子的复杂非线性关系,而且可以反映出调度过程中水库群间的相互关系,且应用简便。     

基于模拟遗传混合算法的梯级水库优化调度图制定

将遗传算法与系统模拟相结合,提出了基于模拟遗传混合算法制定梯级水库优化调度图的理论及方法,并以乌江上游梯级水库为研究对象,进行实例分析,绘制了梯级水库优化调度图。结果表明,采用该调度图指导水库运行,与长系列补偿调节计算相比,梯级电站多年平均发电量增加了4.3亿kW.h,可为乌江梯级水库群合理调度提供可靠的技术支持。     

漳泽水库库群防洪实时优化调度模型研究

根据漳泽水库库群的特点，按照水库每时段动用的调洪库容加权总和最小的准则，建立了水库群系统联合防洪实时优化调度的动态规划模型，采用逐步优化算法进行求解，并通过前向卷动决策方法实现洪水的实时调度。实例证明了该模型及其求解方法的合理性及可行性。     

梯级水电站水库群联合发电优化调度

应用判别式法求解大规模梯级水电站库群发电优化调度问题,以便能够直观反映梯级水电站系统的运行规律.为解决方程组求解带来的困难,采用坐标轮换法,将多库同时供、蓄水决策转化为单库逐次轮换决策,并结合水库常规调度图规则,对判别式法进行修正,使求解结果更为合理.结合乌江流域梯级水电站调度系统,给出了一个在梯级系统保证出力约束条件下发电量最大的实际例证.     

泉州市山美水库水资源风险管理研究

本研究以泉州市山美水库为研究对象,考虑来水和需水等不确定性因素对水库水资源风险管理的影响,基于供用水系统风险理论计算出旬尺度的山美水库最下限库水位线,提出山美水库水资源风险管理方案,并与实际水位调控进行对比分析.结果显示:山美水库现状库水位全年维持在较高的水平,可结合本次计算得到的山美水库水资源风险管理方案适当降低现状库水位,随着未来综合需水量的增加再考虑逐步抬高库水位,从而提高山美水库综合利用效益.     

考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。     

协同演化免疫算法提取水库调度规则研究

从复杂适应系统角度探讨了水库调度的复杂性,分析比较了水库调度规则提取过程与人体免疫反应中抗体种群协同演化的相似性,提出了基于协同演化人工免疫系统(CoEISM)水库调度规则提取模型,并应用于某水库供水调度规则提取,所获规则对训练与检验样本识别率分别为92.5%和84.4%,缺水指数为2.23(1014m6),与神经网络(RBF)提取结果相当。进一步研究表明,CoEISM用于水库调度规则提取是可行、有效的,不仅所获规则易于理解,能提供更为丰富的决策信息;而且调度规则自适应调整有利于调度人员做出适应调度环境变化的水库蓄泄决策。     

分散复杂多水源原水系统一级优化调度

珠海市汛期降雨充沛,水库集雨面积大,且各水库均是自流供水,合理分配各水库供水量,有效地利用降雨大这一有利条件是珠海水司汛期调度的一大重点.针对珠海市分散复杂多水源原水系统河库并存、库库连通和汛期多雨水的特点,建立了以取水泵站能耗最小、水库运行末水位偏离水库控制水位最小为目标的一级优化调度模型,通过遗传算法对模型进行求解,结果显示优化后的调度方案在满足实际调度需求的前提下,节能优势明显,而此模型的建立,也为分散复杂多水源原水系统的一级优化调度提供了一种新的思路.     

基于多主体的智能调度系统研究

研究了生产作业调度及智能调度系统。针对现代生产作业调度的特殊要求,对多主体技术及主体之间的协作机制在作业调度方面的应用进行了探讨,建立了基于多主体的智能调度系统框架结构和适应实际生产环境的主体模型结构,研究了在多主体结构的基础上实现作业调度的机制和方法。     

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。     

集装箱港口集疏运调度系统作业模式的仿真分析

为解决复杂的集装箱港口集疏运系统多阶段动态调度的问题,借鉴柔性制造系统(FMS)生产调度问题的研究方法,提出了由集装箱集疏运问题向FMS生产调度问题转化的方法和模型;分析了各个阶段动态调度的决策点和决策规则,提出了基于规则的方法实现集装箱集疏运系统的实时动态调度,为集装箱码头调度问题的研究提供了新思路和新方法.利用WITNESS仿真工具分别模拟了面向作业线的静态调度和面向作业面的动态调度两种集装箱集疏运调度模式,结果表明,动态调度模式的效率提高了约9.66%.     

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。     

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.