分时电价下梯级水电站间短期优化调度仿真

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.     

多发电主体梯级水电站优化调度模型

研究了电力市场下的梯级水电站的长期优化调度问题,建立了多发电主体梯级水电站优化调度模型.该模型通过调节上下游不同发电主体下电站的效益补偿,可以协凋上下游不同发电主体的利益,保证总的梯级效益接近最优化.将建立的多目标调度模型用权重法转化为单目标求解,可获得不同权重组合下的一组非劣解集.同时还探讨了浮动上网电价对存在多发电主体情况下梯级效益的影响,梯级效益的变化趋势与枯水期电价上浮与丰水期下浮比例x/y有关,只有x/y足够大时,梯级总效益才会比电价不浮动时有所增加.     

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

大系统分解协调法和非线性规划法应用于电力系统经济调度

讨论了含梯级水电站的大型水火电力系统有功功率最优分配的数学模型，考虑了水电厂上、下游水位的变化、梯级水电厂间的水流时间延迟等因素。通过两次运用对偶分解原理将整个系统分解成一个三级协调系统而得到三级计算结构，文中讨论了各级采用的非线性规划的多种最优化计算方法，并对实际电力系统进行试算和分析，文章对大系统分解协调法，乘子法和一种新变尺度法在水火电力系统短期经济调度中的应用作了探讨。     

电力系统中梯级电站短期优化运行的数学模型与最优性条件

本文提出了一种新的梯级水电站短期优化运行的数学模型,它包括两个子模型：周期平稳日优化运行模型和过渡日优化运行模型．由于梯级间水流流达时间的存在,这种做法既考虑了当天运行对以后的联系和影响,也考虑了实时运行中可能的偏离,这与目前国内外普遍使用的模型与方法有着明显的优点,并且在考虑水流流达时间影响的条件下,本文首次提出了梯级水电站日优化运行的最优性条件。     

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．     

面向生态的流域梯级电站调度研究

针对长江三峡梯级水库长期优化调度问题,建立了考虑多个生态要素的水库群优化调度模型,深入探讨了面向生态的流域梯级电站调度需要考虑的相关要素,并结合三峡梯级水利枢纽工程的实际生态环境状况,提出了7组满足生态时空需求的水库调度方案,建立了以梯级水电站发电效益最大为目标,以生态方案为约束条件的长期优化调度模型,并引入PSO优化算法进行求解,最后结合水库出流过程与天然径流的定量关系给出了调度效果的评价方法.     

一种梯级水电站经济日调度的分解协调法及其多目标模型

本文将大系统分解协调理论应用于一类梯级水电站经济日调度,提出了一种经济日调度的分解协调方法。建立了新的多目标数学模型。最优目标是使总贮能为最大而梯级水电站子系统间电网的线损最小。 本文用微机对实际的某梯级水电站系统参数进行了计算,其结果表明文中所述方法有效且简单,计算结果满意。     

多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统

梯级水库群优化调度因来水预报不确定性强、水库群优化变量维数高、决策评估目标多等特点,一直是学术界和工程界的研究热点.本文分析了不同时间尺度的水文预报模型与优化调度模型的基本特征与数据需求,建立了多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统.该决策支持系统将数值天气预报的有效预报期(15d)作为短期调度模块与中长期调度模块的时间分界.短期调度模块采用数值天气预报降水量和数字流域模型预测未来15d的日径流过程,使用预报结果进行短期的梯级水库优化调度;中长期调度模块采用基于自回归和遥相关的组合预报模型,预报未来1年的月径流过程,用于中长期的优化调度.本文采用面向服务的软件架构(SOA),将年、月和日尺度的预报和调度模型集成,构建决策支持系统,可以实现多时间尺度的水情滚动预报和梯级水库优化调度.本系统在黄河上游干流梯级水库群和大通河流域梯级水库进行试验应用,结果表明该系统能够快速集成分析相关水情数据,开展梯级水库优化调度演算,及时为决策者提供清晰有效的决策辅助信息.     

汉江上游梯级水电站水库优化运行研究

根据汉江上游石泉、喜河、安康梯级水电站水库群的特点和任务,分别以梯级水电站发电量最大和发电效益最大为目标函数建立优化模型,将逐次逼近动态规划法(DPSA)与逐步优化算法(POA)相结合求解模型,获得梯级水电站长系列优化运行结果.结果表明,梯级水电站水库群优化运行能够充分发挥水库的补偿作用,相比梯级水库群常规调度和单一水...     

基于改进粒子群算法的梯级水风光短期调峰优化调度

针对大规模风电、光电直接并入电网对系统调峰带来的负面影响,同时伴随高弃风、高弃光率的问题,提出通过利用水电输出通道将湖北一梯级水电站与附近风电场、光电场并入电网联合调峰的解决办法。首先分析了梯级水电站、风电和光电联合调度的必要性和可行性,提出了梯级水-风-光联合调峰策略,构建了以系统余留负荷均方差最小为目标函数的短期调度模型,最后利用收缩因子和改进粒子群算法求解。通过算例仿真,风光与梯级水电站共同参与系统调峰,调峰效果更好,改进粒子群算法(particle swarm optimization, algorithm, PSO)算法有更好的寻优精度和收敛速度。给未来实施梯级水电站与周围风、光电场联合调峰策略提供了参照。     

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。     

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。     

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。     

滚朋羊梯级水电站优化调度研究

本文针对目前各种梯级水电站优化调度算法存在不足,以云南滚朋羊梯级水电站优化调度为工程背景,着力考虑该梯级总发电量和最大保证出力2个重要指标,并且围绕这2个指标建立该梯级水电站优化调度的目标函数,采用蚁群算法获得该目标函数的解。最后通过仿真证明,采用蚁群算法获得的解将是全局最优解。     

梯级水电站群最优运行的递阶控制算法

针对位于同一电网的梯极水电站群联合运行的情况,着重研究了在枯水季节最优调度的计算模式,提出了大系统递阶控制的优化算法。该算法也同样适用于规划中的梯级水电站。实例计算表明该算法是可行的,且解析性强。     

跨流域水电站群补偿调节的递阶多目标控制

本文应用大系统多目标优化理论和方法,建立了跨流域水电站群补偿调节优化的数学模型,提出了两级的多目标控制及其应用对偶分解得到了多级计算结构,在求解子问题时,应用了逐步优化算法。以四川省大渡河、雅砻江六个水电站计算为例,验证了模型及方法的可行性,并得到了对水电站群最优规划具有实际意义的成果。     

基于基因算法的水电补偿方法

通过对电力系统水电站群联合补偿调节原理的分析和研究,建立了水电站群联合补偿调节模型;为了提高基因算法的计算效率和精度以及改善其全局收敛性能,结合水电补偿问题的目标函数,构造了基因算法的动态变指数适应度函数,在标准基因算法中,引入了移民操作,隐含了最优个体保护策略;给出了基于基因算法的电力系统水电站群联合补偿调节新方法．该方法可在一定程度上克服传统算法应用于求解水电站群联合补偿调节问题的不足之处,从而为电力系统水电站群联合补偿调节方法研究提供了一条新的思路．     

电力市场环境下水电站中长期运行优化调度

电力市场环境下水电站优化运行的目标发生了重大改变。以发电效益最大为目标,建立了单一水电站中长期运行水库优化调度数学模型,并以某一水电站为例进行优化调度,取得了较好的效果。与传统的以发电量最大为目标的调度方法相比,该调度方法可以实现水电站发电效益最大化,增加发电收益。