龙河流域梯级水库调度优化探讨

分析水库调度的运行方式,并对龙河流域梯级水库调度进行具体运行阐述,结合以往调度成绩及存在的问题,并提出合理建议。     

金沙江梯级水库发电优化调度研究

以金沙江干流梯级水库群为研究对象,建立了兼顾保证出力要求以发电量最大为目标的梯级长期优化调度模型,利用遗传算法求解,同时还考虑了虎跳峡龙头水库的补偿调节作用,结果显示,梯级优化联合调度的效果更好,虎跳峡水库的补偿作用较为明显．     

基于多目标动态规划模型的水库优化调度研究

针对以灌溉为主要供水任务的水库，阐述了多目标动态水库调度模型的组成，引入罚函数将多目标单一化处理，并给出了迭代算法。实例结果表明，本文方法可以为水库优化调度提供有益的参考。     

梯级泵站优化调度研究

梯级泵站能耗大,对其进行优化调度,节能效果显著。结合一梯级泵站的实际,建立了级间无分水任务的梯级泵站优化调度的动态规划数学模型,给出了优化调度图。阐明了改善级间流量配合是提高梯级泵站效率、降低供水能耗的主要途径。     

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.     

改进鸟群算法及其在梯级水库优化调度中的应用

介绍一种新型群智能仿生算法—鸟群算法(BSA),针对BSA算法进化初期种群多样性的不足,提出基于Lévy飞行策略改进的LBSA算法,并通过2个实例对该算法进行验证:1)利用6个不同维度的典型测试函数对LBSA算法进行仿真测试,仿真结果与基本BSA算法、教学优化算法(TLBO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群优化算法(IPSO)、粒子群优化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真结果进行对比分析.2)为进一步验证LBSA算法的有效性,将其与BSA、TLBO等6种算法用于求解某梯级水库中长期优化调度问题.结果表明:LBSA算法寻优精度优于其他6种算法,具有全局探索及空间勘探能力强、求解精度受维度影响较小、运行速度快、求解精度高等优点,适合求解高维多极值复杂优化问题.LBSA算法优化调度发电量为38.357 3亿kW·h,分别比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的优化调度结果增加发电量0.005 5、0.008 4、0.010 5、1.467 3和2.678 4亿kW·h,具有较好的优化调度效果.本文通过典型测试函数及实际工程验证了LBSA算法的可行性和高效性,为求解复杂高维的梯级水库群优化调度模型提供了一种全新的途径和方法.     

平原灌注式水库优化调度模型

本文试图用系统分析方法建立水库优化调度模型,对具有灌注式水库的灌区进行优化调度,以求得在一定频率来水情况下的最优灌溉面积和水库各时段的蓄水过程,并可根据中长期水文予报予估可灌面积和水库蓄水情况,供制定生产计划和水库调度计划时参考。     

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。     

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.     

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。     

考虑天然水流模式的多目标水库优化调度模型及应用

充分考虑水流条件对河流生态环境的重要性,将水流模式作为河流生态要求的重要目标进行量化。根据水流模式与常规水库兴利要求对水流的不同利用方式,从天然水流模式和水库的配水方式2个方面设立目标函数,建立兼顾水库兴利要求和河流生态环境要求的多目标水库调度模型。将该模型应用于丹江口水库中,采用非劣解分类遗传算法(NSGA-II)进行优化求解。结果表明:对河流水流模式进行仿天然性优化后,可以有效改善水文模式中变化较大的指标,使其值尽量贴近天然流量的变化范围,进而降低河流生态环境所受水库调蓄作用的负面影响。优化结果对水库兴利功能的影响程度不大,偏好于生态环境目标的调度方式更有利于南水北调实施调水。     

相对效益最大准则与多目标水库随机模糊优化调度模型

提出了相对效益函数的概念及其分析计算方法；应用多阶段多目标模糊优选理论与模型，建立以相对效益最大准则的多目标水库随机模糊优化调度模型．实例计算的结果表明，该模型能够较好地处理水库调度中的经济性与可靠性的关系．     

基于免疫进化的蚁群算法在梯级水库优化调度中的应用研究

针对蚁群算法在求解过程中出现初期信息素匮乏、易陷入局部最优解的问题,结合梯级水库优化调度的特点,提出了基于免疫进化的蚁群算法。该混合算法充分利用了免疫进化算法的全局快速收敛性和蚁群算法的正反馈性,提高了求解效率。实例计算表明该混合算法在求解梯级水库优化调度问题时,与逐次逼近动态规划相比较,结果合理、可靠,计算效率较高,从而为求解高维、复杂的梯级水库优化调度提供了一条新的求解思路。     

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.     

紧水滩水力发电厂梯级调度的优化

本文主要从人员优化、技术优化、运行优化三个方面介绍了浙江省电力公司紧水滩水力发电厂对所辖的紧水滩电站和石塘电站进行梯级调度优化的经验。     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

混沌PSO梯级优化调度算法及实现

利用切比雪夫(Chebyshev)映射在[-1,1]区间上的遍历性和随机性,提出了一种基于切比雪夫映射的新型混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法在粒子群算法求出的最优解附近进行混沌搜索.提高了混沌粒子群算法的全局优化能力,能有效避免算法容易陷入局部最优以及解决逻辑斯谛(logistic)映射不能在负值区间进行搜索的问题.针对模型中复杂的约束条件,采用分段线性插值函数实现了对目标函数的求解,并通过对采用丰枯电价时三峡梯级水电系统长期优化调度问题的计算及与其他算法的对比,验证了该算法可解决具有复杂约束条件的工程优化问题.     

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.