动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题.近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视.现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析.本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法.     

水电站厂内经济运行的快速仿电磁学算法

水电站厂内经济运行问题在本质上是一个目标函数连续和变量离散的非线性约束优化问题。针对其求解困难,本文将模型转换为只具有两界约束和离散约束条件的优化问题,并首次将罚函数法和一种新型的群智能算法——仿电磁学算法融合起来对该优化问题进行求解。详细阐述了算法的改进过程、离散变量的处理和基本求解步骤。通过两个算例的仿真分析及其与遗传算法的比较可知所提算法在水电站厂内经济运行方面正确有效。     

类电磁机制算法在水电站厂内经济运行中的应用研究

水电站厂内经济运行是电力系统的重要研究课题,能有效增加水电站的经济效益.本文将类电磁机制算法用于水电站厂内经济运行研究中.该算法模拟电磁场中带电粒子间的吸引与排斥机制,将搜索解类比为带电粒子,然后按一定的准则通过局部搜索、计算合力和移动粒子等环节使搜索粒子朝最优解移动.该算法具有全局优化能力强,编程实现简单,收敛性好等...     

逐次逼近动态规划法求解水电机组组合问题

水电站厂内机组间的发电流量分配是水电站经济运行中的一个重要混合非线性优化问题。文章设计了一种逐次逼近动态规划法,可用于求解水电机组的组合问题。该算法可有效地减少状态变量的个数,且能收敛到满意解。通过实例研究,验证了模型合理性和算法的可行性与有效性。     

蚁群算法在组合优化中的应用

本文介绍了崭新的求解复杂优化问题的启发式算法-蚁群算法以及它的基本原理.该算法是通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其他方法结合等优点.文章还介绍了该算法在静态组合优化,如旅行商、二次分配、车间任务调度、车辆路线、图着色、有序排列,以及动态组合优化中的应用.文章最后展望了蚁群算法所具有的广阔应用前景.     

水电站厂内经济运行应用研究

采用罚函数将有约束的水电站厂内经济运行问题转化为无约束优化问题,在粒子群中引入遗传算法中的"交叉"思想并采用线性递减的惯性权重,以提高粒子在解空间的遍历性和局部搜索能力,避免粒子群限于局部最优。实例计算结果表明该算法在求解水电站厂内经济运行问题上是可行、有效的。     

基于遗传算法和运行区划分的水电站厂内经济安全运行分析

水口水电站作为华东电网主要调峰电站,机组运行工况变化频繁。对水口水电站进行水电站厂内经济运行分析,充分利用水资源降低单位功率耗水量,并使机组避开危险区运行是非常必要的。本文以水口机组运转综合特性曲线上的运行区划分结果为基础,充分考虑水电站机组运行的安全性和经济性,采用自适应遗传模拟退火算法对水口水电站进行了厂内经济运行分析。对运行工况优化分析后,在保证机组运行安全性的同时耗水量也有所下降,优化效果明显,说明厂内经济运行分析是有必要的,可为电站逐步实现经济运行提供技术支持。     

中小型水电站厂内经济运行准实时系统的设计与实现

本文试图根据电网负荷和电站水头的实时变化情况，进行厂内经济运行的优化计算，当厂内经济运行优化计算能够达到一定的速度要求时，即可认为实现了水电站厂内经济运行准实时系统。选择其中型水电站进行厂内经济运行实时系统的模拟实验，结果表明对水电站的4台机组进行实时优化，平均计算时间在0.2秒以内，即实现了厂内经济运行的准实时系统。     

考虑分级振动区的水电站厂内经济运行研究北大核心CSCD

水轮发电机机组振动区是影响水电站厂内安全运行与经济运行的核心所在。本次研究采用机组分级振动区思想,根据机组承担不同负荷时的振动程度,划分机组振动区为禁止运行区、不建议运行区和稳定运行区,在此基础上,建立了考虑机组分级振动区的水电站厂内经济运行模型,并采用粒子群优化算法进行求解。以藏木水电站为例,厂内经济运行结果表明:以电定水模式下,综合考虑机组分级振动区影响比仅考虑机组禁止运行区影响时,全厂耗水量增加0.69%,但机组运行更为稳定,振动程度更小。考虑机组分级振动区的厂内经济运行模型更为契合水电站经济运行以安全运行为前提的实际思想。     

解空间遗传算法在水电站厂内经济运行中的研究

针对水电站厂内经济运行求解方法,提出一种解空间遗传算法。采用避开空蚀振动区、考虑负荷平衡约束和机组出力约束的解空间初始种群生成法,以避免适应度函数设计中的惩罚处理并保证适应度函数非负;运用解空间摄动变异算子,保证变异后的个体仍为可行解。以三峡水电站为例与传统遗传算法进行了比较,不同量级的负荷分配结果表明:解空间遗传算法能够避开空蚀振动区的影响,保证机组的正常运行。同时由于避免了在不可行解区域寻优,改进算法提高了搜索的效率。改进算法避免了适应度函数中惩罚的处理,保持了种群的多样性,为改进遗传算法在水电站厂内经济运行中的研究提供了一种思路。     

复杂约束下梯级水电站机组尺度负荷逐次降维优化分配

梯级水电站负荷优化分配涉及水位协调型、时段耦合型等复杂约束条件。面向水位协调型约束,界定梯级水电站安全运行的高限水位与低限水位,分析在梯级水电站高水位运行区、经济运行区以及低水位运行区不同组合方式下的电站出力特性;结合时段耦合型约束条件,以厂间-厂内负荷一体化分配为研究目标,提出三层逐次降维策略,将梯级水电站总负荷分配至厂间尺度,利用耦合动态规划算法将梯级水电站厂内负荷分配至机组尺度。实例结果表明,与传统的动态搜索算法相比,所提算法对复杂约束条件表现出良好的适用性,寻优质量得到明显提高。     

基于退火遗传的旋转备用经济运行

水电站具有运行灵活、负荷调节速度快等特点,经常在电网中承担旋转备用服务,因此,厂内经济运行中考虑旋转备用很有必要。本文将实数编码退火遗传算法(Real Coded Annealing Genetic Algorithm,简称AGA)用于承担旋转备用的水电站经济运行中。该算法将遗传算法引入模拟退火算法,以提高其解决经济运行等联合优化调度问题的性能。本文对某一大型水电站分别采用了动态规划(DP)、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)和退火遗传算法(AG)进行旋转备用经济运行模拟计算,计算结果表明退火遗传算法收敛速度快,精度较高,且容易实现,该算法在大型电站经济运行中有一定实用价值。     

拟梯度遗传算法在水电厂厂内经济运行中的应用研究

提出一种求解水电厂厂内机组间负荷优化分配的新方法－拟梯度遗传算法（ＱＧＡ）,详细介绍了算法的原理和实现过程,该算法采用实数编码技术和基于拟梯度的遗传变异算子,求解精度高而且收敛速度快,为水电厂内的经济运行提供了一种有效的方法,算例说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的小水电站优化调度方法的研究与实践

针对以发电为主的小水电站单库和串联小水电站群，以水电站的发电引用流量为决策变量，以水电站在调度周期内发电量最大为目标，分别建立了优化调度的数学模型。基于浮点数编码的改进遗传算法用于对模型的优化计算，从而提高了算法的搜索效率。基于VC 编程设计了小水电站运行调度智能算法系统软件，用类CbestGA封装了求解一般水库调度问题的遗传算法，并应用于一个实际的小水电站调度，实验结果说明了遗传算法用于水库优化调度的可行性和有效性。     

基于螺旋法向逼近遗传算法的水电站动态不确定优化调度研究

针对水电站存在的诸多动态不确定因素,打破传统的动态确定性模型,在分析模糊动力特性、瞬时给定负荷和不确定检修计划三个基本动态不确定因素基础上,建立了水电站优化调度动态不确定模型,采用基于螺旋法向逼近遗传算法(SVQA算法)对其进行求解,编制计算机软件模块,升级了水电站动态不确定优化调度决策系统。实践应用表明,建立的动态不确定优化调度模型更加符合水电站的实际应用,且SVQA算法比动态规划法更加适合于模型的求解,优化性能指标较好。     

水电站经济调度考核计算研究

水电站经济调度是电力系统调度的重要环节。合理量化经济调度产生的效益，是水库调度面临的一个重要生产实际问题。本文通过分析衡量水电站经济调度效果的标准，提出了考核指标，即相对发电耗水率和相对水能利用率，并给出了计算公式。在此基础上，针对龙羊峡电站的实际情况，建立了龙羊峡水电站经济调度考核模型，并对2001年的实际调度运行进行了考核。     

变尺度混沌优化算法在梯级水电站水库优化调度中的应用

利用变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)对梯级水电站水库调度问题进行优化调度。主要思想是利用混沌运动的随机性,由Logistic方程随机生成混沌序列;将其载波到包含水电站目标函数可行域S的一个区域;利用随机性、遍历性和规律性,不断缩小优化变量的搜索空间和提高搜索精度进行全局寻优,从中搜索属于可行域S的解;同时在搜索中引入解向量优选,将解向量中那些接近全局最优解的分量找出,构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,从而找出全局最优解,最终求出水电站水库发电调度的最优调度线。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题。算法求解精度高,具有较大的实用价值,为求解梯级水电站水库优化调度问题提供了一种有效算法。     

八盘峡水电站汛期排污实时调度的研究

黄河上游梯级水电站泥沙问题一直困扰着电站的安全运行,尤其近年来支流湟水、大通河暴雨洪水带来的泥沙和污物对八盘峡水电站的安全运行构成严重危害,甚至危及甘肃部分电网和下游兰州、白银地区工农业生产及城市生活用水,亟待解决.作者对八盘峡水电站上游水域的实地勘察结果进行了分析,建立了湟水、大通河洪水预报方案,分析并找出了该流域洪水与泥沙、洪水与污物的关系,制定了八盘峡水电站汛期排污实时调度运行方式,以期减轻汛期污物对八盘峡水电站正常运行造成的危害,从而提高八盘峡水电站本身及甘肃电网的安全、经济运行水平.     

基于联合优化调度计算的水电站改造机组容量确定

针对小型水电站增效扩容项目机组容量确定的问题,以长系列径流资料为依据,采用水库优化调度和水电站厂内经济运行联合计算模式,对不同的水电站装机方案进行发电量计算。再统筹考虑原有水电站建筑物的基本条件、不同方案机组的价格、效益投资比等因素,合理确定改造电站的装机容量。提出的基于联合优化调度计算确定水电站装机容量的模式,比较符合电站的实际情况,计算结果比常规的计算方法也更为准确。最后用实例对主要步骤进行了表述,可供同类电站技术改造借鉴。     

二滩水电站期货电量优化研究

二滩水电站是雅砻江梯级开发的第一个水电站，该水电站以发电为主,是四川电网的骨干电源之一，它的运行方式的好坏,不仅影响电站自身的经济效益,而且对四川电网的安全与经济运行起着举足轻重的作用，在电力市场环境下,合理地制定该电站的年期货电量计划是二滩水电公司实现其预期效益的重要保证，因此本文重点研究了二滩水电站的年期货电量的优化问题,建立了年期货电量优化模型,以基于径流趋势预测方法选用的入库径流量为依据,用小生境遗传算法对模型进行求解,计算结果可作为该公司签订期货合同的依据。