基于并行混沌量子粒子群算法的梯级水库群防洪优化调度研究

梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟收敛问题。研究工作试图将量子粒子群算法(QPSO)引入到水库群防洪优化调度问题中,为了提高算法的全局搜索能力和收敛性能,对标准QPSO做了改进,包括利用混沌思想初始化种群、自适应激活机制和精英粒子混沌局部搜索策略3个方面,并引入多核并行计算技术以降低计算时间,提出了并行混沌量子粒子群算法(PCQPSO),函数测试证明了PCQPSO的可行性、稳定性和高效性。将PCQPSO应用到水库群防洪优化调度问题中,与POA、QPSO进行对比分析,结果表明PCQPSO收敛效率快、求解精度高,为解决梯级水库群防洪优化调度问题提供了一种有效的新思路。     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

对分插值与混沌嵌套搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用

在分析对分插值逼近算法和混沌优化算法的遍历性、敏感性、普适型、规律性、随机性等特点基础上,通过嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,提出一种对分插值与混沌嵌套搜索算法的梯级水库联合优化调度的求解方法.实例分析表明,该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,可以求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题.     

基于仿水循环算法的梯级水库群多目标优化调度研究

仿水循环算法(WCA)是一种新的智能种群优化算法,将该方法引入梯级水库群多目标优化调度,并提出多目标仿水循环算法(MWCA)。MWCA通过对自然界水循环过程的模拟,构建多目标下的相对重力机制,实现对非劣解的有效搜索,建立汇流、分流、渗流、蒸发降雨4个搜索策略,提升算法的收敛速度、多样性和局部搜索能力,同时有效克服传统算法的早熟问题,令算法具有较强的全局搜索和收敛性能。在梯级水库群多目标优化调度实例计算中,与多目标粒子群算法MOPSO和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行比较分析,结果表明MWCA在计算结果和非劣解多样性上均优于其他算法,为梯级水库群多目标优化调度问题提供了一种有效的求解思路。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。本文对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,将其应用于某梯级水库优化调度问题当中。实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

基于蚂蚁算法的水电站短期优化运行研究

利用蚂蚁算法的转移搜索和邻域搜索机制,构造了水电站短期优化运行蚂蚁算法模型.实例证明,蚂蚁算法能够解决具有复杂约束的水电站短期优化运行问题,算法编程简单,易于实现.为水电站短期优化运行提出了一种新的、有效的方法.     

基于改进萤火虫算法的梯级水库优化调度研究

梯级水电站水库群联合调度问题具有复杂的约束条件,受到发电、供水、防洪等目标的制约。作为多目标非线性优化调度问题,为了解决传统算法中存在结果受初值参数影响较大、容易陷入局部最优解、收敛速度不理想等问题,首次尝试将萤火虫算法引入梯级水库优化调度研究中。在传统萤火虫算法模仿自然界萤火虫捕食求偶行为的基础上,对其进行优化与改进,引入目标空间中解的Pareto支配关系比较萤火虫荧光亮度,比较其优化解,采用轮盘赌法确定萤火虫每次更新过程中的移动路径,利用精英保留策略建立多目标萤火虫模型。通过典型的梯级水电站进行仿真计算,研究结果表明,改进的多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力,能更好地进行全局搜索和局部搜索,计算过程中具有良好的稳定性,并且计算效率较高,优于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO),为多阶段、多约束的梯级水电站水库群中长期优化调度问题提供了新的途径和新方法。     

改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究

提出基于混合粒子群优化（PSO）算法求解流域梯级单目标优化调度问题方法的一般结构，并对三峡梯级的发电和洪水优化调度问题进行了研究。该算法利用离散微分动态规划法（DDDP）算法对粒子群优化算法的gBest粒子进行二次寻优，加快了算法的收敛速度和精度。     

苏帕河流域梯级水库联合优化调度设想

针对苏帕河流域梯级水电站的特点,充分利用先进计算机技术和网络技术,运用系统工程、数理统计、动态规划等理论,对梯级水电站联合优化调度的理论方法进行了深入研究,确立了优化调度的内容和目标,特点和方法,建立了苏帕河流域梯级水电站联合优化调度模型,分析了梯级电站优化调度的技术方案,最后讲述了梯级电站优化调度的功能。     

金沙江梯级水电站发电长期优化调度研究

本文以金沙江干流梯级水电站为研究对象,建立了金沙江梯级水电站兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的单库优化联合调度和梯级优化联合调度2种长期优化调度模型,利用动态规划和逐次逼近动态规划方法求解,结果显示考虑上下游水力联系和电力补偿的梯级优化联合调度的效果更好。     

苏帕河流域梯级电站可视化动态管理

适应当前科技兴国大战略形式,紧密结合地方实际工程建设,介绍了苏帕河流域梯级电站可视化动态管理理论和方法。文章首先介绍了网络环境下苏帕河流域梯级电站综合信息的高效管理和应用,随后阐述了苏帕河流域梯级电站施工的可视化动态管理与控制,包括基于可视化仿真的各个工程进度、投资的可视化管理与控制,最后,讲述了苏帕河流域梯级电站联合优化调度的思路和方法。提高了苏帕河梯级水电站工程施工及运行管理决策科技含量,大大提高了管理效率。     

Derivation of Aggregation-Based Joint Operating Rule Curves for Cascade Hydropower Reservoirs

Operating rule curves have been widely applied to reservoir operation, due to their ease of implementation. However, these curves are generally used for single reservoirs and have rarely been applied to cascade reservoirs. This study was conducted to derive joint operating rule curves for cascade hydropower reservoirs. Steps in the proposed methodology include: (1) determining the optimal release schedule using dynamic programming to solve a deterministic long-term operation model, (2) identifying the forms of operating rule curves suitable for cascade hydropower reservoirs based on the optimal release schedule, (3) constructing a simulation-based optimization model and then using the non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) to identify the key points of the operating rule curves, (4) testing and verifying the efficiency of the generated joint operating rule curves using synthetic inflow series. China’s Qing River cascade hydropower reservoirs (the Shuibuya, Geheyan and Gaobazhou reservoirs) were selected for a case study. When compared with the conventional operating rule curves, the annual power generation can be increased by 2.62% (from 7.27 to 7.46 billion kWh) using the observed inflow from 1951 to 2005, as well as by about 1.77% and 2.52% using the synthetic inflows generated from two alternative hydrologic simulation methods. Linear operating rules were also implemented to simulate coordinated operation of the Qing River cascade hydropower reservoirs. The joint operating rule curves were more efficient and reliable than conventional operating rule curves and linear operating rules, indicating that the proposed method can greatly improve hydropower generation and work stability.     

复杂水利-电力约束下梯级水电站短期多层级多目标优化调度研究

电网高强度的调峰调频任务和流域严格的水量调度要求,限制了梯级水电站调度运行的优化空间,造成水调电调协调困难、效益发挥不充分、机组长时间低效运行等问题。本文统筹考虑梯级水电站发电效益、调峰能力以及运行工况等目标,分别建立电网、梯级、电站等不同层级的调度模型,研究多层级多目标协同优化机制,提出模型求解方法。通过不同层级之间相互嵌套,滚动向前,在复杂水利-电力约束条件下保证梯级电站的安全高效运行。以黄河上游水电基地为例,该方法可在保障黄河流域水量调度要求和西北地区高比例风光全额消纳前提下,将梯级水电站发电量提升2.75%,耗水率降低2.38%,机组低效运行时间降低50.64%,且有效提升水电调峰能力,平滑了火电出力过程,对于梯级水电科学调度和安全运行具有科学意义和实际价值。     

耦合出力破坏深度与弃电准则的梯级水风光互补调度规则研究

梯级水电调度规则是指导控制型水库发电蓄放水的重要依据。随机、波动、间歇性新能源的接入改变了梯级水电运行边界，增加了缺电、弃电风险，导致仅考虑径流季节性波动的调度规则不再适用。依托贵州某梯级水风光综合基地实际工程，剖析了导致缺电、弃电的因素，并从规则形式和模型构建角度给出解决方案。在标准调度规则的基础上，结合对冲规则、满蓄规则，并考虑输电通道容量限制与新能源消纳规则，提出梯级水风光六段式互补调度规则，以减少缺电、弃电;提出出力破坏深度指标度量缺电风险、提出弃电准则避免非必要弃电，并以规则参数为决策变量构建多目标参数模拟优化模型;采用目标优先级非支配排序遗传算法优化规则参数。设置多种新能源装机容量场景、输电通道容量场景和对比规则，从多角度验证本文方法的有效性。结果表明，本文方法能够显著降低梯级水风光综合基地缺电、弃电风险，提高发电量，其中出力破坏深度指标使缺电程度平均降低36.04%、弃电准则使弃电平均减少7.96%。最后，绘制更加简明、直观的梯级水风光互补调度图，以便于实际应用。     

三峡梯级电厂日优化调度

梯级水电厂间的电力联系和水 力联系使得水电厂的短期经济运行非常复杂，其调度方式也灵活多变。文中针对三峡梯级水 电厂的3种可能调度方式，建立日优化运行模型，并用动态规划进行求解。计算结果表明， 动态规划方法对于求解梯级水电调度问题是行之有效的。     

发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行

研究了发电侧电力市场下梯级水电厂日优化运行问题，建立了系统边际电价预测的二次移动平均模型;在此基础上，介绍了梯级水电厂日收益最大模型和相关的约束条件，并用逐次优化算法求解，计算结果可作为梯级水电厂的竞价策略参与竞价上网。该方法应用到四川南桠河梯级水电厂日优化运行中，结果令人满意。     

大规模水电站群短期优化调度方法Ⅱ：高水头多振动区问题

高水头多振动区是我国干流巨型梯级水电站群面l临的突出运行问题之一。由于水电站需要响应复杂的系统负荷变化,导致发电水头频繁波动且幅度较大,使得机组运行要频繁跨越多个不规则振动区,严重影响水电站群及电网的安全。针对此问题,提出了求解高水头多振动区的水电站群短期调峰优化方法。该方法以机组组合为基础,分别利用动态规划技术与组合数学理论生成各组合机组的发电特性曲线与振动区,并将振动区避开策略引入逐步优化算法未进行模型求解,较好地解决了高水头多振动区凋峰问题,能够高效地得到满足工程实际运行需要的计算结果,已在红水河等流域得到实际应用。     

苏帕河梯级电站开发中的管理信息系统设计分析

在梯级水电站开发和管理过程中,利用现代信息技术设计管理信息系统(MIS),提供精确的数据仓库和功能强大软件应用平台,能较好协助工程建设、生产管理和决策分析等功能。专业定制的水电开发管理信息系统(MIS),为梯级水电站的综合管理提供有效协助,其内容包含协同办公系统、工程管理系统、水库管理系统、生产管理系统、梯级调度数据管理系统的设计与应用。