跨流域引水梯级电站的优化运行

结合天台县黄龙水库的改造实例,说明跨流域引水梯级电站优化运行的科学运行改造方案是成功的,取得了较好的效益。图2幅。     

电力系统电站群短期运行优化

电力系统电站群短期运行优化的线性规划模型优化的电站包括：水电、火电和抽水蓄能等各种类型的电站。优化的内容包括：水、火电站负荷分配和备用容量分配，短期调节电站的周调节，抽水蓄能电站的发电和抽水运行方式及电网间的功率交换。其目标函数为全系统总运行费最小，用线性规划迭代求解。应用实例表明，模型迭代求解收敛很快，结果令人满意。     

三峡梯级电站的模糊优化调度方法

三峡梯级调度中存在着大量的模糊信息，如入库流量、负荷需求等，为 了更好地处理这些模糊信息，同时考虑到梯级电站之间水和电的联系，文中在传统优化调度 的基础上, 结合模糊数学理论，对三峡梯级优化调度的模糊求解方法进行了研究。     

三峡梯级电站短期优化调度的模糊多目标动态规划

针对三峡梯级电站的短期优化调度是一个具有复杂约束条件的大型、动态、有时滞、模糊非线性的优化问题，本文建立了模糊优化调度模型，并对其进行了求解。由于常规模糊动态规划的方法在库容变化大的时候会出现维数灾，因此本文利用模糊多目标动态规划法，并结合逐次逼近方法，来求解梯级短期优化调度问题。实例仿真结果表明，它不仅可以根据不同的参数选择生成非劣解集，还可以推荐满意解，为决策支持提供依据。     

模糊动态规划在三峡梯级电站短期优化调度中的应用

在水库的短期优化调度中存在着一些模糊约束条件，如何处理这些约束对于问题的求解至关重要．模糊优化为解决这类问题提供了一条有效的途径，它以模糊集合论为基础，并与常规调度技术、优化调度技术融为一体，互相取长补短，克服了传统方法处理模糊信息及模糊现象所遇到的困难，寻求满意的调度方式、调度方案和调度图，以指导水库运行．本文针对三峡梯级电站的短期优化调度建立了模糊优化模型，通过实例仿真表明，其优化结果是令人满意的，从而说明了该方法的有效性。     

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。     

梯级电站水库优化调度研究

针对梯级电站水库优化调度问题，建立以发电收益现值最大为目标的数学模型，进行优化计算，求解梯级电站水库优化调度方案。结果分析表明，所提模型与计算方法是可行和实用的。     

基于粒子群算法的梯级电站日优化调度

采用粒子群智能优化算法,可避免多梯级水电站系统优化模型所产生的＂维数灾＂,能实现对梯级电站日优化调度模型的有效求解,从而得到梯级电站日优化调度方案,该方案可作为梯级电站联合竞价上网的参考依据,也可作为水库调度运行方式的参考,有助于梯级电站实现整体的发电效益最大化。     

关于猫跳河梯级电站水库运行调度的思考

基于对猫跳河梯级电站实际情况的认识，对该梯级的水库运行问题提出了看法或建议．     

考虑水头影响的梯级水电站群短期优化调度

在梯级水电站群调度模型中恰当表述离散运行区间约束以及水头影响并在求解算法中有效处理这些因素是梯级水电站群调度中面临的挑战。文中通过将水头离散化,设定多维0-1状态变量及相关约束,建立了一个梯级水电系统短期调度的线性混合整数规划模型,能够综合考虑水头影响、不连续运行区间等约束。模型采用CPLEX软件包求解,对一个包含3个梯级水库、12台机组的梯级水电系统进行了测试,结果表明所提出的建模方法是有效的,能灵活处理受水头影响的水库群水电站短期调度中的多种复杂因素。     

基于改进遗传算法的小型水电站短期优化调度

针对小型水电站在丰水期的短期优化调度问题,提出了短期优化调度的数学模型和基于改进遗传算法的工程实现方法,并通过实例仿真及对仿真结果的详细分析,说明了该算法的有效性,对小型水电站短期优化调度有一定的指导意义。     

粒子群算法在水电站日优化调度中的应用

针对传统的动态规划方法求解水库优化调度问题存在的“维数灾”问题,给出一种全局随机优化算法[1]——粒子群优化算法并应用于水库日优化调度问题中。相对于动态规划,该算法原理简单,易编程,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下的水电站日优化调度问题提供了一种有效的解决办法。     

梯级水电站日负荷图优化研究

根据梯级水电站日负荷优化分配数学模型的非线性特征,采用遗传算法,对梯级水电站日负荷图形状的变化,即发电量大小和峰谷差值大小对梯级水电站运行的影响进行了优化计算分析,得出的相关结论具有一定的普遍意义和实际应用价值。     

梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发

传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.     

SAPSO算法在梯级水电站日优化调度中的应用

针对传统的动态规划方法求解水库优化调度阋题存在的"维数灾"问题,提出一种全局随机优化算法[1]--SAPSO算法及其在水库日优化调度问题中的应用.相对于动态规划,该算法原理简单,易编程实现,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下的水电站日优化调度问题提供了一种有效的解决办法.     

乌溪江梯级水电站隐随机优化调度方案

针对乌溪江梯级水电站的特点,充分利用水库优化调度技术,采用隐随机方法分别拟合了该梯级电站逐月和逐旬的优化调度函数,并通过模拟调度对比分析,最终确定了该梯级电站的优化调度方案.计算表明,该优化成果合理,效益显著,能有效应用于生产实际.     

梯级水电站水电联合优化调度系统

分析了梯级水电站水电联合优化调度技术,包括来水预报技术、计划调度技术、实时调度技术和电力市场水电调度技术,说明了这些技术的现状和发展方向,并提出相应的计算机系统设计的主要目标和结构要点.     

大规模混联水库群长期优化调度

混联水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题.针对问题特点,应用水力关联矩阵描述混联水库群之间的水力联系,进而应用逐次优化算法(POA)和动态规划逐次渐近(DPSA)算法对该问题在时间和空间上进行降维.以金沙江、雅砻江和大渡河干流10座具有季调节能力以上调节性能的混联水库群作为研究对象,分别采用DPSA和POA-DPSA两种算法对问题进行求解,并初步分析了联合调度对径流的影响.优化结果相对于设计值都有一定程度的提高,且寻优速度较快.     

基于混合整数线性规划的梯级水电站短期优化调度

基于机组特征曲线的分段线性化建立了梯级水电站短期运行的混合整数线性规划模型,它可充分考虑机组启闭约束.以清江流域水布垭、隔河岩和高坝洲梯级为实例对模型进行验证,以系统期末理论蓄能量最大为目标,采用CAMS调用CPLEX模块求解.优化2011年2月调度表明,通过模型优化调度,在产出相同电能的前提下,可节约水能0.45亿kW·h,水能节约率达16.17％.