鄂坪水电站长期优化调度研究

针对鄂坪水电站的长期优化调度问题,建立了考虑保证出力发电量最大和不考虑保证出力发电量最大两种求解模型,用动态规划法进行了计算,并对两种模型下的发电量、水位过程和出力过程进行了比较分析.     

鄂坪水电站长期优化调度研究

针对鄂坪水电站的长期优化调度问题,建立了考虑保证出力发电量最大和不考虑保证出力发电量最大两种求解模型,用动态规划法进行了计算,并对两种模型下的发电量、水位过程和出力过程进行了比较分析.     

鄂坪水电站长期优化调度研究

针对鄂坪水电站的长期优化调度问题,建立了考虑保证出力发电量最大和不考虑保证出力发电量最大两种求解模型,用动态规划法进行了计算,并对两种模型下的发电量、水位过程和出力过程进行了比较分析。     

梯级水电站短期优化调度算法研究

随着梯级水电站的不断投产,梯级水电站短期优化调度面临的多维性、多目标性、多约束性问题越来越突出。在分时上网电价的基础上,电网峰平谷段出力比约束需着重考虑。为此,以梯级发电收益最大为目标函数研究梯级水电站短期优化调度算法,提出定出力和POA结合算法,将峰平谷出力比离散,先求解定峰平谷出力的调度过程,再用POA优选短期最优调度解。实例验证表明,算法较好地解决了高维数、多约束条件下梯级短期优化调度问题,调度结果实用性、可操作性好。     

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.     

多库联合优化运行

本文用逐步最优化法（POA）求解水电站系统在满足各种运行约束下计算其总发电量最大的问题。文中以0.618法为基础提出修正0.618法作为逐步最优化法的下级算法。该法能求解这一类有保证出力约束的问题。使用修正0.618法，优点在于选择初始库容轨迹线时，可以不全部满足各时段的保证出力约束，通过反复迭代，使这一约束逐渐得到满足而不增加计算工作量。     

金沙江干流梯级水电站水库群长期优化调度

以金沙江干流梯级水电站水库群为研究对象,建立了金沙江梯级水电站水库群兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的长期优化调度模型;考虑水电系统的调峰要求,建立了金沙江梯级发电量最大长期优化调度模型.均用逐次逼近动态规划法求解,结果表明,调峰系数不同对梯级水电站发电效益及运行方式有明显影响.     

基于逐步优化算法的梯级电站优化调度研究

长河坝、黄金坪梯级电站投产后,面临"康甘断面送出受限""运行方式孤立""龙头水库未建"等一系列突出问题。因此,开展长河坝、黄金坪梯级水库优化调度研究具有现实意义。笔者从梯级电站的工程特性入手,通过探索出力联动机制,基于逐步优化算法(POA)建立优化调度模型,以1952～2017年的径流资料为基础,对梯级电站的年度发电量进行优化计算,并通过BP人工神经网络模型对计算结果进行检验,结果表明:优化模型计算稳定,收敛性好,为梯级水库优化调度研究提供了思路。     

考虑后效性影响的梯级水库短期优化调度耦合模型研究

针对同一梯级中"以电定水"与"以水定电"运行模式并存的状况,本文从梯级总能量的角度出发,结合蓄能最大与发电量最大准则,构建了梯级水库短期优化调度耦合模型;为提高模型计算精度,考虑了水流滞时、尾水位变化后效性等影响因素,采用BP神经网络对下库入库流量、上库尾水位进行了精确计算,并提出了伴随POA算法对有后效性的梯级水库短期优化调度耦合模型进行求解。潘口、小漩梯级水库实例计算表明:所建的耦合模型能够很好地契合实际生产需求,有效提高梯级水电站的发电效益;与现有算法相比,伴随POA算法在计算时间、计算精度等方面具有一定的优势,能够满足生产实践的要求。     

基于粒子群算法的梯级水电站水能优化计算

基于粒子群算法,考虑梯级水电站之间水能、水量、出力之间的约束和联系,以及影响梯级电站水能计算的发电效率、水头、发电流量等因素,对某梯级水电站水能进行了优化计算。结果表明:非统一调节单级优化时的发电量比设计年均发电量大35.62亿kW·h,统一调节梯级优化时的发电量比设计年均发电量大97.84亿kW·h;离开了上游调节能力强的水库调节,下游水电站的水能损失较大。     

基于改进引力搜索算法的风电功率短期预测优化调度研究

考虑到风电功率本身的随机波动特性,在制定日前市场经济预调度方案过程中,需要将风电功率不确定性因素考虑进来。因此,利用机会约束规划方法来建立包含风电场在内的日前经济调度随机优化模型,并选用改进的引力搜索算法来求解所建立的模型。最后,选用具体算例,结合IEEE-30节点网络调试系统进行模型仿真,并利用仿真结果探讨了负荷水平对系统所容纳的风电容量的影响、风电功率预测偏差对预调度惩罚成本的影响、风电预测功率下不同成本系数对日前市场的影响。研究结果表明,利用改进引力搜索算法进行优化仿真的收敛速度比粒子群算法和遗传算法的收敛速度快,可靠性高。研究所得成果为日前市场经济下风电功率短期预测研究提供参考。     

梯级水电站群中长期优化调度的离散梯度逐步优化算法

充分利用现有水电资源,进行库群中长期优化调度是构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系的重要措施。逐步优化算法(POA)将多阶段问题转化为多个两阶段子优化问题,是求解中长期库群优化调度较为广泛且有效的一种方法。但随着水库数目的增加,POA仍会面临严重的"维数灾"问题。本文以梯度下降法为基础,提出离散梯度的概念及离散梯度逐步优化算法(DGPOA),该方法在不直接求导的情况下充分利用局部离散梯度信息确定最优搜索方向,可以快速获得优化结果。最后将该算法应用到澜沧江流域五水库梯级系统中,在不同离散精度和来水条件下,利用POA、POA-DPSA和DGPOA算法对梯级水库进行优化计算。结果表明,在不显著降低全局搜索能力的情况下,DGPOA的计算速度分别达到了POA-DPSA算法的8~12倍,POA算法的50~250倍,是一种解决梯级水库站群中长期优化调度中"维数灾"问题的有效方法。     

基于云计算和智能优化 SVＲ 的光伏发电功率预测

为提高光伏发电功率的预测精度,针对支持向量机回归( Support Vector Ｒegression,SVＲ) 模型的预测结果易受其惩罚系数 C、敏感损失函数的最大误差系数 ε 和核函数 g 影响的问题,提出一种基于新型智能算法 － 蝗虫算法优化 SVＲ 模型参数的光伏发电功率预测模型。由于光伏发电功率数据存在随机性和间隙性的特征,Multi － Agent 和分布式思想被引入蝗虫算法优化 SVＲ 模型,通过将云计算的 MapＲeduce 框架和 GOA － SVＲ 结合,提出一种基于 MapＲeduce 和 GOA － SVＲ 并行化的光伏发电功率预测模型( MapＲeduce and GOA － SVＲ,MＲ － GOA － SVＲ) ,从而提高海量高维光伏发电数据的处理能力。将影响光伏输出功率的 11 个气象因素作为 GOA － SVＲ 的输入向量,光伏输出功率作为 GOA － SVＲ 的输出向量,建立 GOA － SVＲ 的光伏发电功率预测模型。研究结果表明: MＲ － GOA － SVＲ 可以有效提高不同天气类型下的光伏发电功率的预测精度,具有很强的现实性和指导意义。与 PSO － SVＲ、GA － SVＲ、GOA － SVＲ 和 SVＲ 相比,MＲ － GOA － SVＲ在晴天、阴天和雨天均可以提高预测精度,且具有优异的并行性能。     

复杂防洪系统优化调度的三层并行逐步优化算法

逐步优化算法（POA）在求解水库群防洪优化调度问题方面,应用广泛且较为有效。但是随着水库数量的增加和计及洪水演进、干支流汇入等因素,该算法求解复杂防洪系统调度的效率降低。本文在POA算法基础上,引入莱维飞行更新策略、模式搜索法以及并行技术,提出了三层并行POA算法（TPPOA）,并应用于赣江中下游复杂防洪系统的防洪优化调度中。结果表明,相较常规防洪调度规则和POA算法,TPPOA获得的调度策略可以有效降低下游防洪控制点洪峰流量,减轻下游防洪压力。此外,在6核心CPU计算机下,TPPOA计算速度约为POA算法的3~7倍,计算速度更快。本文为复杂防洪系统的优化调度提供了一种新的方法。     

多目标梯级水库优化调度问题的免疫遗传算法

在研究现有多目标遗传算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的优化调度算法--多目标免疫遗传算法,有效克服遗传算法的早熟、群体多样性不足及搜索速度慢等问题.同时,以梯级水库优化调度发电量和保证出力为目标,建立了三峡梯级水库多目标优化调度模型.通过实例研究计算,论证了该方法的有效性和实用性.     

Short-term power generation scheduling rules for cascade hydropower stations based on hybrid algorithm

Power generation dispatching is a large complex system problem with multi-dimensional and nonlinear characteristics. A mathematical model was established based on the principle of reservoir operation. A large quantity of optimal scheduling processes were obtained by calculating the daily runoff process within three typical years, and a large number of simulated daily runoff processes were obtained using the progressive optimality algorithm (POA) in combination with the genetic algorithm (GA). After analyzing the optimal scheduling processes, the corresponding scheduling rules were determined, and the practical formulas were obtained. These rules can make full use of the rolling runoff forecast and carry out the rolling scheduling. Compared with the optimized results, the maximum relative difference of the annual power generation obtained by the scheduling rules is no more than 1%. The effectiveness and practical applicability of the scheduling rules are demonstrated by a case study. This study provides a new perspective for formulating the rules of power generation dispatching.     

基于布谷鸟搜索算法的水电站消纳风电调峰运行策略研究

为了研究水电站在消纳风电中的应用,利用水电转换公式将水流量及水头高度转化为水电站出力,并把风电出力的不确定性表示为一个具有零均值、呈正态分布的预测误差。构建风-水-火电力系统联合调度模型,该模型以系统成本最小为目标函数,包含了火电机组煤耗成本、水电站管理成本以及风电场管理成本和预测误差成本;模型以水力和火力发电约束、水流量约束、火电机组爬坡速率约束等为约束条件,采用布谷鸟搜索算法对其进行求解,得到了系统运行的经济最优策略。仿真结果表明,水电站能够在电力系统中发挥较好的调峰作用,弥补风电出力的随机波动,降低系统峰谷差率,减少火电机组出力的频繁变化,降低系统备用容量,增加电力系统的安全性、稳定性和供电可靠性。     

基于降低风力机叶片损伤的风电场优化调度

叶片是风电机组的核心部件之一,占风机总成本的20%,是影响风电机组运行寿命的重要因素。通过对叶片在几种不同载荷工况下叶根材料破坏时循环次数的计算,再结合线性累积损伤理论,得到了不同工况下的叶片损伤量。在同时考虑了风电机组叶片损伤、启停次数以及功率控制要求的条件下,建立了风电场的多目标调度模型;并采用二进制遗传算法(BGA)对该模型予以优化,获得了风电机组启停组合和目标功率值。在此基础上,再结合实际算例来验证该算法,通过合理的机组调度,实现了在保证输出功率控制要求的同时,来优化风电机组的启停、改善风电机组的运行寿命以及减少风电场电力系统的运行成本。     

基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度,提出改进供需优化算法-指数幂乘积基坑变形预测模型(ISDO-EPP模型)。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证,并与基本供需优化(SDO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、蛾群算法(MSA)、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例,通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数,构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明,ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0.73%、3.36%和1.33%,均优于ISDO-SVM、ISDO-BP模型,表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数,ISDO-EPP模型用于变形预测是可行和有效的。     

锦屏一级水电站第四阶段工程蓄水方案优化

在分析锦屏一级水电站第四阶段工程蓄水设计方案的基础上,提出了新的蓄水方案优化思路,建立了该工程蓄水期梯级电站发电量最大模型,并采用POA法进行求解。对雅砻江近10 a实际来水过程进行了优化调度计算,基于分析成果,提出了工程蓄水优化方案。采用2014年汛期实际来水进行设计方案和优化方案对比分析,结果表明,两方案均能满足工程蓄水要求,其中,优化方案发电用水量增加约9.5亿m3,下游梯级电站发电量增加约8.6亿kW·h。