基于变尺度混沌算法的混联水电站水库群优化调度

提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法-变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA).算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性来寻找混联水电站水库群中长期最优调度计划.算法利用混沌运动的特点,将混沌变量映射到待寻优变量区间,通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,利用改变"二次搜索"的调节系数提高搜索精度以获取全局最优解.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混联水电站水库群优化调度问题.算法求解精度高、收敛速度快,为解决混联水电站水库群中长期优化调度问题提供了一种新的方法.     

大渡河流域混联水库群长期优化调度

以大渡河混联水电站水库群为研究对象,建立了兼顾不同保证出力情形下以发电量最大为目标的长期优化调度模型,并采用逐步优化算法（POA）及基于变域变步长搜索的POA改进算法求解。结果表明:在总发电量增加前提下,改进算法计算耗时较传统POA缩短约90倍;不同保证出力情形下,梯级、整体考虑惩罚较单库惩罚考虑,其流域多年平均发电量分别增加了241 GW·h和309 GW·h。     

模拟植物生长算法在水库群优化调度中的应用

介绍了模拟植物生长算法的基本原理,针对梯级水电站优化调度问题的特点,建立了该问题的模拟植物生长算法求解模型。对基本模拟植物生长算法进行了改进,并设计了相应的算法步骤。在此基础上,将基本模拟植物生长算法及其改进算法应用于水库群优化调度中。通过对雅砻江梯级优化调度的应用分析,表明由形态素浓度决定其方向性和随机性搜索机制的模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,为解决水库群优化调度问题提供了新的途径。     

多目标调度模型在尼山水库的应用

针对多目标水库的特点,建立了四个优化调度目标函数模型。从分析每个模型的可行性着手,采用联解模型的方式,运用逐次优化算法(POA)和遗传算法(GA)推求水库的运行策略。对POA与GA两种方法进行比较,验证计算结果的可靠性。根据求解的优化调度策略和稳定蓄水概率分布图,采用模糊规则确定分区调度图,指导实时调度。运用计算机技术建立考虑时段来水预测的水库优化调度和防洪调度的多目标调度管理系统,部分功能借助于地理信息系统(GIS)实现了可视化。经曲阜市尼山水库的实例验证,该成果具有明显的经济社会效益。     

改进的多层次优化算法在水库群优化调度中的应用

随机动态规划(SDP)方法是水库优化调度的基本方法,但将其应用于包含有多年调节水库的水库群的优化调度时会引起"维数灾"问题,并且难以反映多年调节水库调节周期不定的特点。针对这种情况,本文提出多层次的改进遗传模拟退火优化算法(IGA-SA),把库群优化问题分解为第1层次的SDP优化与第2层次的IGA-SA优化,从而获得库群的优化调度结果,并应用于贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,取得较好的结果。实践表明,该方法可以克服随机动态规划应用中遇到的"维数灾"问题,并给包含有多年调节水库的水库群的优化调度问题研究提供了有效的工具。     

水库群供水优化调度的改进蚁群算法应用研究

针对水库群供水优化调度问题,建立改进蚁群算法求解带罚函数的水库群供水优化调度数学模型,重点研究蚁群算法的改进。在对传统蚁群算法研究的基础上,提出一种自适应调整信息素挥发系数、信息量及转移概率的改进蚁群算法,克服传统蚁群算法收敛速度慢且容易陷入局部极值等方面的缺陷,并将其应用于黑河三水库联合供水优化调度中。与传统蚁群算法优化结果的比较表明,应用改进蚁群算法的优化调度结果较传统蚁群算法更为合理,该算法有利于提高计算效率、优化质量及改善收敛性能,为解决水库群供水优化调度问题提供了新方法。     

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。     

混联水库群的双量调度函数研究

构建了水量调度函数和能量调度函数相结合的双量调度函数来模拟指导混联水库群联合调度运行。以三峡梯级和清江梯级组成的混联水库群为研究对象,选择1951-2011年实测旬径流系列进行模拟调度。结果表明:混联水库群的非线性双量调度函数方案与常规调度方案相比,多年平均发电量增加68.9亿kW.h,增幅达3.31%,非线性双量调度函数方案调度轨迹接近理论最优调度轨迹,在不降低防洪标准的前提下,可显著增加混联水库群的兴利效益。     

水库群供水优化调度的免疫蚁群算法应用研究

针对水库群供水优化调度问题,本文介绍了一种基于免疫进化的蚁群算法。该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,同时在蚁群算法中增加扰动策略,克服了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,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算表明,该算法求解水库群供水优化调度问题时,结果可靠、合理,计算效率高,从而为求解高维,复杂的水库供水优化调度提供了新的思路。     

含混合式抽蓄电站的梯级水库中长期优化调度

对含有混合式抽蓄电站的梯级水库开展研究有助于进一步发挥混合式抽蓄电站在电网中的作用。为此,建立了含混合式抽水蓄能电站的梯级水库中长期年发电量最大优化调度模型,以发电流量和抽水时间为优化变量,运用逐次优化算法,得到调度期的最优调度线和抽水时间组合。通过对白山-红石-丰满含混合式抽水蓄能电站的梯级水库算例计算,结果表明在丰水年、平水年和枯水年梯级水电站总的年发电量和保证出力均比不抽水时有所提高。