考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。     

短期梯级水电优化调度的逐次逼近法

受到水电站的出库流量的影响,梯级水电站间的水流滞时是动态变化的,如果将水流滞时作为常数考虑,会导致水电优化调度结果的偏差。将水流滞时表示成电站出库流量的函数形式,建立了考虑动态水流滞时的短期梯级水电优化调度模型。动态水流滞的引入,使得短期梯级水电优化调度中的优化变量在大小和时间两个维度上变化,采用常规算法直接求解困难。针对所建立模型的特点,提出了结合逐次逼近法和混合整数线性规划法的求解方案,以逐次逼近法构造了逐步逼近精确水流滞时的迭代流程,迭代流程中每次迭代为一个常规短期梯级水电优化调度问题,采用混合整数线性规划法进行求解。一个两电站测试系统和某8水库的实际梯级水电系统的算例结果表明了所提出模型和方法能够有效提升梯级水电系统的经济效益。     

短期梯级水电优化调度的逐次逼近法

受到水电站的出库流量的影响,梯级水电站间的水流滞时是动态变化的,如果将水流滞时作为常数考虑,会导致水电优化调度结果的偏差。将水流滞时表示成电站出库流量的函数形式,建立了考虑动态水流滞时的短期梯级水电优化调度模型。动态水流滞的引入,使得短期梯级水电优化调度中的优化变量在大小和时间两个维度上变化,采用常规算法直接求解困难。针对所建立模型的特点,提出了结合逐次逼近法和混合整数线性规划法的求解方案,以逐次逼近法构造了逐步逼近精确水流滞时的迭代流程,迭代流程中每次迭代为一个常规短期梯级水电优化调度问题,采用混合整数线性规划法进行求解。一个两电站测试系统和某8水库的实际梯级水电系统的算例结果表明了所提出模型和方法能够有效提升梯级水电系统的经济效益。     

基于空间映射原理的水库群短期优化调度模型

针对水电站水库群短期优化调度中的流量传播问题,借助泛函分析的思想和大数据分析的新思路,将水流滞时问题设想为黑箱子模型,基于实测的水电站水库群上下游的出入库流量资料,利用空间映射的原理推求出上下游水库的出入库流量间的线性映射关系。以此为基础,构建考虑水流滞时的梯级水库群短期优化调度模型,并给出了模型的求解方法。最后,将本文结果与采用固定滞时处理方法及实际运行情况进行对比,结果表明该模型简单实用,适用性强,对制定梯级水库群短期优化调度计划具有重要意义。     

考虑水流滞时的梯级水电日优化调度模型

提出了考虑水流滞时的短期梯级水电日优化调度模型。将水流滞时表示成平均出库流量的非线性函数形式,以反映梯级水电站间水流滞时的动态特性。同时,提出了针对复杂的水流滞时、水电转换、分段出力限制等非线性函数线性函数线性化建模的新方法,通过引入多组状态变量及相关约束,将梯级水电日优化调度问题转换为线性混合整数规划问题,最后,采用CPLEX商用软件包进行求解。通过对包含13个水库、44台机组的梯级水电系统的算例分析,验证了模型的合理性和方法的有效性。     

基于SHAP-XGBoost混合模型的梯级水电站流量动态滞时研究

水流滞时是影响梯级电站短期优化调度的重要因素。如何构建流量动态滞时模型以精确描述梯级水电上下游水力联系,成为水电短期优化调度中亟需解决的问题。尝试引入极端梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting, XGBoost)作为表现梯级水电站间流量动态滞时的工具。首先利用沙普利加性解释(Shapley addictive explanation, SHAP)评估各输入特征重要性,并从中选择最优特征集。其次建立了一种基于极端梯度提升树的动态滞时模型,利用网格搜索和交叉验证算法对模型参数进行选取。最后基于实际案例与人工神经网络、支持向量回归及固定滞时模型进行对比实验。结果表明,所构建的SHAP-XGBoost模型能更准确地模拟水电站间动态滞时关系,与传统模型相比平均预测精度至少提高了18%,且与实测序列的变化趋势匹配程度最佳。同时证明了输入特征筛选的加入能够使模型精度进一步提高。     

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。     

三峡梯级和清江梯级水电站短期联合优化调度方法研究

针对清江高坝洲水电站下游水位流量关系受长江顶托影响和梯级水库间流量传播处理问题,建立三峡梯级和清江梯级水电站短期联合优化调度模型。根据实测资料构建受长江顶托的高坝洲水电站下游水位流量分段函数关系;采用相关分析法对梯级间实测数据进行率定,构建线性回归方程处理梯级间流量传播的计算。运用正弦轮盘赌选择算子的自适应遗传算法求解模型,克服单纯轮盘赌对适应度非负的要求。不同量级典型日流量过程模拟调度结果表明：三峡梯级和清江梯级联合调度效益增加明显。研究成果对未来三峡梯级与清江梯级水库群日发电计划的编制有借鉴意义。     

梯级水电站短期周优化调度规律探讨

建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解.通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律.梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考.调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则.     

梯级库群水流滞后性影响的日优化调度模型研究

水流滞时的存在导致梯级水电站调度期内的水量不平衡,给梯级水电站短期联合优化调度造成困难。基于水量平衡原理建立了考虑调度期和滞后期综合效益的梯级水电站优化数学模型,给出了调度期与滞后期水量发电效益的计算方法;针对所建立的优化模型具有的有后效性问题,提出了轮库迭代与POA相结合求解方法,并推导出迭代通式。以三峡梯级为例开展了实证研究,取得了合理的结果。文中提出的方法结构简单,具有较好的通用性,对考虑时滞的梯级电站的日计划制定具有一定的参考价值。     

两河口水库三种年末消落水位控制方式研究

为分析不同消落水位控制方式及流域来水年际差异性对梯级系统中多年调节水库调度结果的影响,本文以雅砻江流域中下游梯级水库群为例,基于多维动态规划的最优化计算结果,对比分析了三种针对两河口水库的多年调节水库年末消落水库控制方法,即固定消落水位控制方式、函数形式控制方式和基于动态控制阈的动态控制方式,提出了一套新的梯级系统中多年调节水库年末最佳消落水位优化控制方法,实现了多年水库年末消落水位的优选问题与来水频率差异性相耦合。研究成果可用于指导含多年调节水库的梯级水库联合优化调度,具有显著的社会效益和经济效益。     

耦合水流滞时的梯级库群中期调峰调度方法

针对电网日间负荷的频繁波动及梯级库群复杂的水力联系,提出了一种考虑分段水流滞时策略的梯级库群中期调峰调度方法.首先以电网调峰最优和梯级发电量最大为目标构建了电网中期调峰调度的多目标模型;然后基于水量平衡原理提出了中期分段水流滞时描述方法,可以有效描述以日为计算步长的梯级电站中期调度计算过程中的流量滞时情况;最后给出了调...     

改进的梯级负荷分配耗能最小模型

针对梯级负荷分配耗能最小模型在实际应用中存在的梯级耗能与梯级水库状态转移路径有关的不合常理现象,文中研究了梯级水库的能量变化关系,分析了不蓄电能损失和尾水水头损失对水库能耗的影响,对耗能最小模型进行了改进和完善。以湖南五强溪—凌津滩梯级水库系统为例,仿真结果表明,与按耗能最小模型的最优方案运行相比,按文中改进模型的最优方案运行,梯级系统耗能减少了1.61%,说明改进的模型能够更准确地反映梯级水库系统的能量变化关系和规律。     

大渡河梯级水库群联合优化调度函数研究

采用＂优化-拟合-再优化-随机仿真＂技术框架研究梯级水库群联合优化调度函数：首先建立梯级水库群优化调度模型,通过改进的动态规划方法得到最优样本;然后对最优样本进行回归分析得到联合调度函数;并基于模拟调度结果采用非线性规划法直接修正调度函数;最后通过水文随机模拟技术生成径流系列,进一步检验、评价所得调度函数的效率。以长江上游大渡河梯级水库长期优化调度为对象进行实例研究,计算结果表明：对于1959-2000年实测径流系列,梯级水库群联合优化调度函数较常规调度年均发电量增幅达1.66%;对于Copula随机模型生成的水文径流系列,年均发电量提高了1.42%,经济效益显著。     

基于数值降雨预报信息的梯级水库群发电优化调度

在水库群发电调度中,考虑预报信息的联合调度是提高水库群发电效益和稳定性的有效途径。然而降雨预报信息的不确定性将直接影响发电调度的效益。为此,本文首先将降雨量进行分级,给出各降雨量等级的实际降雨概率分布;然后将蓄水库容与径流相融合,并基于参数–模拟–优化模型(PSO)建立PSO-Hedging Rule Curves(PSO-HRCs)调度图。在此基础上,根据实时预报降雨信息,获得各频率条件下的降雨量、径流量和调度决策,同时评估各频率调度决策的弃水和蓄水风险和损失。本文以浑江梯级水库群为例,采用美国全球预报系统(GFS)发布的降雨信息开展研究,结果表明在实例水库采用70%~85%概率对应的调度决策具有较高的效益和稳定性。     

考虑输电断面限制的风-光-梯级水电站长期优化调度

针对风-光-梯级水电站系统中水电站电量外送因输电断面限制因素产生的严重弃水问题,结合风、光、水时序发电互补及梯级水电站发电、储能双重特性,建立输电断面限制条件下的多能源补偿调节长期优化调度模型。首先分析风电、光伏可再生能源季节性出力,根据风光出力预测值调整梯级水电站运行水位,实现水库储能并转移发电时段,同时采用逐步优化算法与水位廊道约束耦合方法求解以外送发电量最大为目标的调度模型。最后通过算例仿真,验证了本文模型的有效性和可靠性。     

Fuzzy rule-based model for hydropower reservoirs operation

Real-time hydropower reservoir operation is a continuous decision-making process of determining the water level of a reservoir or the volume of water released from it. The hydropower operation is usually based on operating policies and rules defined and decided upon in strategic planning. This paper presents a fuzzy rule-based model for the operation of hydropower reservoirs. The proposed fuzzy rule-based model presents a set of suitable operating rules for release from the reservoir based on ideal or target storage levels. The model operates on an ‘if-then’ principle, in which the ‘if’ is a vector of fuzzy premises and the ‘then’ is a vector of fuzzy consequences. In this paper, reservoir storage, inflow, and period are used as premises and the release as the consequence. The steps involved in the development of the model include, construction of membership functions for the inflow, storage and the release, formulation of fuzzy rules, implication, aggregation and defuzzification. The required knowledge bases for the formulation of the fuzzy rules is obtained form a stochastic dynamic programming (SDP) model with a steady state policy. The proposed model is applied to the hydropower operation of “Dez” reservoir in Iran and the results are presented and compared with those of the SDP model. The results indicate the ability of the method to solve hydropower reservoir operation problems.     

电力市场中梯级水电站组合交易策略研究

电力市场中梯级水电站担负着系统调峰、备用等功能,由于梯级水电站受到丰水、枯水季节变化,自身发电效率降低,进而影响其在市场中的交易.针对梯级水电站自身入库径流随机性,汛期需要兼顾防洪、发电、航运等等不确定因素以及市场中的电价波动等等特点,提出把梯级水电站交易方式按照时间先后尺度分为上下两层,每层采用序贯决策中的Markov决策,把梯级水电站的在电力市场中的交易过程描述为多时间尺度的Markov动态决策,以构建梯级水电站在市场中交易的序贯决策模型.根据系统负荷需求与梯级自身发电容量限制,采用随机动态规划算法优化各层的交易决策变量、梯级各电站出力过程,以实现梯级水电站期望收益最大目标.实例表明该方法具有很好的实用价值.     

考虑日内来水不确定和电网断面约束的梯级水电日前调度

日内来水的不确定性和传输通道断面约束是影响大容量梯级水电日前调度计划制定的重要因素。为提高日前调度对不同来水情景的适应性,首先在日均径流预测基础上,结合历史数据分析与概率分布拟合获取日内来水量的概率密度函数,通过准确刻画各时段来水规律,建立不同情景下的梯级发电量偏差来反映各时刻来水的不确定性。其次,在模型断面约束中引入模糊变量,并通过离线仿真将断面约束转化为发电机有功出力约束。针对含梯级电站发电量偏差的日前优化调度模型,采用多核并行动态规划算法进行求解,保证求解的收敛性及求解效率。最后,以西南地区某梯级水电站接入IEEE 39节点系统为例,验证了所提算法的合理性和可行性,所得调度计划在4种典型来水场景下均未出现水位及断面功率越限。