巨型水电站厂内负荷准实时优化分配模型研究

目前，水电站厂内负荷准实时优化分配在中小型水电站得到了较好的应用，而在巨型水电站却缺乏深入研究。基于巨型水电站的实际生产运行情况，充分考虑其所担负的电网调峰、调频任务，增加了避免机组负荷大面积转移的约束条件；设计了巨型水电站厂内负荷准实时优化分配模块；采用改进动态规划算法，以水电站耗水量最小为目标，建立了巨型水电站厂内负荷准实时优化分配模型，并将该模型应用于四川省瀑布沟巨〖JP3〗型水电站(3 600 MW)。结果表明，通过厂内负荷准实时优化分配运行，电厂日发电耗水率由2.678 m3/(kW·h)〖JP〗下至降2.599 m3/(kW·h)；厂内经济运行效益提高近3%；平均计算耗时0.102 s。该结果为研究巨型水电站厂内负荷优化分配提供了可靠参数，其建模思路也可供类似巨型水电站借鉴和参考。     

基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报

为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:(1)运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;(2) FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;(3) FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。     

考虑闸门实际运行的雅砻江下游梯级水库联合防洪优化调度

针对当前梯级水库防洪调度侧重以水库为基本单元的算法研究且较少考虑闸门实际运行的问题,提出了基于闸门运行调度规则和多步次逐步优化 (MSPOA) 算法的防洪调度模型。根据水库实际情况建立闸门数字化代表性组合策略,采用MSPOA优化计算各梯级水库的泄洪流量,应用二分法在组合策略中进行快速定位,通过二次计算确定各道闸门的准确开度进而实现泄洪流量的闸门分配。对两场典型洪水的优化结果显示,MSPOA计算时间较POA分别减小43.2%、64.0%,收敛速度更快,且能有效克服局部最优缺陷;配合组合策略进行闸门调度,满足了实际要求,提高了计算效率,具有很好的实用性和可操作性。     

考虑水流滞时影响的梯级水电站群短期优化调度研究

针对梯级水电站群短期统一优化调度中调度期水量不平衡问题,基于水量平衡原理提出了考虑水流滞时影响的梯级水电站群短期统一优化数学模型,将受水流滞时影响的调度期分为受前一调度期影响时段、本调度期影响时段和影响下一调度期时段3部分。在此基础上,采用基于POA的模型分块求解方法,选取大渡河瀑布沟及以下梯级水电站群开展实例研究。结果表明,采用的方法能够很好地克服水流滞时所带来的计算困难,较好的体现受水流滞时影响的调度期发电效益,简单实用,有较强的通用性。     

基于嵌套优化的梯级水电站日总负荷分配研究

电力电量平衡是电力调度部门进行效益均衡,合理安排电站运行的重要手段。梯级水电站水力联系紧密,经常作为一个整体参与全网电力电量平衡。针对梯级水电站整体参与电力电量平衡后,总负荷在梯级水电站间的协调分配问题,本文建立了梯级水电站短期日总负荷分配模型,为了在负荷分配的过程中同步得到梯级各电站的优化运行方案,提出了模型求解的嵌套优化算法,算法以梯级总蓄能最大为外层优化,寻优计算过程中嵌套以发电量最大化为目标的短期优化计算单元为内层优化,外层优化实现了日总负荷在梯级各电站间的合理分配,同时内层优化计算单元实现了各电站优化运行方式的生成。以大渡河大岗山及以下梯级水电站为例选取了典型日进行实例计算,计算结果表明：优化分配方案通过控制性水库的水量调节作用满足日总负荷目标要求,同时其余调节能力较弱的水库日初末水位保持一致,且日内水位变化过程较为合理,有效利用了水库的调节能力;另外梯级各站均无不合理弃水,负荷过程在同一峰平谷时段内平稳,并且满足一定的峰谷比的要求,能为电网制定并下达梯级发电计划提供实用参考。总体来看,本文提出的日总负荷分配模型与嵌套优化计算方法原理简单、易于操作,能够实现梯级电站间的水量电量的合理匹配,达到高效利用水能资源的目的。     

基于改进蝙蝠算法的梯级水电站经济调度

梯级水电站中长期经济调度问题是一个典型非线性优化问题,通常要求在满足复杂的水力、电力约束条件下,使得整个梯级调度周期内发电量最大。为了有效解决这一问题,本文改进了蝙蝠算法更新策略,并引入差分变异操作,提出了一种改进的蝙蝠算法。在改进蝙蝠算法中,每只蝙蝠个体的脉冲频率不随种群迭代而更新,而蝙蝠个体脉冲发射率和脉冲音量随种群迭代而更新;无条件接受全局搜索产生的新解,有条件接受局部搜索产生的新解;同时,改进了速度更新公式,引入DE算法中的变异、选择操作。在差分变异过程中,变异个体继承当前种群最优个体特征的同时吸收种群其他个体信息,增加种群多样性,并且,动态控制变异概率,算法后期个体间差异减小,加强了局部搜索能力。最后为了验证改进蝙蝠算法可行性及有效性,将其运用于求解大渡河流域瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级梯级水电站经济调度问题。将模拟结果与另两种算法进行比较,结果表明对于复杂的梯级水电站经济调度问题,改进蝙蝠算法能够在枯水期给电网提供尽可能大而稳定的出力的同时,缩短计算时间,获得精度更高的解。     

南水北调西线一期工程对四川水电产业的影响

南水北调西线一期工程拟从雅砻江、 大渡河源头分别调水 56 亿 m 3 、 24 亿 m 3 , 调水将减少雅砻江、 大渡河、 金 沙江( 以下简称/ 三江0)径流量。为综合分析西线一期调水对四川水电产业的影响, 从梯级电站径流、 发电量、 装机 容量、 枯水期平均出力、 发电税收等几个特征指标入手, 通过建立梯级水库群联合优化调度模型来计算分析调水的 影响并提出了相应的补偿 机制建议。结果 表明: 调 水将影响四川省/ 三江0 梯级电站 82 座, 减少年发电 量 442 亿 kW# h, 减少装机容量 970 万 kW, 造成/ 三江0支流部分已规划电站失去经济开发价值, 对四川水电产业影 响较大, 建立合理的补偿机制是必要的。     

基于二次反调节作用的水电站调峰潜力研究

在实行分时电价政策背景下,为探究梯级水电站调峰潜力,指导年调节水电站调峰运行,保障年调节水电站经营效益,在总结水电站调峰潜力评价指标,分析调峰潜力计算原则基础上,建立了可考虑下游梯级水电站水库反调节作用的水电站调峰潜力计算模型,以黑水河梯级电站为例,充分考虑色尔古电站反调节作用及柳坪电站二次反调节作用,探讨了毛尔盖水电站调峰潜力。经仿真计算,表明该模型计算能有效提高毛尔盖电站水能资源利用效率,提高水电站发电效益,且计算过程清晰可靠,切合实际。     

雅砻江下游梯级水库隐随机联合优化调度函数研究

针对不确定来水梯级水库优化调度问题,基于隐随机调度函数基本原理,以长系列优化调度结果为依据,建立多元线性回归模型、门限回归模型和BP人工神经网络模型模拟雅砻江下游梯级水库联合调度过程,综合对比各调度函数模拟效果,且与确定来水的优化调度结果做了对比。结果表明,门限回归模型和BP神经网络模型调度函数均能较好地模拟梯级水库运行,可指导梯级电站调度运行。