动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题.近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视.现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析.本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法.     

结合禁忌搜索思想的粒子群算法在乌江渡水电站厂内经济运行中的应用研究

本文针对水电站厂内经济运行中机组组合优化问题的特点,提出了一种结合禁忌搜索思想的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO).该方法采用离散二进制粒子群算法解决机组运行状态组合问题,用标准粒子群算法解决既定运行机组间负荷优化分配问题,并将两个问题结合在一起并行优化,引入禁忌搜索算法(tabular Search,TS)的记忆功能和藐视准则以提高粒子多样性,扩大搜索空间,克服PSO算法可能出现的早熟现象.以乌江渡水电站为例进行优化计算,并与PSO算法的计算结果比较,表明该方法可以有效避免早熟现象,具有较高的全局收敛能力,同时也具有较高的全局寻优能力.     

水电站厂内短期经济运行系统的设计与实现

随着中国电力体制改革的推进,发电企业成了竞争的主体,水电站实施厂内经济运行显得尤为重要.文中探讨了在电力市场环境下如何将全厂的日发电计划最优地分配到各台机组,建立了以发电耗流量最小为目标的数学模型,设计并开发了基于B/S模式的水电站厂内经济运行的优化计算系统,并以乌江渡水电站某日发电计划进行实例分析,验证了系统的合理性和实时性.