澜沧江流域某场大洪水调度过程研究与探索

澜沧江流域梯级水电站水库群在云南省境内乃至整个西南水电系统占据着举足轻重的地位,而在梯级电站运行规则的制定与实施过程中,对于流域来水的分析、监测与调控是一切工作的基本前提。立足于云南省境内澜沧江流域某场大洪水过程,从洪水成因、洪水过程、防洪度汛以及洪水调度4个方面进行了阐述,并结合云南省弃水及电力市场消纳情况,总结了这场洪水调度过程中的经验与不足,探索了流域梯级水电站水库群应对大洪水的方法措施,为今后类似情况的处置积累了一定的经验。     

关键水位控制技术在澜沧江中下游梯级优化调度中的应用

澜沧江中下游河段的规划开发以发电为主,兼顾防洪、灌溉、航运等综合利用,梯级电站中设置小湾、糯扎渡两个具备年调节以上性能的水库。为了探索更加高效、合理的梯级水库优化调度规则制定方法,研究了关键水位控制技术的运用。将澜沧江梯级简化为小湾-糯扎渡模式,将梯级发电量最大和汛枯比最小作为目标,分别针对丰、平、枯水年制定梯级运行方式,对年调节以上水库的年初、汛前、汛末、年末4个关键水位进行控制,于年初制定未来一年的梯级电站运行规则。     

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。