基于改进遗传算法的串联小水电群优化调度

建立了由沙畈水库和金兰水库组成的串联小水电群优化调度的数学模型，采用了改进遗传算法对该模型进行优化计算。算法设计编程简单、计算工作量小、收敛速度快。利用两个水库的入库径流实测值进行了仿真实验，结果说明优化调度能比常规调度取得更大的经济效益，同时也说明了遗传算法是求解小水电群优化调度的可行而有效的方法。     

金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度补偿效益分析

为探索金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合发电调度补偿效益及补偿规律,分别建立以发电量最大为目标的单库优化调度模型和梯级联合优化调度模型,采用经典动态规划法和笔者提出的多精英向导粒子群算法(Elite-guide particle swarm optimization,EGPSO)算法对两模型进行求解,以计算梯级电站群联合调度电力电量补偿效益。选择1999、1983、1992作为丰、平、枯典型代表年径流数据进行计算,分析结果表明:金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度能显著提高梯级整体发电量,减少弃水,补偿效益显著。梯级联合调度中,金沙江梯级对三峡梯级进行电量补偿,在提高枯期出力和季节性发电量的同时,缓解了汛期集中消落带来的调度风险。     

小水电优化调度数学模型及其基于文化算法的比较研究

小水电优化调度常以发电量最大为目标,不考虑下游生态需水,为了满足小水电生态调度需求,本文提出了以控制水位和弃水最小为目标的小水电优化调度数学模型,并将文化算法应用于求解数学模型.算法中种群空间全局搜索采用改进遗传算法,文化空间对其的影响采用自适应粒子群优化算法.通过实例仿真比较分析了三个不同目标和不同流量约束边界的模型,验证了本文提出的模型和文化算法用于小水电优化问题的可行性和有效性.     

考虑小水电出力不确定性的小水电与大中型水电站群短期联合调度方法

小水电出力具有随机性和难以预测性,大规模接入电网后增加了电力系统调度决策的复杂性和难度。针对大规模小水电群出力的不确定性,引入随机规划相关理论,采用情景分析方法构造出力情景集合,提出模糊聚类和聚类综合质量法实现情景缩减,建立当前预测精度条件下小水电预测与未来可能实际情景的条件概率分布,将小水电不确定性转变成为有限个确定性条件情景问题。同时,建立多情景小水电与大中型水电站群联合调度的期望调峰模型,首先通过相似性分析判别当前小水电群预测出力归属预测情景类别,进而获当前预测情境下实际情景概率分布;其次提出基于逐次逼近和关联搜索的水电站群降维搜索算法求解模型。云南电网仿真分析表明,该模型能够有效提升大中型水电发电计划对小水电情景的适应性,增加电网期望调峰效益,提高水电计划的可靠性。     

基于数据包络分析的梯级水电站发电效率优化模型

梯级水电站群发电效率优化将极大地提高清洁生产和可再生能源的利用水平.针对梯级水电站群水系统关联特征和耦合特性,提出一套新的基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)的梯级水电站群效率分析指标体系,并根据此指标体系建立适应的梯级水电站多目标优化调度模型;运用CCR模型、BCC模型以及超效率DEA模型对历史运行数据和优化调度数据进行效率的评价和分析,指出梯级水电站在不同的运行状态下效率的合理性;分析产生非效率的原因,验证指标体系的正确性;通过超效率值的分析验证优化调度模型的合理性,并指出优化调度可提高梯级水电站群的运行效率.最后提出基于DEA效率分析的梯级水电站群优化调度思路.     

蚁群算法在水电站调度函数优化中的应用

调度函数作为一种能够明确指导水电站水库运行的技术,较常规的水库调度图能更有效地发挥水电站的运行效益。针对调度函数的编制特点及其存在的优化空间,将蚁群算法应用于水电站调度函数的优化模型中。以金沙江中游梯级水电站群为实例,针对其初始调度函数进行优化,并模拟其长系列径流的发电调度过程。计算结果表明,经过优化后的调度函数能显著...     

考虑河流生态保护的水电站水库优化调度研究

为减轻水利工程建设对水库下游造成的不利生态影响,针对水库下游减脱水河段的生态保护问题,基于河道最小生态流量和适宜生态流量定义了减脱水河段的生态保护程度,提出了以生态保护程度和发电量最大为目标的水库生态优化调度模型,并采用改进NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解?运用该模型对湖南省刘家坪水电站水库进行实例研究,结果表明：优化调度可对下游减脱水河段的生态环境起到保护作用,电站生态保护程度随着发电效益的增加而减小;均衡考虑生态效益和发电效益的调度方案相比发电效益最优的方案生态保护程度由0.011提高至0.551,发电量降低20%,能够在不大幅降低发电量的基础上基本满足最小生态流量的要求,可作为实际调度的参考。     

考虑可靠性和经济性的小水电消纳模型

针对径流式小水电无蓄水调节能力造成弃水、消纳降低的问题,通过对水流量、弃水量和出力的分析,提出了一种兼顾可靠性和经济性的消纳模型。首先在小水电消纳模型上,根据最优潮流计算不等式约束条件,构造精细化的小水电消纳并网消纳模型,在保证系统可靠性下用蒙特卡洛模型求解,将最优潮流计算引入水电优化调度,实现系统网损统计和可靠性评估,再采用改进粒子群(Particle Swarm Optimization)优化算法进行仿真,通过引入考虑约束容错度提高搜索效率,降低陷入局部最优的概率,最后通过对该消纳模型进行仿真,仿真证明基于不等式约束条件、引入考虑约束容错度算法不仅可以保证小水电运行的可靠性和经济性,还能提高小水电消纳能力。     

改进遗传算法在韶关小水电群优化调度的应用

分析韶关地区小水电群联合优化调度的特点,结合当地实际情况,建立了小水电群优化调度的数学模型.通过对传统优化调度方法和遗传算法的基本步骤进行研究和改进,提出了基于改进遗传算法的模型求解方法,并对韶关电网系统中的两个小水电站进行联合模拟求解.实例结果表明,该方法科学可行.对提高电网运行和提高水电能源的利用具有重要意义.所提出的模型和算法已成为"韶关电网水电优化调度决策支持系统"的一部分,并投入试运行.     

基于随机径流历时曲线的水库生态调度研究

生态流量过程线使得水库生态调度考虑了径流的年内变化,然而径流的年际变化也是天然径流的重要特征。本文以引汉济渭工程的水库调度为例,利用标准化降水指数将长系列径流数据划分为典型年系列,应用随机径流历时曲线计算了相应典型年系列的生态流量,建立了包含生态流量约束的发电量最大优化调度模型。调度后的多年平均发电量在最小生态流量下为5.14亿k W·h,在适宜生态流量下为5.05亿k W·h,和工程规划的多年平均发电量5.03亿k W·h基本一致。划分典型年径流系列实施水库调度可以反映径流的年际变化。结果显示,在不同典型年基本可满足生态流量的需求,在特定年份来水特枯的情况下不满足生态需求,需要重点关注。     

综合环境保护及峰谷电价的水火电短期优化调度

为了使电力市场环境中的发电侧能够实现节能环保且高收益的发电目标,对机组出力变化与分时电价波动之间的关系进行了研究,构建了一种新的水火电短期优化调度模型,该模型以实现电力市场条件下最大发电收益为目标,同时综合考虑了峰谷分时电价和环境保护成本对发电侧经济效益的影响,还考虑了梯级水电站群的蓄水量、下泄流量、机组出力等约束条件,由此得出机组的优化调度方案。针对传统优化算法难以处理高维梯级水电站优化调度多约束条件的缺陷,利用微分进化算法对此优化模型进行求解,仿真计算结果证明了该模型的合理性和算法的有效性。     

现货市场环境下低水头梯级水电群精细化建模出清方法

梯级水电站间存在水力时空耦合关系,低水头电站调节性能较弱,在日尺度范围内水头变化较大,耗水率也随之变化,因此,在日前现货出清模型中不宜通过全天固定耗水率对低水头电站进行梯级水电约束简化处理。结合广西电网电力市场需求,以全社会购电成本最小及优先消纳清洁能源为优化目标,充分考虑低水头电站的水力特性曲线等复杂约束并对其进行线性化处理,构建基于梯级水电群精细化建模的日前出清模型,并调用商业优化求解器对模型进行求解。将广西电网34座水电站、101座新能源电站和47台火电机组的真实日发电计划边界数据作为参考,仿真结果表明所建模型能适应低水头电站的水头波动特性,反映梯级水电站之间出力和库容的联动关系,提升低水头梯级水电群的可发电能力。     

计及发电权转让的梯级水电站短期优化调度

传统电力市场环境下,梯级水电站的短期优化调度方式简明直观、便于理解,但考虑因素不够全面,为此构建了电力市场环境下的梯级水电站短期优化调度模型,该模型考虑了发电权转让对梯级水电站短期优化调度决策的影响,且当存在发电权交易时兼顾了发电权出让方、受让方以及电网公司三方的经济利益,模型还考虑了梯级水电站的库容、水库水头、机组出力和电网公司购电费用等约束条件。梯级水电站短期优化调度为高维、有时滞且带有大量约束条件的非线性优化问题,因此采用微分进化算法对该优化模型进行求解。算例结果验证了该模型及算法的有效性。     

梯级水电站代理竞价模型及均衡求解

目前,我国普遍存在同一流域梯级水电站投资主体不统一的现象,当代表各自投资主体利益的梯级水电站单独参加竞争性电力交易时,会导致梯级水电资源配置的低效性。针对这一问题,提出一种有利于实现市场环境下梯级水电资源有效配置的代理机制。当市场规则允许时,属于不同投资主体的梯级水电站将自发地采用代理机制参与市场竞争。首先,运用机制设计理论对梯级水电站代理机制进行了初步设计;其次,建立基于供给函数的梯级水电代理竞价模型,并应用逐次逼近法和粒子群算法求解市场均衡状态;最后,通过算例对梯级水电站代理商参与日前市场的均衡状态进行模拟。所提出的模型和算法在梯级水电参与市场竞争的研究方面具有参考价值。     

梯级串联电站联合运行状态半开式反馈调节器研究

梯级串联电站级间可调库容与电站流量相比很小时,各级电站不能独立进行功率调节。本文建立了梯级串联电站联合运行的调节系统状态空间模型,通过最优控制和降维设计相结合的方法,提出了在进行功率(转速)调节的同时能使电站间流量平衡的降维状态反馈调节器。仿真实验结果表明:使用该多目标、多功能降维状态反馈调节器可很好地解决梯级串联水电站联合运行系统稳定问题。由于该调节器反馈的状态量少且易测量故便于实际应用。     

考虑多种变量不确定性的梯级水电站中期调度及交易决策方法

如何衡量在中期调度阶段参与中长期市场交易时由于日径流与市场出清电价的不确定性而承受的风险并做出相应决策是梯级水电站亟待解决的问题.结合中国西南某以水电为主导地位的真实市场结构与交易结算规则,建立联合信息间隙决策理论与前景理论的梯级水电站中期运行及交易决策方法.针对中期调度阶段水电站参与中长期市场交易面临的主要不确定性变量,根据信息间隙决策理论得到鲁棒模型中满足预期收益的变量的最大波动范围,再利用前景理论在该范围内构建一种计及决策者心理因素的竞价策略模型.以某电网梯级水电参与电力市场的实际资料为例进行仿真分析,结果表明所提方法可提供不同预期收益目标下日径流与市场电价波动范围,并且可在该范围内根据决策者不同的风险偏好程度制定合理的申报决策与运行方案.     

梯级水电站优化调度方法综述

梯级水电站的优化调度一直是水电优化调度和水火电力系统发电计划中的难点。经过多年的发展,梯级水电优化调度的数学模型日益精确,逐渐贴近实际。文中比较了梯级水电优化调度的确定性模型和随机模型,并着重探讨了确定性模型。由于模型的复杂性,从理论上找到全局最优解存在困难,对算法提出很高的要求。文中对各种用于求解梯级水电站优化调度的算法进行了综述,将其分为经典算法、现代智能优化算法和混合算法三类,比较了各类算法的优缺点。在经典算法中,逐次规划法的应用较为广泛。同时,以遗传算法为代表的智能算法在求解梯级水电优化调度问题时也取得了比较令人满意的结果,成为当前研究的热点。伴随着世界范围内电力市场改革热潮的兴起,新的市场环境给传统的梯级水电优化调度提出了新的要求,市场环境下的梯级水电优化调度成为一个新的发展方向。     

耦合复杂水力联系的跨区交易现货市场出清模型

上游水电站的发电量通过上、下游水力联系可直接影响下游水电站的可发电量,该水力联系增加了现货市场出清建模与求解的难度。为此提出了耦合复杂水力联系的跨区交易现货市场出清模型。该模型首先将非线性约束线性化,然后再引入梯级水电站簇,将复杂水力联系转化成水电站群的最大、最小发电量,进一步将水电机组以满足水电站群发电量约束的等效火电机组方式参与现货市场出清,从而消除复杂水力联系。以中国云南水电外送广东为例进行验证。结果表明,出清结果能满足各项机组运行约束,并能如实反映市场价格信号;梯级水电站簇发电量约束的阻塞分量可以合理表征流域来水造成的阻塞成本。     

计及生态阻力成本的新能源基地风光电站容量规划与布局优化方法

由于沙漠、戈壁、荒漠新能源基地海拔高以及生态环境恶劣,生态阻力作用影响风光电站容量规划与布局。以新能源基地为研究对象,提出一种计及生态阻力成本的风光电站容量规划与布局优化方法。基于新能源基地广域气象数据和广域地理信息数据,建立资源时空特性表征模型,并选取3种关键生态阻力因子建立生态阻力评价体系,在此基础上构建综合生态阻力成本模型;基于资源时空特性表征模型及综合生态阻力成本模型,建立综合成本最低的风光电站容量规划与布局优化模型,并给出模型的求解流程。基于西北某新能源基地实际数据的算例仿真结果表明,所提方法能有效解决新能源基地自然资源开发与生态阻力之间的矛盾,在保障系统可靠运行的前提下提升系统经济性。     

AGC运行时一种保生态下泄流量功能设计与实现

针对目前水电站AGC运行时最低下泄流量控制的新需求,充分考虑了水电站普遍实行远方集控的实际情况,逐层剖析了水电站保生态流量功能设计时主要需要考虑的因素,较为深入地对各因素进行了重要性评估和优化近似处理,提出了一种基于电站计算机监控系统的保生态流量功能设计方案。该方案有利于推动新环保要求下水电站AGC功能设计与实施,并在大渡河猴子岩水电站取得了很好的效果。