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。     

含流域梯级水电的水火风互补发电系统联合运行优化

大规模水电和风电并网后,来水和风速的随机性降低了发电的可控性,如何科学地在多元电源系统联合运行中确定旋转备用容量,更好地协调系统经济性与可靠性,是市场化背景下亟需解决的理论和现实问题。在分析水电和风电的自然与技术互补特性的基础上,建立考虑水流滞时效应的梯级水电水量平衡关系。通过结合传统梯级水电联合调度模型与火电、风电的经济调度模型,引入水力发电的水资源费用成本,综合考虑梯级水电能量转换、水量耦合、库容限制、水流滞时和风电穿透率等多类复杂约束,在分析电能市场与备用市场顺序决策经济意义的基础上,构建以运行成本最小为目标的考虑梯级水电的水火风互补发电系统短期优化运行模型。采用外点罚函数法将模型转化为无约束优化问题,基于加惯性权重的粒子群优化算法,运用MATLAB软件编程实现优化功能。4个梯级水电、3个常规火电、2个大型风电场构成的算例系统验证了所提模型的有效性和适用性。     

一种带抽蓄机组水电系统短期优化调度方法

采用线性混合整数规划(MILP)方法研究水电系统短期优化调度问题成为国际学术界的新潮流,其研究难点在于调度模型中非线性因素的线性化方法设计。在模型分析的基础上,针对含抽水蓄能机组的梯级水电系统中存在的主要复杂约束,如非线性水电转换关系、最小开关机时间、抽蓄机组特性、水流延时等约束,提出相应的线性化方法及约束转换方案,解决了模型转化的研究难题。测试结果表明,文中提出的系统化方法具有普适性,适应于各种模型中类似的非线性因素线性化及相应的约束处理,方法有效实用,可灵活地拓展到其他调度领域。     

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。     

多目标短期梯级水电优化调度混合整数模型

为了充分体现水电优化调度带来的效益,提出了多目标短期梯级水电优化调度的混合整数模型。模型综合考虑水电发电效率和调峰性能,采用了系统中总剩余负荷量和剩余负荷峰谷差两个指标来评价优化方案。针对模型中的多个目标函数以及非线性的机组运行约束,基于模糊隶属度函数和混合整数建模方法,将多目标非线性优化问题转化为单目标混合整数线性规划问题（mixed-integer linear program, MILP）,并采用先进的MILP软件包进行求解。通过某地区大规模梯级水电系统的算例分析,结果表明了所提模型的合理性和有效性。     

考虑动态水流滞时的梯级水库群日优化调度

梯级水电站水库群短期优化调度中,通常忽略梯级水库间水流滞时的影响或将其作为常数进行考虑,实际上水流滞时是随着上级水库出库流量大小、河道槽蓄状态、区间入流等因素动态变化,想要准确预测下级水库入流是存在困难的。因此,采用多种方法筛选出影响下级水库入库流量的主要因素作为输入,利用神经网络建立输入与下级水库入库流量之间的动态函数关系。以锦东和官地水库梯级为例,建立考虑动态滞时的梯级水电站水库群日优化调度模型,并采用逐次优化法对采用动态滞时与固定滞时的优化方案进行求解和对比分析。结果表明：与固定滞时相比,动态滞时下能够更准确地描述梯级水库间的水流联系,同时能够在一定程度上增加梯级水电站水库群发电效益。     

考虑调峰约束的风水火随机机组组合问题

为了协调优化风电、梯级水电、火电的发电调度,并克服下一调度周期的调峰难题,建立了考虑未来调度周期调峰约束的随机机组组合模型。针对风电的随机性,采用缩减后的场景进行模拟,并充分利用梯级水电和火电的调节能力,建立了各个场景下的风水火耦合的运行约束。针对下一调度周期的调峰问题,通过增加机组起停相关约束,使得系统能够满足未来调度周期高峰和低谷的调峰要求。随机机组组合数学模型是一个复杂的非线性优化模型,将其转换为线性混合整数规划模型后,利用CPLEX进行求解。算例仿真结果表明,优化得到的机组组合方案能够有效提升风水火发电系统短期优化调度的前瞻性并可兼顾各个场景下机组出力的可行性。     

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...     

基于改进量子遗传算法的梯级水电联合优化方法

我国水电资源丰富,梯级水电协调优化是提升水电运行效益的重要方法。梯级电站在时滞特性、水能转换特性和发电能力特性等方面均为复杂的非线性约束关系,梯级水电协调优化问题在数学上也是一个复杂的非线性规划模型。为此研究了梯级水电协调优化中的非线性约束项,构建了时序协调的梯级水电联合优化模型;并进一步结合模型非线性特点,对传统遗传算法进行改造,提出了适应梯级水电优化的改进量子遗传算法;最后基于我国某流域梯级水电数据构造算例,验证了方法的有效性。