开展节能调度提高梯级电站水能利用效益

目前国家提出开展电力节能调度,优先利用可再生能源(包括水电、风电、生物质能发电以及垃圾发电)发电,给水力发电带来了新的契机,同时对充分利用水能,开展水电站优化调度提出了更高的要求.结合三峡、葛洲坝梯级电站的特点,分析了科学调度,合理利用水资源、提高水能利用率所取的发电效益.提出了梯级水库开展节能调度的有效途径.     

华中电网水能利用提高率达8.93%

国家电网公司近日透露,2014年,国网华中分部积极应对区域内水电来水丰枯不均、秋汛明显、综合利用任务多、水火电矛盾突出等问题,水电消纳取得多项突破。截止2014年12月31日,全网重点水电厂节水增发电量66.80亿千瓦时,比去年同期增加8.48亿千瓦时,水能利用提高率达8.93%,同比提高0.75%,优化调度工作成效显著。华中分部全     

野沟门水库工程水能优化利用探讨

根据野沟门水库工程特点，提出了水库水量的优化调度方法和下游梯级水电站的优化运行方法，使水能得到最大限度利用，综合效益相应提高。表4个。     

基于改进蝙蝠算法的水电站机组频率控制

针对水轮机调速系统存在非线性、时变性、传统PID控制精度差、鲁棒性不强等缺点,在传统PID基础上引入改进蝙蝠算法对控制器进行优化。该算法以控制器调节时间、频率误差的绝对值为目标函数,在给定范围内找到一组PID参数使目标函数最优,再把这组参数代入到PID控制器中对系统进行控制。结果表明该算法具有较高的控制精度、更快的响应速度,其控制性能较传统PID控制器有显著的提高。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

梯级水电站优化调度的改进粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略.算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法.文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解.实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行.改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法.     

基于果蝇优化算法的支持向量机径流预测

为了提高径流预测的精度和可靠性,将支持向量机应用到单因子月径流预测建模中。针对支持向量机模型参数的选择费时费力且效果差的问题,利用全局寻优的果蝇算法优化选择支持向量机的惩罚参数和核参数,提出了基于果蝇算法优化支持向量机参数的FOA-SVM预测模型,并利用新疆某站的月径流历史数据进行了仿真测试。结果表明:与GA-SVM模型和PSO-SVM模型相比,FOA-SVM模型能够提高径流预测的效率与精度。     

水电站群长期优化调度的一种改进算法

根据马尔柯夫决策规划理论建立的水电站群长期优化调度模型，依照逐次渐近法和离散微分动态规划的基本思想，本文构造了一种年内逆推动态规划、年间逐次逼近法、结合时段内廊道法寻优的改进算法、使运算时间大大缩短，并且易于在微机上实现，利于推广和应用。实例计算证明了该算法的有效性、科学性。     

基于改进粒子群优化算法的水库生态优化调度研究

文中对传统粒子群算法进行改进,提高其优化算法的收敛度,并结合改进粒子群算法对观音阁水库生态调度进行优化计算。研究结果表明,采用改进粒子群算法的水库生态调度优化求解精度得到明显改善,不同月份观音阁水库下游河道最小和适宜生态径流满足度相比于改进前显著提高。研究成果对于水库生态优化调度算法具有重要参考价值。     

灌溉结合发电水库调度图编制的改进算法研究

在使用《水利工程水利计算规范》(SL 104—95)编制灌溉结合发电水库综合调度图的过程中,对初步计算结果进行反复检验和修改后仍难以准确符合设计要求。为解决这一问题,提出了改进限制灌溉线、灌溉防破坏线的计算方法,协调了限制灌溉区、保证灌溉区、灌溉发电共同保证区之间的关系,统一了年调节与多年调节水库调度图的计算方法,并用系列年代替了典型年。结果表明:采用改进方法计算和编制的综合调度图可以一次性通过检验,无需进行修改;按改进方法编制的调度图进行长系列径流调节计算,可以准确地符合灌溉和发电的各种设计要求,提高时历法编制综合调度图的理论合理性和实用价值。     

基于遗传算法的水电站优化调度

水电站优化调度的主要目的是能够充分利用有限的水资源,使发电量更大,从而提高水电站的经济效益。由于遗传算法对求解的目标函数的连续、可导或单峰等性质不作约束,使其具有较好的全局最优求解能力。将遗传算法引入到本文研究的水电站优化调度问题当中,能够为水电站确定一个最优的调度方案。本文在给出电厂出力和各种约束条件的情况下,求解水电站通过调度闸门的开启来提高水电站的发电量,同时提高整个水电站电力系统的供电质量与运行的可靠性。     

基于土地利用分析的山洪灾害危险等级区划研究

本文基于DEM数据在传统山洪灾害风险等级划分研究的基础上,将土地利用作为一个风险评估的新因子,充分考虑了土地利用的植被类型、植被覆盖度、人类活动等因素。利用GIS空间分析方法和AHP权重分析方法得出山洪灾害风险等级划分,使得山洪灾害风险等级划分结果更加合理、可靠。本文结论显示,江西省山洪灾害高风险区主要集中在江西西北部的五指山山区、西部的罗霄山和九岭山区以及江西东部武夷山区。据此结果可对山洪灾害危险区进行规划,从而减轻山洪灾害的影响,同时也为当地居民提供了山洪灾害的风险信息。     

基于雨洪利用的不同下垫面降雨产流规律研究

选择北京城区某楼房小区作为20世纪90年代以来新建成小区的代表,在其原有排水系统的基础上进行改造,纳入雨洪利用系统单元,通过对研究区内降雨量,屋顶、道路等系统的产流量进行实际观测,运用统计分析、回归分析等方法对观测数据进行整理,从雨洪利用的角度出发对不同下垫面降雨产流规律进行研究,并分析了因雨洪利用措施而导致的下垫面变化对降雨产流规律的影响。研究结果对城区建设的规划设计工作,以及城区综合雨洪利用的研究工作都具有着十分必要的现实意义。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性和不易求解的特点,在粒子群算法(PSO)的进化机制中引入文化算法(CA),利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法(PSO-CA)。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的"早熟"现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性、不易求解的特点,在粒子群算法（PSO）的进化机制中引入文化算法（CA）,利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法（PSO-CA）。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的“早熟”现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。     

基于廊道约束的水库调度图优化遗传算法

为解决水库常规调度图制作经验性强、未考虑水量和水头的最佳协调问题,对常规调度图中的调度线进行进一步优化。通过编码、迭代和数学评价指标建立了调度图逐线寻优方法,以解决调度图优化中多线、多时段导致的高维问题;通过小可行域迭代计算,建立基于廊道约束的遗传算法,减少了调度图优化的工作量,缓解了调度线形态畸变问题。实例模拟表明,对于年保证率允许降低的电站,通过适当降低年保证率,可以提高多年平均发电量。     

基于遗传算法的水库中长期调度函数研究

传统采用对确定性优化算法所得的运算结果进行回归分析而建立水库调度函数的方法,对原有结果的拟合有较大的偏差;为此,建立水库线性调度函数求解模型,并用改进的遗传算法进行求解,同时采用“培训”的方法,加快算法收敛速度及性能。与基于POA优化的回归结果对比分析表明,遗传算法求解调度函数具有优势。     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

梯级水库生态调度多目标混合蛙跳差分算法研究

提出多目标混合蛙跳差分算法求解梯级水库多目标生态调度模型。该算法结合混沌理论生成初始解以提高初始解群体质量,构建基于动态更新机制的外部归档集引导种群进化,提高算法的收敛性与非劣解的多样性,引入自适应差分算法加快子种群个体寻优,提高算法收敛速度。对L河梯级水库多目标生态调度进行实例研究,计算结果表明:本文所提出的算法能够计算得到收敛性与分布性较好的调度方案集,对比典型调度方案下泄径流与物种生态适宜径流,表明生态调度能够较好满足物种的生态需水,生态效益显著。     

基于混沌优化算法的混联水电站群长期优化调度

在建立混联水电站群长期优化调度模型的基础上,应用混沌优化算法对模型进行求解。以水电站群总电能最大为目标函数,根据混沌运动的随机性,由Logistic模型产生的混沌变量来进行优化搜索。此方法可避免陷入局部最优点,并取得全局最优。实例计算结果表明,混沌优化算法与逐步优化算法相比,优化结果良好。表明本文算法可以用于求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站群水库优化调度问题。