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.     

福建梯级水电站群短期优化调度模型及其算法

文章建立了福建梯级水电站短期用水最小模型，利用逐次逼近算法有效地分配各水电站的负荷，使得在控制期末梯级电站消耗的水（能量之和）最少。求解该模型时综合考虑了各种约束条件，并给出了详细的求解方法，为大规模水电站群优化调度提供了例证。     

基于逐步优化算法的梯级水电站中长期优化调度

建立了梯级水电站中长期联合优化调度模型,并采用逐步优化算法对其进行求解。以金沙江中游梯级水电站群为例,通过计算,得到了合理的联合优化调度方案。与各水库单独运行对比,其多年平均发电量、枯期发电量及水量利用率均有不同程度的提高。该结果表明此方法应用于实际生产中切实有效,也为梯级水电站联合优化调度运行提供了一种可行的途径。     

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。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高了算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程,计算结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以解决梯级水电站多目标联合优化调度模型求解的难题。该算法采用混合蛙跳算法的分组－混合循化优化框架,增强算法全局搜索能力,在族群内通过粒子群算法高效灵活的飞行调整策略指导个体进化,同时,引入外部精英集,建立一种基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程应用实例,结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,为梯级电站的多目标调度决策提供了科学依据。     

基于改进粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题.考虑发电效益和存水效益结合峰谷电价建立综合效益最大模型,针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和杂交算子对其进行改进.应用改进粒子群算法对"水布垭水电站一隔河岩水电站一高坝洲水电站"进行短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益,同时缓解高峰期用电紧张局面有更高的应用价值;应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果.     

梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发

传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.     

基于蜻蜓寻优算法的梯级水电站短期优化调度方式研究

梯级水电站短期优化调度对于践行中长期优化战略方案,确保梯级电站综合效益的发挥具有重要意义,而对于梯级水电站短期优化调度模型的求解方法仍是当前研究的重点.蜻蜓算法是近年提出的仿生型智能优化算法,该研究在梳理蜻蜓算法优化计算原理的基础上,通过引入初始种群个体优化和增加局部合理性判定等适应性调整操作,探索蜻蜓仿生优化算法在梯...     

梯级水电站短期优化调度算法研究

随着梯级水电站的不断投产,梯级水电站短期优化调度面临的多维性、多目标性、多约束性问题越来越突出。在分时上网电价的基础上,电网峰平谷段出力比约束需着重考虑。为此,以梯级发电收益最大为目标函数研究梯级水电站短期优化调度算法,提出定出力和POA结合算法,将峰平谷出力比离散,先求解定峰平谷出力的调度过程,再用POA优选短期最优调度解。实例验证表明,算法较好地解决了高维数、多约束条件下梯级短期优化调度问题,调度结果实用性、可操作性好。     

松江河梯级水电站短期优化调度数学模型分析

应用改进粒子群算法求解松江河梯级水电站短期优化调度问题,建立梯级电站发电量最大和发电效益最大短期优化调度数学模型。针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和基于遗传思想的变异算子对其进行改进。应用改进粒子群算法对松江河梯级水电站进行短期优化调度,分别采用发电量最大和发电效益最大数学模型进行算例分析。结果表明：对梯级电站进行短期优化调度可以提高梯级电站的整体质量和效益;应用改进粒子群算法求解梯级电站短期优化调度问题在求解时间、精度上都取得了满意的效果。     

基于混合整数线性规划的梯级水电站短期优化调度

基于机组特征曲线的分段线性化建立了梯级水电站短期运行的混合整数线性规划模型,它可充分考虑机组启闭约束.以清江流域水布垭、隔河岩和高坝洲梯级为实例对模型进行验证,以系统期末理论蓄能量最大为目标,采用CAMS调用CPLEX模块求解.优化2011年2月调度表明,通过模型优化调度,在产出相同电能的前提下,可节约水能0.45亿kW·h,水能节约率达16.17％.     

李仙江流域梯级水库优化调度系统设计

基于对梯级水库优化调度系统的需求和开发状况的分析,结合李仙江流域梯级水库的特点和业务需求,提出李仙江流域梯级水库优化调度系统的设计原则,并对系统结构、相关研究内容及关键技术进行了概况性的描述.     

金沙江梯级水电站群联合发电运行三种常规调度方法研究

采用常规调度图、蓄能调度图和调度函数三种常规调度方法对金沙江中游梯级水电站群的联合发电运行进行分析、计算,在同一条件下对三种调度方法的模拟结果与发电量最大模型及保证出力最大模型的结果进行了对比。从不同侧面对这3种方法进行了分析比较,给出了较为客观的评价,为水电站寻找调度规律、拟定运行指导准则提供重要的参考价值,为未来中长期发电计划的制定提供可靠依据。     

郁江梯级水电站（贵港和桂平水电站）水调自动化系统建设及功能

为满足水电站现代化管理和水库科学调度运行的要求,广西西江航运建设发展有限责任公司建设了郁江梯级水电站（贵港和桂平水电站）水调自动化系统（以下简称水调自动化系统）。通过对流域水情、梯级相关电站的电力生产和水库调度信息进行实时采集,自动送到水调自动化系统进行在线信息管理,实现了以此为依据做出准确的洪水预报、梯级水库群优化调度等功能,提高了郁江流域梯级贵港和桂平水电站的管理水平和水能利用率。同时针对建设与应用过程中遇到的问题进行了分析,为水调自动化系统的完善和发展指明了方向。     

减轻梯级水电站群出力受阻的最优调度方式研究

所提出的出力受阻研究思路为：（1）水电站出力过程首先要符合电力系统的负荷需要，尤其是尖峰时段的需要，这时的出力受阻的控制特别关键，而非尖峰时段系统对出力受阴的承受能力相对较大；（2）联系紧密的梯级水电站群的出力受阻要统一考虑；（3）应全面考虑电力负荷、电站及其综合利用等，从梯级水电站群联合日优化调度的角度研究。为此，建立了减轻梯级水电站群出力受阻的日优化调度模型。针对三峡梯级水电站群的分析计算结果表明，本文提出的方法和模型，即能够显著减轻梯级水电站的出力受阻，在负荷尖峰时增大出力，而且发电量没有明显减少。本项研究成果具有推广应用价值。     

梯级水电站水电联合优化调度系统

分析了梯级水电站水电联合优化调度技术,包括来水预报技术、计划调度技术、实时调度技术和电力市场水电调度技术,说明了这些技术的现状和发展方向,并提出相应的计算机系统设计的主要目标和结构要点.