基于发电量混合求解的小水电站群优化调度研究

介绍了基于发电量混合求解的小水电站群优化调度的数学模型,给出了采用遗传算法的小水电站群优化调度的求解策略.算例结果表明,该模型实用有效,可供借鉴.     

基于混合智能算法的梯级水库群日优化调度研究

针对梯级水库间水流滞时导致的水库群短期优化调度水量不平衡的问题,提出一种动态水流滞时的梯级水电系统日优化调度模型。先通过人工神经网络智能算法训练水库群关键数据,实现对动态水流滞时函数的动态拟合;其次构建梯级水电站水库群日优化调度模型,通过逐次优化算法对调度模型进行求解;最后选取锦东、官地水电站对固定水流滞时和动态水流滞时开展试验验证与分析。结果表明,相较于固定水流滞时,动态水流滞时能更加精准地描述梯级水库群间的水流关系,且能有效提高梯级水电站水库群的发电效率和经济效益。     

遗传蚁群混合算法在水电站优化调度中的应用

针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解.引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性.实例计算结果表明,该算法为水电站优化调度提供了有效求解方法.     

基于混合整数二次约束规划模型的FCL优化配置

研究了故障限流器(FCL)的优化配置问题,基于节点电压方程建立了FCL优化配置混合整数二次约束规划模型,并采用预测—校正原对偶内点法进行求解。首先,通过计算故障时支路电流,确定候选FCL安装支路,以缩小寻优规模,提高FCL优化配置效率;其次,在求解时考虑了变量数量级对数值计算稳定性的影响,通过引进中间节点使得变量数量级在合理范围内;最后,形成了一种计算快捷的FCL全局优化配置模型,在有效控制短路电流水平的同时使得FCL投资成本最低。通过对浙江电网2013年冬高运行方式下FCL优化配置的分析,证明了模型的正确性及其在大规模电网应用中的有效性。     

水电站长期优化调度的神经元网络方法

提出了一种水电站长期优化调度的神经元网络方法，理论推导和实例分析都验证该方法的可行性与有效性。     

考虑环境影响的水电站水库模糊优化调度模型及其应用

本文在提出一种水电站水库优化调度准则的基础上,建立了考虑环境因素影响的水电站水库模糊优化调度模型,实例研究表明,所建模型是有效的、适用的。     

水电站水库群长期联合优化调度

本文根据逐次渐近法(DPSA)的思想,把N库问题分解为在每次迭代中求解单库问题,进而求解了一个水库群长期联合优化调度。本方法还可以考虑径流的时空相关性,使所求水库的最优放水策略是该库蓄水量和其它电站总出力的函数。该方法被用于求解广东电力系统七库联合优化调度取得了满意的数值结果。     

基于模拟退火遗传算法的水电站优化调度研究

采用模拟退火遗传算法(SAGA)研究了水电站优化调度问题,与GA和经典的DP算法相比,结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较好的收敛能力,能以较快的速度找到全局最优解,是一种有效的搜索方法,可用于水电站优化调度中。     

基于粒子群算法的水电站中长期优化调度研究

以洪家渡水电站为例,探讨了粒子群算法在水电站中长期优化调度的应用方法及效果。实例计算结果表明,该算法可以求解复杂约束条件的非线性水库优化调度,精度高、收敛速度快,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

水电站水库优化调度几种方法的探讨

用逐步优化算法,动态规划法、大系统法和遗传算法,研究单一水库优化调度问题;并通过实例计算,对这四种方法进行了分析比较,结果证明,基于十进制编码的遗传算法具有收敛速度快,能达到全局最优的优点。     

基于混沌优化算法的梯级水电站水库优化调度

建立一种梯级水电站中长期水库优化调度模型,利用混沌优化算法对梯级水电站中长期水库调度问题进行优化计算.实例计算结果表明,该算法可求解复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题,精度高、收敛速度快,为求解梯级水电站水库优化调度提供了一种有效算法.     

班电量考核制度下龙首电站水库优化调度研究

水库优化调度是水能高效利用,提高电站经济效益的有效措施。如何增发电量促进经济效益最大化已成为龙首一、二级水电站亟待解决的问题。文中从管理体制方面入手,研究班电量考核制度下的水电站水库优化调度,结果表明班电量考核制度在拦蓄洪水、提高水情预报准确率、增发电量上有显著的作用,为提高水电站运行和综合管理水平提供依据,为以后水电站水库优化调度工作提供新思路新方法。     

南津渡引水式径流电站日优化运行调度研究

针对南津渡径流式电站水位变化较大的特点。分别应用水力学和总径流线性响应模型方法建立了前池水位和尾水水位的计算方案。提出南津渡水电站的日优化运行模型。根据不同的来水情况，分别采取离散微分动态规划，有后效性动态规划逐次逼近法求解，充分发挥两种算法的快速性，取得了较好的运行效果。与现行调度方法比较表明，优化调度和经济运行可显著提高水电站的发电效益。     

带尾水电站母管制循环水系统优化运行的研究

以火电厂带尾水电站的循环水系统为对象,建立了优化运行的数学模型,提出了求解算法,并针对某厂300MW机组,通过计算得到了不同负荷下系统的最优运行方式。     

泵站日优化运行调度研究

针对泵站的实际运行情况，在给定泵站日抽水总量的条件下，采用动态规划的方法将总抽水量分配至各个时段和各台机组。实例结果表明，与泵站实际调度方案相比，应用该方法计算得到的优化调度方案，可使泵站的经济效益得到明显提高。     

基于RBF神经网络的梯级电站优化调度规则研究

由于天然径流的随机性使梯级水电站基于确定性来水的优化调度结果难以直接指导实际生产,采用RBF神经网络法研究梯级电站优化调度规则,以梯级电站长系列优化调度结果为依据,建立基于RBF神经网络的调度函数模型,将其应用于大渡河下游梯级电站的联合调度运行,并与基于BP神经网络的调度函数模型进行综合对比。结果表明,RBF神经网络模型能更准确地映射优化调度过程中各变量间的数值关系,提升了调度函数的拟合精度,可更好地指导梯级电站的实际运行。     

含混合式抽水蓄能电站的梯级水电站优化调度

为提高梯级水电站调度运行效益、优化水库水位变化过程、减少弃水,考虑湖北省某流域梯级水电站规划新增混合抽水蓄能电站,将抽水蓄能机组作为水电站发电备用机组或利用其抽水工况实现梯级水电站年发电量的最大化。针对不同来水频率下服从皮尔逊Ⅲ型分布的天然入库,提出逐步优化算法(POA)与水位廊道耦合方法,求解含混合抽水蓄能的梯级水电站调度模型,能有效保证在多约束条件下构建发电量最大的中长期调度规则。算例结果表明,新增混合抽水蓄能电站后不仅可增加本级水电站发电量,还可提高抽水发电转换效率、减少弃水,为梯级水电站规划新增抽水蓄能电站提供参考。     

差分进化算法在水电站优化调度中的应用

针对水电站优化调度的特点,以某水电站为例探讨了一种在连续空间中进行并行随机搜索的差分进化算法的应用及效果,结果表明该算法全局搜索能力强、计算精度较高、可靠,为水电站优化调度提供了一种更为有效的新方法.     

短期水电优化调度系统设计与开发

大规模水电站群联合优化调度运行对于水电厂自身和电网安全稳定运行至关重要,需制定高效实用的水电站短期发电计划指导其运行。因此,该系统研发了一套基于B/S模式的短期水电优化调度系统,阐述了该系统的总体功能设计和关键实现技术。系统应用表明,该系统具有友好的人机交互界面、良好的健壮性和可扩展性,为制定短期水电系统联合优化发电计划提供了便利。