三峡电力系统大型水电站群与三峡电站联合运行优化补偿调度运行方式研究

在对三峡电力系统及电网内大型水电站特性分析的基础上,以提高水电站群整体调峰能力为目标,建立了水电站群优化补偿调度计算模型;并应用该模型对三峡电力系统水电站群与三峡电站联合运行进行了优化补偿调度研究.引入了水电站群"电能价值最高"的概念,为优化目标的度量和优化模型的建立奠定了基础.研究结果表明,三峡电力系统大型水电站群与三峡电站之间存在明显的优化补偿效益,在优化补偿调度方式下,水电站群的整体调峰能力有明显提高.     

跨区域水电站群优化调度初步研究

研究了中国水电站的分布及其水文、水电调节特性,对西南地区的部分大型水电站群和华中地区的部分大型水电站群之间的联合优化调度建立了调度模型,将跨区域的水电站群调度问题分解为小规模的问题求解,然后借助水库调度知识经验,进行总体协调.分析结果表明,开展水电优化调度工作,不仅可以增加水电发电量,而且可以提高整个水电站群的保证出力,对落实国家"西电东送"战略、优化资源配置、实现可持续发展具有重要的意义.     

福建水电站群短期发电量最大优化调度模型与算法研究

本文根据福建水电站群的实际情况建立过渡性模型和周期性模型，用于解决福建水电站群短期发电量最大优化调度问题。并给出了通过建立对偶问题、采用惩罚函数、以及变量替代等方式来对约束条件进行处理的较为详细的求解过程。为大型水电站群的优化调度问题提供了例证。     

水电站群调度系统的易扩展性和通用性设计

根据福建水电站群的实际情况，提出了一种建立水电站之间网络拓扑结构的描述方法，并在此基础上解决了福建水电站发电优化调度系统的易扩展性和通用性设计问题。为开发大型水电站解优化调度实用化软件提供了例证。     

动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题.近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视.现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析.本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法.     

结合禁忌搜索思想的粒子群算法在乌江渡水电站厂内经济运行中的应用研究

本文针对水电站厂内经济运行中机组组合优化问题的特点,提出了一种结合禁忌搜索思想的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO).该方法采用离散二进制粒子群算法解决机组运行状态组合问题,用标准粒子群算法解决既定运行机组间负荷优化分配问题,并将两个问题结合在一起并行优化,引入禁忌搜索算法(tabular Search,TS)的记忆功能和藐视准则以提高粒子多样性,扩大搜索空间,克服PSO算法可能出现的早熟现象.以乌江渡水电站为例进行优化计算,并与PSO算法的计算结果比较,表明该方法可以有效避免早熟现象,具有较高的全局收敛能力,同时也具有较高的全局寻优能力.     

大规模水电站群随机优化补偿调节调度模型

本文提出了一个求解超大规模水电站群补偿调节调度的“分级多层次法”优化模型,该模型采用大系统递阶理论。应用该模型和软件研究了以三峡水电站为中心的跨大区联网系统中的水电站群补偿调节调度,其中最大的一个水电站群系统达117座水电站和73座长期调节水库,总装机容量达11386万kW。     

小型水电站群水库优化调度

本文阐述了小型水电站群水库优化调度的特点,以马尔科夫决策规划理论建立数学模型,介绍了实施小型水电站群水库优化调度的经验。     

面向对象技术在水电站群优化调度系统中的应用

以多个省级电网水电站群优化调度系统的研发为背景,采用面向对象技术思想,通过构造与建立水电站群优化调度的常用模型和方法类,抽象提取优化调度过程中的共性特征,利用接口分离优化算法和业务流程,设计开发了完全面向对象的水电站群优化调度系统。     

水电站群日最优运行研究

推导了水、火电站联合优化运行时的等效增率原则,阐述了附增当量的物理意义及影响因素.分析了水电站群运行中存在的上游库水位变动和水流时滞对水电站群日最优运行的影响,并提出了计及库水位变动和水流时滞影响的水电站群日最优运行的计算方法.     

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.     

水电站（群）日优化调度模型需要考虑的两个问题

在电力系统中,水电占有举足轻重的地位。搞好水电站(群)的日优化调度,是搞好全。系统经济调度的基础。水电站(群)日优化调度作为一项系统工程,一方面要揭示其内在因素之间的相关关系,用有效的、逼真的优化     

基于时空解析技术的跨流域水电站群优化调度系统研究与开发

针时云南电网复杂的水电站群系统现状,本文提出了基于时空解析技术的跨流域水电站群优化调度系统,系统通过深度优先搜索技术解析梯级水电站群空间位置,采用面向对象技术,自动建立与相邻水电站间空问与时间关系.提高应用系统效率和水调管理水平.     

水库水电站中长期隐随机优化调度综述

随着中国水电开发积极有序推进,大型梯级水电格局逐渐形成,对水电站群的实际调度运行提出了一系列新的需求和挑战。文中概述了水库水电站确定性优化调度理论的发展历程和2种随机优化理论思想,在阐述隐随机优化调度原理的基础上,对目前国内外常用的隐随机调度决策与自变量因子进行了归纳分析。重点介绍了多元线性回归法、智能算法、贝叶斯网络法和模糊集方法这4类调度规则制定方法,并分别对各方法的优缺点进行了总结评价。最后,提出水库水电站隐随机优化调度研究的几点展望,为进一步提高水库水电站实际调度水平提供技术支撑。     

马尔柯夫决策规划在水电站群长期联合优化调度中的应用

运用马尔柯夫决策规划的基本理论，考虑时空相关性，建立了一种随机型的水电站群多库长期联合优化调度模型，并提供了具有一定特点的有效求解方法，收敛速度很快，并易于在微机上实现。同时，针对七座水电站水库群进行了长期联合优化调度计算，结果表明，优化发电量效益提高６％，证明了该模型的可行性、实用性。     

基于差分进化算法的水电站短期经济运行研究

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法（differential evolution, DE）实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。     

两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用

以水电站群最小出力约束下的发电量最大为目标建立了水电站群优化调度数学模型,采用两阶段粒子群算法求解。在按目标函数进行进化计算之前,先进行以最小平均出力最大为目标的第一阶段优化,并在粒子群中引入初始可行解,以提高粒子群的质量和求解效率。以云南电网统调的7库14站主力水电站群系统为例进行了计算,结果表明,该算法能有效克服“维数灾”问题,能得到高性能的优化调度结果。     

水电站群优化调度的FP遗传算法

水电站群的优化调度是个含有线性与非线性约束，而且目标函数是非线性的动态最优控制问题，已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法，即浮点表示的遗传算法（简称ＦＰＧＡ），它的主要优点在于状态和控制变量不必离散化，所需内存少，编程简单，它为克服水电站群优化调度“维数灾”问题提供了一条新途径。     

跨流域水电站群长期优化调度的可变策略搜索求解算法

中国水电经过20多年发展已经形成规模非常庞大的跨流域水电站群系统,运行管理面临极大挑战。在分析、借鉴经典的逐步优化、离散微分动态规划、逐次逼近方法降维思想的基础上,提出跨流域水电站群长期优化调度可变策略搜索方法。该方法以深度优先和广度优先的计算模式及一维或多维搜索算法为基础,构建不同规模和特点问题的求解策略,从而达到有效降维、提高解的质量和效率的目的。采用提出的模型和算法,对南方电网跨流域水电系统进行应用实例研究,结果表明：提出的方法可以快速求解跨流域系统长期优化调度问题,实现跨流域水电站群补偿调度,利于更好地配置水电系统资源,发挥跨流域水电站群综合效益。     

水电站水库群分区调度图的基本研究

本文提出了应用水电站水库群分区调度图进行库群长期调度的新方法。该调度图的绘制,则是通过建立水库优化调度模型、设计计算径流系列、进行统计分析和优化计算等步骤实现的。实例研究结果证明了该方法的有效性和可行性。