浅谈多水源供水经济调度

文章论述了由于城市发展所逐步形成的多水源，多泵站，其供水能力，机泵设备及配干线既无法改变或无资金及时改造，怎样在现有水源泵站及管网条件下，实现最佳调度即经济调度。     

永定河循环泵站调度运行工况控制分析

永定河（门城湖～宛平湖段）沿线建成的3座提升泵站,一方面实现再生水在河道内的自循环,另一方面也能实现将大宁水库清洁水调至三家店水库。依据沿线分水要求,3座提升泵站共涉及13种供水工况,本文主要通过对工况1进行理论计算（其他工况可类比）,并与试运行数据进行对比,分析理论计算数据与试运行数据的关系,为水泵运行调度控制方案提供数据支持。     

计算机技术与泵站运行优化调度

为推广计算机技术在泵站工程中的应用，本文探讨了泵站运行优化调度的电算程序，从而大大减轻了泵站运行管理人员的计算强度，可准确快捷地实现泵站运行的优化调度。     

泵站运行的优化调度

泵站担负着工农业和生活供水的重要任务,运行中需大量消耗能量,提高泵站效率,降低能耗,对国民经济有重大意义。本文从提高水泵、动力机、供电系统和管理机构的综合效率出发,针对多泵多站运行系统,在其工作条件变更的情况下及时做出运行决策,即决定未来一定时间内各泵站的最优开机台数及各类水泵不同时间的最优叶片开后度,以达到运行费用最小的目的。论文包括泵站运行系统数学模型、最优决策技术和应用实例。     

不同多目标遗传算法在水闸泵站优化调度应用的对比研究

多目标遗传算法因其高效率和快速收敛而被广泛用于水利工程调度优化。不同的算法具有不同的特点,表现性能不一,寻找一种合适的算法用于水利工程优化是非常重要的。研究选择了三种有代表性的多目标遗传算法,即NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ和RVEA,建立了水闸泵站调度多目标优化模型,进行了数值实验来评估这三种算法的表现。根据综合评价,NSGA-Ⅲ更适合于三目标的水闸泵站优化调度。     

遗传算法在尔王庄枢纽泵站优化调度中的应用

在整个引滦入津引供水枢纽上共建有10座泵站，其中有8座建立在尔王庄，它是引滦入津调水系统的核心枢纽。采用遗传算法研究了尔王庄枢纽泵站机组的优化调度问题，并将其结果与文献[1]的研究成果进行了比较，结果表明，遗传算法用于引供水枢纽泵站的优化调度是切实可行的。     

基于改进遗传算法的泵站优化调度研究

通过对泵站进行调度优化可以有效提高泵站的运行效率.针对某供水水源基地的泵站建立神经网络模型分析水泵的特性参数,以水量、压力、高效约束为约束条件,建立改进遗传算法对运行效率进行优化,进而提高水泵运行效率.研究结果表明,随着训练数据的增加,网络模型的预测精度逐渐提高,模拟水泵的特性曲线更加准确;对于优化模型,当迭代次数大于...     

泵站优化调度中考虑一次性开机约束的改进遗传算法

泵站优化调度中常规的遗传算法是以每台机组各时段的运行状态作为优化变量,其变量数多,难以收敛。针对泵站中一次性开机的约束条件,提出了以运行起始时刻和运行结束时刻作为优化变量的优化模型,该模型变量少且自然满足一次性引水约束条件,简化了约束处理。针对泵站同型号机组在优化过程中出现的振荡,提出了采用实数编码的带优先级的处理方法,并采用多点交叉、变异处理,提高了收敛速度。     

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。     

电力系统电站群短期运行优化

电力系统电站群短期运行优化的线性规划模型优化的电站包括：水电、火电和抽水蓄能等各种类型的电站。优化的内容包括：水、火电站负荷分配和备用容量分配，短期调节电站的周调节，抽水蓄能电站的发电和抽水运行方式及电网间的功率交换。其目标函数为全系统总运行费最小，用线性规划迭代求解。应用实例表明，模型迭代求解收敛很快，结果令人满意。     

水电站短期优化调度类库的设计

采用面向对象的程序设计方法,基于作者和前人在水电站短期优化调度科研领域的理论成果,以大量的工程实例为背景,抽象出水电站短期优化调度系统的基本特征,设计出了可高度反映水电站短期优化调度系统特征的类层次结构,并借助于C＋＋程序设计语言开发出了一套可重用的基础类库。实践证明,利用该类库进行软件开发可大大提高水电站优化调度程序的可移植性、可扩充性、易维护性,有效地提高了水利软件开发的效率和质量。     

多策略人工蜂群算法在梯级水电站优化调度中的应用

梯级水电站优化调度问题的准确、快速求解,是水利学科领域需解决的基本问题。针对该问题,提出了一种新的多策略人工蜂群算法。为更好地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,新算法在两个具有代表性的解搜索策略基础上,对其融合构成新的搜索策略,同时保留了原有的两个解搜索策略。新算法的三个候选解搜索策略,增强了对各类优化问题求解的适应性。为验证新算法的适应性及可行性,不仅在经典的基准测试函数中对其进行测试,并且将其应用于梯级水电站优化调度问题。实验结果表明,新算法具有适应性强、收敛速度快等优点。     

长江流域上游梯级电站生态调度研究现状

综述了长江流域上游梯级电站生态调度研究现状,认为现有研究在研究广度、生态调度目标确定、生态调度模型研究和生态调度试验研究有效互动、气候变化对生态调度的影响、生态调度管理等方面存在不足,指出今后应在长江流域上游进一步扩大生态调度研究范围,深化水电开发相关生态问题形成机理研究,加强生态调度模型定量化、智能化及仿真技术研究,建立生态调度模型研究生态调度原型试验互馈模式,从相关生态问题形成机理、生态调度模型与工程实际之间的联系以及气候变化对生态调度的影响等方面出发,形成更为具体科学且具有针对性的生态调度方案,更好地推动长江流域上游常规生态调度机制建设及运行。     

双层耦联遗传算法求解流域梯级水电站厂内经济运行问题研究

针对梯级水电站厂内经济运行调度模型约束条件多、求解复杂的问题,提出了一种基于遗传算法的双层耦联求解算法,该算法兼有机组负荷分配和机组组合双重优化的特点,可同时求得厂内经济运行优化调度模型的全局最优解.研制开发了基于此算法的梯级水电站厂内经济运行优化调度程序软件,并且已应用于某流域梯级水电站厂内经济运行实际调度计算中,取得了较高的工程应用价值.     

自适应遗传算法在水库优化调度中的应用

本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法，并通过实例对自适应遗传算法和标准遗传算法的性能做了比较。结果表明，由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对遗传控制参数进行自动调整，可以较好地解决标准遗传算法在应用中遇到的收敛性差和容易早熟等问题。在进化相同代数条件下，自适应遗传算法能够在保持群体多样性的同时，加快收敛速度，其稳定性也优于标准遗传算法。遗     

上犹江水电厂区域水电站水库群优化调度探讨

上犹江水电厂目前管辖的电站除了上犹江电站外,又在贡水流域开发兴建了两座水电站,并收购了瑞金留金坝水电站。针对该厂将要进行的区域四座水电站远程集中控制系统的建设,探讨了水电站集中控制下的水库群优化调度,实现水库群防洪和发电调度效益最大化。     

引滦工程尔王庄暗渠泵站经济运行方案研究

引滦入津工程中的尔王庄暗渠泵站具有调节水库，进出水结构复杂，装有10台性能差异很大的水泵机组需要制订一套最经济的运行方式。本文采用切比雪夫法拟合了每台水泵机组的性能曲线，对各种工况下水泵机组的性能优劣进行了排序，对如此复杂的边界条件和约束条件建立了最优化的数学模型，用动态规划法进行了求解，综合确定各种工况下机组的最优组合和最佳叶片角度以获得供水能耗最小的运行方式。现场测试结果表明：按本系统提供的经济运行方案运行，单位输水耗电量最少，泵站节能达6.3%以上。     

梯级水电站集控智能一体化关键技术的研究与应用

为进一步提高流域水能资源利用效率,更好发挥梯级电站群综合效益,需实现水电调多业务协同交互,解决梯级水电站集控中心数据跨安全区传输、异构数据处理等问题。本文分析了智能梯级水电集控的技术需求,以一体化平台为基础,提出了梯级水电集控的智能化解决方案,完成了多源异构海量数据处理、对象化智能报警、高可靠性数据通信与同步、多业务一体化人机交互、梯级水电站智能优化运行等关键技术研究,克服了传统梯级水电站集控方案的不足。该技术方案已成功推广应用于金沙江下游昆明调控中心、清江梯调水电调集控中心等,满足了水电调一体化管理需求,提高运行管理水平,取得了良好的经济社会效益。