雅砻江下游梯级水电站联合优化调度研究

为了合理规划雅砻江下游梯级水电站多电网输电能力,应用梯级水电站水库蓄放水判别规则,建立了面向多电网供电的梯级水电站联合优化调度模型和算法。通过实例研究,该模型能够在考虑不同水电站送电电网设计负荷特性的基础上,充分发挥雅砻江下游梯级水电站发电规模效益,为面向多电网供电的雅砻江下游梯级水电站联合优化调度提供了解决办法。     

金沙江梯级水电站发电长期优化调度研究

本文以金沙江干流梯级水电站为研究对象,建立了金沙江梯级水电站兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的单库优化联合调度和梯级优化联合调度2种长期优化调度模型,利用动态规划和逐次逼近动态规划方法求解,结果显示考虑上下游水力联系和电力补偿的梯级优化联合调度的效果更好。     

梯级水电站优化调度方案效益分析及分配研究

梯级水电站联合优化运行对梯级总效益的发挥起着重要作用。以金沙江中游梯级水电站为例,建立以发电量最大为目标的优化调度模型,采用改进的POA算法进行计算,通过比较分析5个典型组合方案发现,联合优化运行包含的水电站数越多的调度方案,梯级系统的发电量相应越高,枯、汛期电量之比从1∶2.2增加到1∶1.1。提出基于Nash谈判的梯级水电站优化调度利益分配模型,模拟结果表明,该方法能激励各水电站参与联合调度的积极性,可使水能资源得到合理利用。     

基于泛函分析思想的动态规划算法及其在水库调度中的应用研究

泛函分析具有高度抽象性和概括性,因此可用来对某些复杂的问题进行建模,进而采用更加简便的数学方法进行求解。本文针对动态规划算法在水库优化调度中计算规模大和时间长的问题,引入泛函分析思想,构建了时段平均出力的泛函计算模型,并基于此提出了一种改进的动态规划算法,该算法省去了传统动态规划算法中大量重复的计算过程,减小了计算规模,从而提高求解效率。分别以我国某流域中M水电站和M、N组成的梯级水电站为例进行实例研究,从多年平均发电量和计算用时等方面将改进动态规划算法与传统动态规划算法以及逐步优化算法进行了详细的对比分析。结果表明,该算法能在保证全局收敛的基础上减少动态规划计算量,缩短计算时间。     

沅水流域梯级水电站联合优化运行研究

为了实现梯级水电站联合优化运行,充分发挥梯级水库群的调节作用,针对沅水流域三板溪、白市、托口、洪江、碗米坡、五强溪等6座水电站,分别构建梯级水电站发电量最大模型和发电效益最大模型,采用逐步优化—逐次逼近动态规划混合算法进行求解。由两种模型计算得出:与单一水库优化调度相比,在丰、平、枯水年份,沅水梯级水电站发电量最大目标可分别增加发电量3. 666亿kW·h、4. 884亿kW·h和1. 549亿kW·h,发电效益最大目标可分别增加0. 993亿元、1. 22亿元和0. 377亿元。最后分析总结沅水梯级水电站联合运行两种目标下的最优运行策略,为梯级水电站的优化运行提供理论依据和技术支持。     

流域梯级水电站联合调度方案优化分析

为使某流域梯级水电站发电量最大,根据其实际情况,采用"发电量最大"的模型函数,进行联合优化调度计算,经优化调度后的总保证出力较实际运行时大幅提高,为该水电站的运行提供了科学的调度方案,并提高了该梯级水电站发电量。     

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.     

西江公司梯级水电站短期优化联合调度研究

基于西江公司水调自动化系统,探讨研究其所属的梯级贵港和桂平2座水电站短期优化联合调度,建立了梯级发电量最大模型和考虑调峰约束模型,介绍了离散微分动态规划(DDDP)算法的求解方法,并利用该方法进行了具体实例计算,深入分析了枯、平、丰3种不同流量的来水日下发电量最大模型的优化结果和考虑调峰约束的影响,为公司梯级水电站合理安排负荷分配提供一定的借鉴。     

基于动态规划的梯级水电站长期优化调度研究

根据动态规划的最优性原理,结合梯级水电站对优化调度的要求,建立以整个梯级水电站年发电量最大为目标函数,以各时段下泄流量为决策变量的水库优化调度模型。对小中甸水电站径流资料进行分析,选择适合的样本径流资料,对选择的样本径流资料进行确定型优化调度计算,取得比较满意结果,发电量比常规方法有明显提高。     

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。     

水电站群发电能力的优化方法及应用分析

针对水电站群中长期发电计划编制的调度期末控制水位决策需求,建立以发电能力最大为目标的水电站群联合优化调度模型,并采用改进的逐次逼近与离散微分动态规划组合算法进行求解。以华电贵州区域乌江和北盘江两流域水电站群为例,采用2013年实际来水过程计算,通过与发电量最大、补偿效益最大等传统优化目标对比分析。结果表明:本文模型可根据各电站发电效率变化情况自动确定水库蓄放策略,实现水电站群调度期末控制水位及对应发电计划过程的同步优化,准确体现水电站群调度期内总发电量和调度期末总蓄能量的动态博弈关系。     

基于改进NSGA-Ⅱ的龙江和瑞丽江梯级水电站联合优化调度EI北大核心CSCD

针对NSGA-Ⅱ应用于梯级水电站优化调度存在大量非可行解影响寻优效率的问题,考虑相邻阶段相互制约关系,提出基于个体面临时段双向约束技术改进的NSGA-Ⅱ。以龙江-瑞丽江流域的龙江水电站(上游)与瑞丽江一级水电站(下游)为例,建立多目标联合优化调度模型,优选典型年最优调度方案并与水电站独立调度对比。结果表明,改进算法解决了非可行解参与进化甚至收敛于非可行Pareto前沿的问题;随着来水渐枯,典型年Pareto前沿范围趋于缩小,龙江水电站汛期蓄水时间逐渐提前,枯水期水位下降时间滞后;与独立调度相比,联合调度的径流补偿作用使龙江水电站发电量略有减小,而系统总发电量增加3.47%~10.02%,也显著降低了瑞丽江一级水电站枯水期弃水量。     

制订考虑保证率约束的水库优化调度图及其运行特性计算

一、前言在1960年R.A.霍华特提出动态规划与马尔可夫过程理论以后,1963年我们在水科院一份研究报告中建立了具有长期调节水电站水库的优化调度的数学模型。该模型用于四川龙溪河梯级水电站,根据多年期望发电量极大     

改进加速遗传算法在梯级水电站优化调度中的应用

在加速遗传算法中嵌入局部搜索法，以加强算法的全局寻优能力。将改进的加速遗传算法应用到梯级水电站中长期优化调度中，可避免动态规划在解决复杂优化问题时易产生“维数灾”的缺点。建立了以梯级发电量和发电保证率最大为目标函数的梯级水电站中长期优化调度模型，并结合模拟退火思想，构造了罚因子将两目标转化为单目标求解，阐述了用改进加速遗传算法解决问题的方法和步骤。实例表明，与其他几种调度算法比，该方法能够求得较准确合理的解，有一定的实用性。     

改进粒子群算法在梯级水电站优化调度中的应用

粒子群算法是一种全局随机搜索算法。在标准粒子群算法中引入突变机制,应用于梯级水电站优化调度中,与动态规划对比,表现出该方法的简单高效性。通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径。     

水电站均衡优化调度方法研究

通过阐述系统均衡优化思想,提出多目标均衡优化方法。建立了大通河梯级水电站均衡优化调度模型,利用布谷鸟算法对其求解并与等流量调节方法比较。结果表明:大通河梯级水电站多年平均发电量提高了2.0%,保证出力提高了1.9%,多年平均弃水量减少了1.6%。均衡优化方法可有效缓解水电站多年平均发电量与保证出力之间的矛盾,为水电站优化调度提供一条新思路。     

基于分时电价的梯级水电站群短期联合优化运行

研究了电力市场环境下梯级水电厂短期联合优化调度问题,建立了基于分时电价的梯级水电站群优化调度数学模型并采用增量动态规划(IDP)优化算法对模型进行求解,讨论了梯级水电厂短期优化调度的效益最大问题,为梯级水电公司在目前电力市场机制下科学地申报次日各时段的发电量计划提供了依据。应用实践情况表明,该模型计算结果合理,效益显著。     

乌江梯级水电站联合优化调度效果分析——以应对20081106洪水为例

综合分析了应对20081106洪水的乌江梯级水电站联合调度效果及经验,并应用多元线性回归方法构建了乌江梯级水电站总发电量拟合模型,识别影响乌江梯级水电站发电量的关键因素及影响程度。结果表明,洪家渡和东风流域累计平均降雨在2008年10月和11月期间,分别比多年平均同期偏多40%～54%和71%～112%,经乌江梯级水电站联合优化调度后,梯级综合月末可用水量分别比2005～2007年同期偏高136%和162%,梯级综合发电量比2005～2007年同期分别偏多9%和141%,梯级水电站联合优化调度效果显著,且出库流量及龙头电站洪家渡的水位和月末可用水量是影响乌江梯级总发电量的决定性因素。研究结果对于从梯级水电站联合调度角度减缓极端天气事件对水电行业的影响具有重要的参考价值。     

基于粒子群算法的梯级水电站水能优化计算

基于粒子群算法,考虑梯级水电站之间水能、水量、出力之间的约束和联系,以及影响梯级电站水能计算的发电效率、水头、发电流量等因素,对某梯级水电站水能进行了优化计算。结果表明:非统一调节单级优化时的发电量比设计年均发电量大35.62亿kW·h,统一调节梯级优化时的发电量比设计年均发电量大97.84亿kW·h;离开了上游调节能力强的水库调节,下游水电站的水能损失较大。     

乌江梯级水电站联合优化调度效果分析——以应对20081106洪水为例

综合分析了应对20081106洪水的乌江梯级水电站联合调度效果及经验,并应用多元线性回归方法构建了乌江梯级水电站总发电量拟合模型,识别影响乌江梯级水电站发电量的关键因素及影响程度。结果表明,洪家渡和东风流域累计平均降雨在2008年10月和11月期间,分别比多年平均同期偏多40％～54％和71％～112％,经乌江梯级水电站联合优化调度后,梯级综合月末可用水量分别比2005～2007年同期偏高136％和162％,梯级综合发电量比2005～2007年同期分别偏多9％和141％,梯级水电站联合优化调度效果显著,且出库流量及龙头电站洪家渡的水位和月末可用水量是影响乌江梯级总发电量的决定性因素。研究结果对于从梯级水电站联合调度角度减缓极端天气事件对水电行业的影响具有重要的参考价值。