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。     

基于连续蚁群算法的供水水库优化调度

针对供水水库优化调度问题,介绍了一种改进的连续蚁群算法。该算法借鉴蚁群算法的进化思想,主要包括局部搜索、全局搜索和信息素强度更新规则。在随机搜索过程中嵌入确定性搜索,以改善寻优性能,增加经验指导,从而加速收敛。将该算法与离散蚁群算法相比较,结果表明,该算法更优越,具有并行化和较强的全局寻优能力。     

基于广义蚁群算法的梯级水库群优化调度

利用广义蚁群算法对梯级水库进行优化调度,采用以水量平衡方程为主要约束的随机自动生成方式生成初始蚁群,并利用惩罚函数法处理边界条件和其他非等式约束。实例结果表明,该算法搜索能力强、精度高、可靠、有效实用。     

基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度

针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法.为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略--Ant-proportion,综合考虑全局和局部信息.以漫湾-大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效.     

不同电价政策下流域梯级水电站群长期优化调度

为定量分析、比较不同电价政策下流域梯级水电站群运营特点,结合发电侧市场开放后梯级水电站群发电计划制定的实际,考虑不同电价政策,以水电站群发电收益最大为目标,建立了长期优化调度模型,并采用粒子群算法求解模型.以我国西南某流域梯级电站群为例,探讨了不同电价政策对梯级电站群优化调度的影响.     

水电站库群隐随机优化调度函数初探

本文以水库群聚合分解法优化计算为基础,探讨了制作水库群隐随机优化联调函数的二类途径,以一个电网库群联调为例,制作了几种不同形式的调度函数,通过模拟运行,验证了以联调函数指导水电站库群联合调度的实际效益。     

基于文化粒子群算法的梯级水电站优化调度研究

针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出一种文化粒子群算法(CPSO)并将PSO纳入文化算法模型作为群体空间的进化方式,引入一种局部随机搜索算子实现信念空间的知识结构并指导算法的演化过程,在保持种群多样性的同时提高算法的全局寻优性能.将CPSO应用于某梯级水电站的优化调度中,结果表明,CPSO可很好地兼顾计算速度及求解精度,为梯级水库优化调度提供了一条全新途径.     

基于烟花量粒子群算法的水库群联合优化调度

为寻求一种水库群联合优化调度的高效求解方法,在标准烟花爆炸算法(FA)寻优机制的基础上,通过引入可有效利用粒子位置信息的量粒子群算法进化机制提升算法性能,提出烟花量粒子群算法(FAQPSO),将其应用于溪洛渡-向家坝-三峡梯级电站四库联合优化调度问题中,发现在相同求解条件下,FAQPSO更易获得高质量结果,且收敛快、鲁棒性强。同时,溪向梯级和三峡梯级两个梯级单独调度和联合调度结果表明,上游溪向梯级对下游梯级进行电力补偿,提高了四库总体发电量,验证了溪向—三峡梯级电站联合调度的必要性。     

改进粒子群算法在梯级水电站优化调度研究中的应用

针对梯级电站优化调度具有多阶段、非线性和组合性的特点,采用改进粒子群算法来求解。针对目前采用的基本粒子群算法在求解时存在易陷入局部最优和早熟的缺点,改进粒子群算法以混沌变量生成机制来增加种群的多样性,以逐步优化和随机生成相结合的方法生成初始种群,以增加粒子生成的有效性。实例计算结果表明,改进粒子群算法可以取得较好的效果,并为梯级电站优化调度提供了一种有效的方法。     

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.     

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。     

浑江梯级水库群汛期退水段发电优化调度研究

针对浑江梯级水库群汛期调度问题,建立了汛期洪水退水段梯级水库群发电优化调度模型,并用遗传算法对该模型进行求解.实例表明,该研究可减少弃水、增加发电效益,对指导汛期洪水退水段水库调度具有实用价值.     

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。     

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。     

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。     

水库长期发电优化调度的不确定性分析

为了解水库调度中不确定因素对水库长期发电优化调度的影响,以三峡水库为例,根据确定性系数与预报误差的关系对入库径流过程进行随机模拟,应用三角分布和正态分布描述水力不确定性的影响,不同时期选取不同的调度起调水位,运用动态规划法进行水库发电优化调度,将其结果与优化调度和常规调度结果进行比较,得出入库径流的预报误差、出库泄流能力和起调水位的变化等三个不确定性因素对水库长期优化调度的影响较大,而水位库容曲线的不确定性对结果的影响较小。并以确定性系数0.9、变异系数0.1和起调水位145m为例,综合考虑了各项不确定性因素对三峡水库长期发电优化调度的影响。结果表明,多年平均发电量减少0.94×108kW·h,这与三峡水库实际运行情况相符合。     

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.     

基于遗传算法的水电站厂内经济运行模型研究

针对水电站厂内经济运行中需要考虑的关键问题，建立了相关的数学模型。根据该模型的特点，提出了一种基于遗传算法求解的新思路。该算法采用浮点数编码技术和以发电运行总成本倒数为适应度函数，并设计了一些启发式技术和遗传操作算予有效地处理模型中的各种约束条件，使得算法在遗传操作迭代过程中的所有个体都是可行解。实例研究表明，模型合理，算法可行、有效。     

高水电比重系统随机电力电量平衡模型与算法

针对高水电比重系统中电力电量平衡问题,首先考虑利用典型周负荷曲线进行电力电量平衡分析,以更好地计及工作日和非工作日不同的负荷曲线对可调水电站库容及火电站开机的影响。为恰当考虑风电场和光伏电站出力的不确定性和波动性,建立了基于随机优化的随机电力电量平衡模型,从概率的角度更好地分析和衡量风光电站对电量平衡的贡献。为方便该模型的求解,对非线性的水电转换函数进行线性化处理,得到混合整数规划模型,采用CPLEX对模型进行求解。以某高水电比重系统作为算例进行仿真分析,验证了所提随机电力电量平衡模型与算法的正确性和有效性,从概率的角度定量分析了风光电站的电量贡献。