大规模水电站群短期优化调度方法Ⅱ：高水头多振动区问题

高水头多振动区是我国干流巨型梯级水电站群面l临的突出运行问题之一。由于水电站需要响应复杂的系统负荷变化,导致发电水头频繁波动且幅度较大,使得机组运行要频繁跨越多个不规则振动区,严重影响水电站群及电网的安全。针对此问题,提出了求解高水头多振动区的水电站群短期调峰优化方法。该方法以机组组合为基础,分别利用动态规划技术与组合数学理论生成各组合机组的发电特性曲线与振动区,并将振动区避开策略引入逐步优化算法未进行模型求解,较好地解决了高水头多振动区凋峰问题,能够高效地得到满足工程实际运行需要的计算结果,已在红水河等流域得到实际应用。     

梯级水电站跨省区多电网调峰优化调度方法

为解决梯级水电站跨省区供电，电网间存在的峰谷不均及负荷不平衡情况，提出了一种梯级水电站跨省区多电网调峰优化调度方法。建立调峰优化调度整体结构，针对梯级水电站跨省区的多电网调度需求，构建了多电网调峰优化调度模型；在此基础上设定多电网调峰调度的目标函数，减小调峰压力，同时构建调峰调度的约束条件，添加梯级水电站跨省区的优化调度调节框架，通过修补策略保证电力分配平衡化，实现梯级水电站跨省区多电网调峰优化调度。经实验证明，所提方法下水电站向多个电网输送电量可以得到有效控制，能满足梯级水电站的跨省区多电网供电调峰调度，性能良好。     

大规模水电站群短期优化调度方法Ⅰ: 总体概述

大规模、跨流域、跨省、跨区域已经成为我国水电调度的显著特征,并成为制约我国电网安全和经济运行的重大因素随之产生了很多新的复杂调度和运行难题,如巨型电站多振动区、跨省跨区调峰、调度运行中的复杂应用需求和应用系统中实用化求解方法问题等。本文结合工程实践经验,阐述了中国水电调度与运行管理面临的新问题和挑战,针对工程实际中出现...     

大规模水电站群短期优化调度方法Ⅳ：应用软件系统

大规模水电系统出现了新的应用需求,其良好的通用性、交互性和智能化显得非常重要。本文系统总结了大连理工大学近10年承担完成的大规模水电短期优化调度系统软件研究与开发经验,介绍了相关系统设计开发细节,主要包括数据结构管理、大规模计算与约束条件的输入和修改、交互平台设计以及计划编制流程等,一些设计思想与技术细节对开发类似的大规模应用系统会有借鉴与参考价值。     

巨型水电站跨省调峰多目标优化方法

结合西南干流跨省送电工程实际,提出巨型水电站跨省调峰多目标优化方法,构建了短期多电网调峰模型,基于正、负理想点采用目标贴近度策略高效处理多目标问题,耦合出力和流量两类约束优化策略提出自适应遗传算法进行多目标问题高效求解,以便快速得到多电网调峰Pareto解集。以溪洛渡水电站送电两个省级电网实际问题进行验证,结果显示本方法能够有效响应多个电网的差异化负荷调节需求,利用多目标Pareto解集能够明晰不同电网间的调峰影响关系,有利于快速得到合理实用的跨省送电方案。     

硕多岗河梯级水电站群短期优化调度研究

以云南硕多岗河梯级电站为主要研究对象,介绍了在调峰任务下梯级水电站的短期优化调度模型的改进方法,并建立相关数学模型.利用遗传算法可以从多初值沿多路径全局寻优的特点,打破了逐级寻优的常规方式,对梯级6站15台机组进行整体求解,总结其厂间和厂内的调度运行规律.分析遗传算法寻优得到的结果以及该模型反映出的机组和梯级各电站的特点,并与常用的梯级调度和水电站经济运行方法进行了比较.结果表明,该模型较好地反映了梯级电站在调峰任务下的水力联系和机组的运行特点.     

梯级水电站群并行多目标优化调度方法

为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目标遗传算法。该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互馈,提升算法收敛性和解集多样性;利用并行技术实现子种群在各内核的同步求解,提高计算效率。针对问题特点,耦合个体实数串联编码方法、混沌初始化种群策略和约束Pareto占优机制等,进一步提升方法寻优性能。澜沧江流域梯级水电站群多目标优化调度结果表明,所提方法可充分利用多核资源,提升模型计算效率与求解精度,并能获得分布均匀、合理可行的调度方案集,为水电系统多目标高效决策提供科学依据。     

三峡梯级水电站群调峰作用优化

在深入，全面地考虑了三峡梯级电站群发电与各综合利用部门之间的关系后，提出了具有防洪，发电，航运和冲沙等利用要求的梯级水电站群日调峰运行的多层次目标优化方法，求得了三峡梯级电站群调峰应用成果，还总结了优化调峰运行的机理，对其他水电站群具有广泛的指导和借鉴意义。     

福建梯级水电站群短期优化调度模型及其算法

文章建立了福建梯级水电站短期用水最小模型，利用逐次逼近算法有效地分配各水电站的负荷，使得在控制期末梯级电站消耗的水（能量之和）最少。求解该模型时综合考虑了各种约束条件，并给出了详细的求解方法，为大规模水电站群优化调度提供了例证。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力;在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化;同时,引入外部精英集,建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高了算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程,计算结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。     

基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

提出多目标混合粒子群算法以解决梯级水电站多目标联合优化调度模型求解的难题。该算法采用混合蛙跳算法的分组－混合循化优化框架,增强算法全局搜索能力,在族群内通过粒子群算法高效灵活的飞行调整策略指导个体进化,同时,引入外部精英集,建立一种基于自适应小生境的外部精英集维护策略,提高算法的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程应用实例,结果表明,本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集,并以此分析明确了调度目标间的耦合关系,为梯级电站的多目标调度决策提供了科学依据。     

基于改进粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题.考虑发电效益和存水效益结合峰谷电价建立综合效益最大模型,针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和杂交算子对其进行改进.应用改进粒子群算法对"水布垭水电站一隔河岩水电站一高坝洲水电站"进行短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益,同时缓解高峰期用电紧张局面有更高的应用价值;应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果.     

大规模水电系统短期调峰电量最大模型及其求解

针对国内短期水电系统发电调度中较常用的调峰电量最大目标函数，给出了一种替代目标函数的基本形式，并对其合理性进行了理论探讨。设计了周期性模型，用于确定各水库的滞时区出库流量和调节性能较差水库的控制期末水位。采用改进的直接搜索法求解考虑水流滞时情况下的短期水电站群发电优化调度问题。设计了一个尽可能避免弃水的局部修正策略，考虑了电站出力波动、开停机持续时间、开停机次数、出力运行区域、系统容量备用等约束。结合福建水电系统的实际情况，对提出的短期调峰电量最大模型进行了验证。     

梯级水电站群调度多目标网络分析模型

研究网络分析技术在水库群调度中的应用，把多目标分层排序网络分析模型拓展到多目标梯级水电站调度的网络分析中，提出梯级水电站群调度多目标网络分析模型。结合某流域梯级水电站群优化调度实例进行模型的应用研究，结果表明，用本文模型构造的时空网络图，结构清晰，直观形象，算法效率高。     

基于分段负荷构建策略的梯级水电短期优化调度方法

随着中国经济的快速发展,电力需求不断增加,作为中国第一大清洁能源,水电得到大规模集中投产,形成了复杂的大规模水电系统。然而,梯级电站数目增加、众多水力电力约束和时效性的调度需求使得短期水电优化调度面对严重的“维数灾”挑战。因此,提出一种基于分段负荷构建策略的梯级水电短期优化调度方法。首先,从梯级水电站调节性能,所处位置及承担任务等角度,制定出调节电站的选取规则;然后,给出将复杂的原始负荷划分为2个子负荷过程的方法,得到时间降尺度的分段负荷过程和频繁波动的剩余负荷过程;最后,给出调整方法,结合粒子群算法在不同阶段进行遍历寻优,找到目标最优时的负荷划分过程。以中国西南某流域7座梯级水电站为研究对象采用成熟的粒子群算法进行汛枯期典型日的模拟计算,结果表明所提的分段负荷构建策略能够有效降低求解复杂度,合适的分段数目能够在保证解质量的情况下提高求解效率。同时,该方法极大程度地减小了辅助电站的出力波动,这对降低调度难度、减少机组损耗有很大的帮助。因此,所提方法能够给大规模梯级水电短期调度求解困难的解决提供借鉴,具备很好的实用价值。     

节能发电调度下梯级水电站短期优化调度研究

随着我国节能发电调度政策的逐步实施,梯级水电站在新的调度方式下如何优化运行已成为当前重要的研究课题.以总蓄能耗用最小为目标,研究了梯级水电站节能运行的短期优化调度模型,采用退火遗传算法进行求解,并对火溪河梯级水电站进行了实例计算.结果表明,该短期优化调度模型能够提高梯级水电站水能利用率,适应节能发电调度的要求.     

风光接入下瀑布沟水电站短期调峰优化调度研究

针对水风光一体化清洁能源基地中,风光接入后水电站调峰运行遭遇挑战的问题,文章以瀑布沟水电站及周边风光电站为研究对象,探讨风光接入对于水电站运行情况及调峰能力的影响。建立以源荷匹配最优和弃电量最小为目标的短期调度模型,采用基于电网负荷原则的方法优化初始调度线生成并使用POA算法求解模型。结果表明,接入风光后,瀑布沟水电站午后水位升高;出力过程改变,午间电量存续至夜间发出;调峰能力随径流丰枯有不同程度的削弱。该研究给水电站在异质能源互补运行背景下的优化调度提供参考。     

市场环境下梯级水电站短期优化调度研究

市场环境下,梯级水水电站的短期调度竞价报送发电计划阶段,根据预测的边际电价和入库流量,以发电收益最大化为目标制定短期调度计划;电网负荷下达阶段,根据电网下达日内96点负荷和预测的入库流量制定短期调度计划。后者在流域梯级统一调度背景下,若梯级水电站具有流域统一电价,梯级水电站短期调度以耗水量最小为目标进行优化;若梯级水电站具有不同电价,则梯级水电站短期调度以发电收入最大为目标进行优化。以市场环境下不同阶段梯级水电站制定短期优化调度计划为对象,研究梯级水电站短期优化调度模型及其求解算法,构建梯级水电站短期优化调度整体框架。研究表明,市场环境下不同阶段采用不同模型进行短期优化调度,可节约梯级水资源、增加梯级发电收益。     

水电站群长期优化调度的理论与方法

在现有的水电站群长期优化调度方法的基础上,根据能量转换原理,从实际问题的物理意义出发,提出了一种基于多层神经元网络的水电站群(以两库并联为实例)长期随机优化调度的余留效益统计迭代法(NNRBSI)。该算法仅利用库群随机来水的样本均值和样本协方差矩阵信息,即可进行水电站群长期随机优化调度。     

梯级水电站短期调峰运行方式研究

针对三峡梯级电站峰、谷、平典型负荷特征,建立梯级电站同(异)步式调峰和联合调峰模型。模型中考虑上下游电站间水头联系,计及水头损失,增强了调度模型的实用性和合理性。基于逐次逼近算法求解梯级调峰模型,给出了计算步骤。结合算例比较分析调峰模型,得出联合调峰能提高梯级总效益,以及增大调峰幅度不一定减少发电量等结论。