长江和清江洪水过程遭遇风险分析

将洪水过程遭遇概化为洪水量级和发生时间间隔的数学约束条件,基于多维联合分布建模的思想,采用混合von Mises分布描述长江和清江洪水发生的间隔时间,基于Copula函数构建了两江年最大15天洪量与其间隔时间的联合分布,建立了两江洪水过程遭遇的风险计算模型,得出两江洪水发生时间遭遇的风险率为21.9%,分析了两江不同频率洪水遭遇组合的风险特征,为清江和长江水库联合补偿调度提供科学依据。     

基于改进POA算法的综合利用梯级水电站群中长期优化调度研究

针对担负多种综合利用要求的流域梯级水电站群,提出了满足各种综合利用要求约束的中长期优化调度数学模型,考虑到综合利用约束与常规约束条件的不同之处,采用一种POA改进算法求解模型.并将该模型应用于红水河流域梯级电站群,计算结果合理,方法可靠有效,提高了梯级水电站的经济效益和综合利用效益.     

梯级水电站长期多目标模糊优化调度新模型

梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。     

抑制谐波影响的并联电容器装置参数优化方法

建立以抑制谐波为目标的并联电容器装置参数优化方法和数学模型,综合考虑系统谐波响应特性和主要影响因素,包括频率偏差、电抗偏差和电容偏差对系统谐波特性的影响,以及全部或部分装置投入的运行要求。优化模型以满足并联电容器装置的连续运行条件和抑制各次谐波放大为约束,以全部和部分装置投入时各次谐波放大倍数平方和最小为目标函数。运用粒子群优化算法求解优化模型,并给出了有效的实现方法。讨论了可调电抗器的应用,对工程实例进行了分析和比较。     

具有变量范围约束的电力系统潮流算法及其应用

本文提出一个具有变量范围约束的电力系统潮流新算法,其变量的取值可以是不等式约束规定的范围。新算法可使潮流计算更快捷方便,符合实际要求;可以清楚揭示电压变化与无功补偿之间的关系,并作为优化系统无功配置的一种优化方法;基于新算法并运用随机生产模拟,开发了潮流自动计算程序,可满足年度逐小时潮流自动计算的要求;基于新算法提出一个全新的无功优化算法,通过扩展的具有变量范围约束的电力系统潮流方程,将目标函数值作为方程中的一个参数,逐次收缩目标函数值,将无功优化问题转化为一系列求解非线性方程组的一维优化搜索过程,并可拓展为最优化问题的一类新算法。通过算例验证了算法的有效性。     

倒落抱杆组塔多吊点约束绳系动点坐标计算程序

倒落孢杆整体组立大型杆塔多吊点约束绳系动点坐标计算采用比卡（Ｐｉｃｏｒｄ）通用程序算法,该算法稳定性,收敛性,初值任意性好,为此系统的优化研究和实用计算提供了高效快捷的手段,具有工程实用价值。     

供电公司移动作业排班调度优化模型及算法

基于移动通信等信息技术支撑的移动作业模式以及相关技术,是智能电网的核心业务与技术之一,其关键技术是资源调度中心的现场作业人员排班调度优化模型及算法。文中提出了移动排班模型的基本概念和基本假设,尤其是"逢八止五"的外出返回规则;提出了计及交通时间的延期损失和超期损失子模型,以及"逢八止五"规则子模型,任务完成总时间约束与班组忙闲度约束子模型等。在这些子模型基础上,提出了全面的排班调度优化模型,并采用遗传算法实现模型求解。案例计算表明,该优化算法切合供电公司移动作业复杂实际情况,目的明确,排班算法计算时间短,可以满足实际需求。     

基于混沌粒子群算法的火电厂厂级负荷在线优化分配

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑输电网功率因数的无功优化内点算法

建立了一种考虑输电网功率因数的无功优化模型,并分析了相应的现代内点算法。通过引入输电网功率因数约束,并在等式约束中增加线路传输功率约束,显著降低了求解过程中高阶修正方程系数矩阵的非零注入元素数目,为求解含大规模复杂不等式约束的问题提供了全新的思路。对多个测试系统进行计算的结果表明,算法能显著提高输电网功率因数,计算迅速且收敛性好,满足在线运行要求。     

并联电容器装置的参数优化

提出了以抑制谐波为目标的并联电容器装置参数优化选择方法,构建了以满足并联电容器装置的连续运行条件和抑制各次谐波放大为约束,以各次谐波放大倍数平方和最小为目标函数的并联电容器装置参数优化模型。模型综合考虑电网谐波响应特性和各种影响因素,包括频率偏差、电抗偏差和电容偏差对并联电容器装置谐波特性的影响。运用粒子群优化算法求解优化模型,给出了具体实现方法。针对工程实例进行了比较和分析。     

基于Copula函数的大坝洪水漫顶风险率计算

洪水漫顶风险率分析计算对于大坝风险管理具有重要意义。本文基于Copula函数计算大坝洪水漫顶风险率，并分析不同Copula函数及峰量相关性对漫顶风险率的影响。清江流域隔河岩水库实例表明：最优的Gumbel-Hougaard Copula函数能较好地描述洪峰、洪量的上尾相关性，计算的洪水漫顶风险率为3.79×10-5，而Frank和Clayton Copula函数得到的风险率明显偏低。随着洪峰、洪量相关系数的增加，洪水漫顶风险率也增加。假设峰量相互独立的情况下洪水漫顶风险率被低估，而完全相关的情况下则被高估。基于Copula函数的两变量统计方法能够有效捕捉洪峰、洪量的实际相关关系，得到的风险率更加合理，为大坝洪水漫顶风险率分析提供科学依据。     

考虑历史洪水不确定性的峰量联合频率分析

洪水事件一般具有多个特征属性,多变量联合分析可以全面分析洪水过程的统计特征.本文依据Copula函数,建立考虑定量和非定量历史洪水的不连续序列峰量联合洪水频率分析模型,选用遗传算法对模型参数进行寻优,并采用最可能组合法和同频率组合法计算不同重现期设计洪水,通过变化置信区间分析历史洪水不确定性变化对参数估计与设计洪水的影...     

考虑峰型及其频率的洪水随机模拟方法研究

现有洪水模拟方法仅考虑了洪峰、洪量及洪水历时三者间的相关性,并未考虑洪水特征量对于洪水过程线形状的影响。鉴于此,本文提出一种考虑峰型及其出现频率的洪水随机模拟方法,在洪峰、洪量、洪水历时的基础上,引入峰型系数及峰现时间,通过Copula函数构建上述特征量的联合分布函数并进行特征量随机模拟,通过贴近度计算得到与随机模拟的特征量最接近的代表性无量纲洪水过程线类型,进而将两者融合得到完整洪水过程线,并应用于防洪调度仿真计算。大隆水库的实例计算结果表明,本文洪水模拟方法全面考虑了影响洪水过程的诸多因子,模拟结果中各峰型出现频率接近天然洪水,防洪风险率与实际相差不大,对于水库调度方案制订及风险分析具有重要意义。     

基于净雨预报信息的水库防洪调度方式研究

为进一步提高洪水预报信息在水库调度中的应用水平,本文以山东半岛龙角山水库为研究对象,首先构建在实际生产中广泛应用的新安江模型,采用确定性系数和绝对误差评价模型误差,并通过合格率评定径流深预报和峰现时间预报的精度等级。结果表明,各项评价指标在模型率定期和验证期的精度均为甲等,可为水库预报调度规则的制定提供可靠的理论依据。然后利用新安江模型预报出的净雨信息,制定水库防洪预报调度规则,调算不同频率设计洪水,并与常规调度方式下调洪结果作对比。通过比较发现,预报调度模型能够提前预泄,有效降低水库调洪最高水位和减小最大下泄流量,增加削减洪峰流量,对减小水库上下游防洪风险和提高水库防洪效益具有重要意义。     

公伯峡水电站施工度汛方案风险分析

通过分析公伯峡水电站施工度汛风险的影响因素,选定主要影响因素为龙羊峡水库入库的洪峰流量,对龙羊峡水库不同运行方式下公伯峡水电站的施工度汛方案,采用概率分布函数计算风险率法进行了风险分析.结果表明,在一定的汛初水位和汛限水位下,减少龙库百年一遇控泄流量,可降低公伯峡水电站的度汛风险.所选4种方案的风险率较为接近,可根据实际情况加以应用.     

火电机组启停机经济调度新算法

合理的开停机方案能带来经济效益，提出一种混合模拟退火－遗传算法模型进行火电机组的优化启停计划调度，采用十进制编码，无需解码，可减少计算误差的时间，由于引入了模拟退火算法，使得这种算法能接受新特性，不仅改进了忆部收敛性且能加速寻优过程，最终可得到近于全局最优的解，经算例验算表明，该算法可以满足安全可靠的多种约束条件下，较好地改善机组启停计划的经济性，是安排火电机组启停机计划的一种可行方法。     

基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选择取方法

针对采用设计水头的水电站混合整数线性规划（mixed integer linear programming, MILP）调度模型计算的出库流量与实际出库流量偏差较大的问题,提出了基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选取方法。首先基于运行数据,采用MILP模型拟合出使模型计算出库流量过程与水电站实际出库流量过程偏差最小的代表水头,然后在实际调度中,以日平均入库流量和日平均出力作为该代表水头特征向量,根据预测入库流量和日计划电量即可选取最优代表水头。计算实例表明,相比于传统固定水头,该方法能够更好的反应水电站实际的出库过程,有利于提高电网制定调度计划中梯级水电站上下游水量匹配精度。     

数据挖掘技术在洪水预报实时校正中的应用北大核心CSCD

实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障,是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题,以横江屯溪以上流域为例,在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上,构建了暴雨洪水特征库,提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法。结果表明:相较于模型未校正及单一校正方法,联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差上更为有效,预见期在6 h及以下时仍可以保持较好的稳定性与准确性。此方法对于提高中小河流洪水预报精度、有效预警和防灾减灾等方面都具有重要作用,同时对研究区域洪水特征具有一定参考价值。     

水库汛限水位控制多目标协同决策研究北大核心CSCD

水库汛限水位分期控制是提高洪水资源利用效率有效途径。利用圆形分布法进行汛期分期;确定汛限水位分期控制的效益、风险指标集,建立风险效益多目标协同决策模型。计算各指标集效用函数,确定赢得函数值及可达效用集合,利用非线性规划求解理想Nash协商解。根据模式识别理论确定最优方案,以现状点作为风险效益协商决策基点,通过调整现状点实现对风险效益的偏好。以响洪甸水库为例,首先考虑风险效益同等看重情况,水库前、后汛期最优汛限水位分别为127.0 m和126.5 m。增加风险现状点取值实现前汛期对风险的偏好,风险赢得函数值提高,前汛期最优汛限水位随之降低;增加效益现状点取值实现后汛期对效益偏好,效益赢得函数值提高,后汛期最优汛限水位随之升高。     

提高支持向量机洪水峰值预报精度研究

本文引入支持向量机算法进行流域洪水预报建模，同时针对训练样本的不平衡性，提出了一种能进行峰值识别的改进支持向量机算法(support Vector Machine with Peak Recognizer，简称SVMPR)。该算法在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值样本的权重，从而提高支持向量机洪水预报模型对洪峰的预报精度。分别采用SVM算法和SVMPR算法对沙溪口流域上洋口站建立洪水预报模型，对比分析表明了SVMPR算法的有效性。