梯级水电站短期周优化调度规律探讨

建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解.通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律.梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考.调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则.     

基于混沌类电磁机制的梯级水电站短期优化调度

水电站短期优化调度在数学模型上具有大规模强非线性特点,特别是梯级水电站间由于存在复杂的水力联系,使得短期优化调度模型更加复杂。为对其进行有效求解,将类电磁机制用于该问题的优化求解中,为克服算法易于陷入局部最优的不足,利用混沌优化算法的优势,提出两种算法融合的梯级水电站短期优化调度模型的快速有效求解方法。通过算例仿真分析表明混合算法在求解梯级水电站短期优化调度问题时的有效性。     

市场竞价下梯级水电站短期优化调度研究

针对梯级水电站短期优化调度的特点，通过对电力市场中发电厂商竞价策略特点的分析，提出了市场竞价下梯级水电站的竞价运行策略，构建了市场竞价下梯级水电站优化调度模型。模型采用概率分布来模拟发电厂商报价策略，并利用蒙特卡洛方法对电力市场出清过程进行随机模拟，而且在最大效益子模型中考虑了梯级各电站发电成本不同的因素。最后通过实际算例，利用改进蚂蚁算法和遗传算法对硕多岗河梯级水电站在市场竞价条件下的整体调度过程进行了模拟优化求解，得出了较优的市场出清结果和梯级优化运行方案，并通过对优化结果的详细分析，指出了模型的优点和缺陷。     

基于FO-DP算法的宝兴河梯级水电站短期优化调度研究

考虑到短期优化调度中电网限定了峰平谷段出力比,将目前较成熟的动态规划算法作了改进,选用梯级发电总收入最大为目标建立了数学模型,并用FO-DP算法寻求出宝兴河梯级水电站短期最优运行方式。计算结果表明,该方法能够较好的解决短期优化调度问题,具有一定的实用价值。     

考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。     

黄河上游梯级水电站调度自动化系统AGC优化策略

介绍了黄河上游梯级水电站调度自动化系统中自动发电控制（AGC）优化策略，以梯级消耗水能最小为目标函数，根据各水电站机组特性曲线，使用分阶段动态规划算法完成整个梯级系统的有功分配优化。该优化策略成功应用于黄河上游龙羊峡、李家峡、公伯峡梯级水电站，实践证明，算法可行且达到了预期优化目标。     

计及发电权转让的梯级水电站短期优化调度

传统电力市场环境下,梯级水电站的短期优化调度方式简明直观、便于理解,但考虑因素不够全面,为此构建了电力市场环境下的梯级水电站短期优化调度模型,该模型考虑了发电权转让对梯级水电站短期优化调度决策的影响,且当存在发电权交易时兼顾了发电权出让方、受让方以及电网公司三方的经济利益,模型还考虑了梯级水电站的库容、水库水头、机组出力和电网公司购电费用等约束条件。梯级水电站短期优化调度为高维、有时滞且带有大量约束条件的非线性优化问题,因此采用微分进化算法对该优化模型进行求解。算例结果验证了该模型及算法的有效性。     

基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法

水电规模急剧扩大和电网调度精细化要求不断提高给水电调度的时效性和结果可用性带来极大挑战。提出一种基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法,采用聚类分析从电站海量日发电数据中提炼出若干关键特性指标并聚类形成调度决策库;以此为基础,采用大系统分解协调方法对不同流域不同电站进行分层求解,并耦合逐步优化算法组合优选水电站群调度出力曲线及其变化幅值,快速得到合理可行的调度决策。澜沧江中下游梯级水电站群实例研究表明,所述方法能够快速获得水电站群发电出力曲线,且符合实际调度要求,是一种切实高效的实用化方法。     

基于混合粒子群算法并计及概率的梯级水电站短期优化调度

针对梯级水电站短期优化调度的不确定性问题,研究了不确定性因素的概率分布规律,并根据实际系统的运行要求,给出了概率分布密度函数的假设检验方法。探索发电用水量与各种随机因素的互动关系及影响机理,构建了一种新的计及概率的梯级水电站短期优化调度策略。把灾变理论、混沌优化思想和基本粒子群算法结合起来,形成一种混合粒子群算法。该算法扩大了种群的搜索空间,增加了种群的多样性,改善了基本粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并能从理论上证明其依概率收敛至全局最优解。将混合粒子群算法嵌入蒙特卡罗随机模拟中对本文提出的模型进行求解,求解方法简单有效。仿真结果表明,该策略能较好地处理不确定性条件下梯级水电站的短期优化调度问题。     

计及不确定因素的梯级水电站短期优化调度

以一定时期内期望发电效益最大化为目标,采用马尔可夫链对梯级水电站机组未来调度时段的预想故障及上网电价进行概率预测,构建了一种新的梯级水电站短期概率优化调度的模型,并且采用服从正态分布的负荷波动来分析时变负荷对优化调度的影响.该模型全面考虑了梯级水电站蓄水量、弃水量、水位、发电引用流量等约束条件,实现了机组运行状态概率预...     

水电站群日最优运行研究

推导了水、火电站联合优化运行时的等效增率原则,阐述了附增当量的物理意义及影响因素.分析了水电站群运行中存在的上游库水位变动和水流时滞对水电站群日最优运行的影响,并提出了计及库水位变动和水流时滞影响的水电站群日最优运行的计算方法.     

乌溪江梯级水电站隐随机优化调度方案

针对乌溪江梯级水电站的特点,充分利用水库优化调度技术,采用隐随机方法分别拟合了该梯级电站逐月和逐旬的优化调度函数,并通过模拟调度对比分析,最终确定了该梯级电站的优化调度方案。计算表明,该优化成果合理,效益显著,能有效应用于生产实际。     

黄河上游梯级水电站群节水增发电考核

以龙羊峡、刘家峡梯级水库联合调度图为依据，介绍了黄河上游龙羊峡至青铜峡梯级水电站群节水增发电的考核模型、方法以及考核的具体实现过程。算法满足梯级供水、出力、防洪、防凌等约束条件。分析了影响考核结果的重要因素，对于提高梯级水电站群的调度水平以及广泛开展梯级考核工作具有借鉴意义。