蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

清江流域梯级水电厂联合优化调度的探讨

着重介绍了清江流域梯级水电厂实现联合优化调度，无论是对提高电网安全稳定运行水平和改善电能质量，还是对提高发电企业的经济效益都具有重要作用；探索了在与电网经营企业联合优化调度过程中各种不同效益的补偿方式，同时也探讨了实现梯级联合优化调度应解决的几个问题，以便电力企业在激烈的市场竞争中进一步降低成本，提高效益，为国家的能源基础产业作出更突出的贡献。     

发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行

研究了发电侧电力市场下梯级水电厂日优化运行问题，建立了系统边际电价预测的二次移动平均模型;在此基础上，介绍了梯级水电厂日收益最大模型和相关的约束条件，并用逐次优化算法求解，计算结果可作为梯级水电厂的竞价策略参与竞价上网。该方法应用到四川南桠河梯级水电厂日优化运行中，结果令人满意。     

浑江梯级水电厂调度自动化势在必行

浑江流域梯级电站自上个世纪六十年代开始至今已建成五级电站，总装机容量近600MW，设计年发电量为15．88亿kWh。计算机监控系统及发电机组的主辅设备经过不断持续改进，已经具备由梯调中心对梯级各电站实行远方监控，并已具备流域水电站群实现联合经济调度的基本条件。通过调度自动化系统实现对梯级各电站进行优化调度和在发电机组间实现经济负荷分配，将会产生巨大的经济效益。     

基于粒子群算法的梯级电站日优化调度

采用粒子群智能优化算法,可避免多梯级水电站系统优化模型所产生的＂维数灾＂,能实现对梯级电站日优化调度模型的有效求解,从而得到梯级电站日优化调度方案,该方案可作为梯级电站联合竞价上网的参考依据,也可作为水库调度运行方式的参考,有助于梯级电站实现整体的发电效益最大化。     

清江流域梯级水电厂优化调度的探讨

清江流域梯级水电厂实现联合优化调度，无论是对提高电网安全稳定运行水平、改善电能质量，还是对提高发电企业的经济效益，都具有重要作用；为此，探索了在与电网经营企业联合优化调度过程中各种不同效益补偿方式，同时也探讨了实现梯级联合优化调度应解决的几个问题，以便电力企业在激烈的市场竞争中进一步降低成本，提高效益，为国家的能源基础产业做出更突出的贡献。     

基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究

提出基于混合粒子群优化（PSO）算法求解流域梯级单目标优化调度问题方法的一般结构,并对三峡梯级的发电和洪水优化调度问题进行了研究。该算法利用离散微分动态规划法（DDDP）算法对粒子群优化算法的gBest粒子进行二次寻优,加快了算法的收敛速度和精度。     

水电厂日优化调度和实时经济运行

本文介绍了水电厂日优化调度与厂内实时经济运行的软件及硬件系统。此项技术可在各类型水电厂中推广应用。     

梯级水库群联合优化调度算法研究综述

系统介绍了梯级水库群联合调度模型求解的常规优化方法和智能优化方法,其中常规优化方法包括动态规划法及其改进方法和大系统分解协调等方法,智能优化方法包括粒子群优化算法、遗传算法、差分进化算法等。在评述各种方法的基础上,给出了大规模水库群联合优化调度需要解决的问题:1模型系统求解的稳定性和求解效率的平衡问题;2考虑生态环境的多目标优化调度模式;3水库群优化调度模型描述方法;4优化模型输入和输出的不确定性问题;5机组高水头多振动区运行问题。同时,指出了智能优化算法的发展方向:1数学理论基础研究;2参数对算法结果的影响分析;3各种优化算法的改进与融合;4求解算法的并行计算和云计算技术。     

三峡梯级日优化运行模型及算法

三峡梯级水电站日运行中,给定三峡用水量制定梯级发电计划,给定梯级总负荷优化电站间负荷分配,是其两种最基本的运行方式。针对这两种基本运行方式,探讨了几种常用优化准则的数学模型。根据实际运行中梯级的各种约束条件,建立了梯级日优化运行的数学模型,给出了相应的计算方法。在计算中,考虑电站的水头变化和两坝间水流时滞的影响,对上述优化问题采用了综合改进动态规划的方法进行计算。仿真计算表明,该模型及算法能够很好地解决三峡梯级日优化运行问题,并能够满足实际运行的需要。同时,还就实时优化问题进行了探讨。     

多策略人工蜂群算法在梯级水电站优化调度中的应用

梯级水电站优化调度问题的准确、快速求解,是水利学科领域需解决的基本问题。针对该问题,提出了一种新的多策略人工蜂群算法。为更好地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,新算法在两个具有代表性的解搜索策略基础上,对其融合构成新的搜索策略,同时保留了原有的两个解搜索策略。新算法的三个候选解搜索策略,增强了对各类优化问题求解的适应性。为验证新算法的适应性及可行性,不仅在经典的基准测试函数中对其进行测试,并且将其应用于梯级水电站优化调度问题。实验结果表明,新算法具有适应性强、收敛速度快等优点。     

不同交易方式下的梯级水电厂日优化运行

研究了发电侧电力市场中限量竞价完全竞价下的梯级水电厂日优化运行问题，分别建立了优化计算模型，并给出了统一化处理的数学模型和求解方法。模型中除考虑了系统边际电价、合同电价和合同电量的因素外，还考虑了系统对各电厂的出力要求：算例表明，模型合理，算法有效，计算结果可作为梯级水电厂日前交易市场中电量申报的基础，效益显著。     

改进蚁群算法优化PID控制在水力发电机组中的应用研究

水力发电机组是一个非线性、时变系统,常规PID控制不能达到理想的控制效果。提出一种基于改进蚊群算法的PID参数优化方法,讨论了蚁群算法的模型,水力发电机组的模型,对蚁群算法的不足进行改进,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明,采用改进蚁群算法PID控制器的水电机组具有更好的控制精度和动态特性,验证了该方法的可靠性和有效性。     

清江梯级水电厂集中控制优化调度

介绍了清江梯级水电厂开展集中控制优化调度过程中产生的效益、面临的问题,及对今后工作的建议及展望。     

基于市场竞价的梯级水电站群的实时优化运行研究

以对电力市场及水电交易结算方法的分析为基础,研究了梯级水电站竞价策略的流程,建立了市场出清价计算数学模型和优化思路,即提出了梯级水电站群“发电量最大优化模型-系统发电成本最小模型-电站群效益最大模型”的竞价优化运行模式。以云南省硕多岗河梯级水电站为例,对所建模型的可行性、有效性进行了论证。     

双层耦联遗传算法求解流域梯级水电站厂内经济运行问题研究

针对梯级水电站厂内经济运行调度模型约束条件多、求解复杂的问题,提出了一种基于遗传算法的双层耦联求解算法,该算法兼有机组负荷分配和机组组合双重优化的特点,可同时求得厂内经济运行优化调度模型的全局最优解.研制开发了基于此算法的梯级水电站厂内经济运行优化调度程序软件,并且已应用于某流域梯级水电站厂内经济运行实际调度计算中,取得了较高的工程应用价值.     

三峡-清江梯级电站联合优化调度研究

本文对以三峡梯级和清江梯级实际组成的混联式水电站群进行联合调度研究,寻求最佳组合调度方式,分别建立了两个梯级单独优化和联合优化调度模型,并利用1951～2002年月均径流资料,采用动态规划逐次逼近优化方法,计算出两个子系统分别及联合调度总的出力过程.分析表明,联合运行使系统保证出力提高48.55万kW,系统不参与调峰时联合运行的多年平均发电量提高1.69亿kW·h,而系统参与凋峰联合运行时多年平均发电量提高18.78亿kW·h,效益相当可观.研究还表明,联合运行在提高枯水期发电量、减少弃水电量、提高系统调峰能力、提高执行调度计划合格率以及改善防洪、航运条件等方面同样效益显著.