考虑负荷变化率的日发电计划

依据负荷曲线的变化趋势，提出了一种能够细致考虑负荷变化率的日发电计划安排方法。该方法运用融合思想对负荷曲线进行时间过程的划分，并提取相应时段的特征负荷。时间过程划分后，在负荷变化平稳时，少量时间过程较长子时段的负荷水平更接近系统的实际情况;而在负荷急剧变化时，数量较多的短子时段细致刻画了负荷曲线攀峰降谷过程，且提供了充足的缓冲时间渡越陡峭段落。基于瓶颈序列分析，运用段落全局优化方法进行求解。与传统方法相比，在不增加计算量的前提下，获得了更佳的优化效果，不仅提高了经济效益，而且发电机在各时段的有功输出更加平稳，有利于与自发电控制系统的协调，同时减轻了调度员的操作负担。IEEE 30节点算例证实了该方法的有效性。     

水电站群长期典型日调峰电量最大模型研究

针对水电站群长期优化调度与典型日负荷分配的结合问题,建立了典型日调峰电量最大模型,采用逐次切负荷算法进行各长期调度时段典型日负荷分配,并将其嵌入长期优化调度模型。以各时段典型日剩余负荷过程最大值最小化作为优化目标,从而将长期优化调度和典型日负荷分配统一于一个模型中。通过凝聚函数法进行目标函数转换,以逐步优化算法求解。实例研究表明,该模型能够体现水电长期调度的电力电量平衡需求,结果比仅考虑平均负荷的模型更合理,并能够同时得到长期调度计划和典型日负荷分配方案,对电网水火电联合调度背景下的水电站群长期优化调度问题具有实际应用价值。     

基于径流随机特性的水电站逐日电量计划制定方法

描述了发电计划制定的重要性和传统方法的特点，在分析中期电网负荷对电站的需求和来水预报特性的基础上，提出了一种基于径流随机特性的水库中期逐日滚动发电计划的制定方法，其结果有利于水能利用率的提高。     

粒子群算法在水电站日优化调度中的应用

针对传统的动态规划方法求解水库优化调度问题存在的“维数灾”问题,给出一种全局随机优化算法[1]——粒子群优化算法并应用于水库日优化调度问题中。相对于动态规划,该算法原理简单,易编程,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下的水电站日优化调度问题提供了一种有效的解决办法。     

基于日负荷曲线的云南电网负荷特性分析

随着我国电力市场的发展和电力技术水平的不断提高,负荷特性调研、分析和预测作为电力市场分析的一项基础工作,对于电力企业的经营和规划发展越来越重要。云南电网具有电源分布不均匀、丰枯电源出力差距大、负荷增长迅速等问题,随着大批水电资源的开发,这些问题会更加突出。此文在详细分析了云南电网历史负荷特性数据的基础上,对影响负荷特性的主要因素做了相应讨论,并对未来云南电网的负荷特性进行了展望。     

水电站机组负荷最优分配

提出了一种应用模拟退火法解决水电站机组负荷最优分配的方法。该方法以水电站各机组总的耗水量为目标函数,在满足发电机运行上下限和功率平衡的约束条件下直接对目标函数进行寻优。它的寻优速度快且易于收敛,是解决负荷分配问题的一种有效手段。     

水电站群发电能力的优化方法及应用分析

针对水电站群中长期发电计划编制的调度期末控制水位决策需求,建立以发电能力最大为目标的水电站群联合优化调度模型,并采用改进的逐次逼近与离散微分动态规划组合算法进行求解。以华电贵州区域乌江和北盘江两流域水电站群为例,采用2013年实际来水过程计算,通过与发电量最大、补偿效益最大等传统优化目标对比分析。结果表明:本文模型可根据各电站发电效率变化情况自动确定水库蓄放策略,实现水电站群调度期末控制水位及对应发电计划过程的同步优化,准确体现水电站群调度期内总发电量和调度期末总蓄能量的动态博弈关系。     

基于混合整数线性规划的梯级水电站短期优化调度

基于机组特征曲线的分段线性化建立了梯级水电站短期运行的混合整数线性规划模型,它可充分考虑机组启闭约束.以清江流域水布垭、隔河岩和高坝洲梯级为实例对模型进行验证,以系统期末理论蓄能量最大为目标,采用CAMS调用CPLEX模块求解.优化2011年2月调度表明,通过模型优化调度,在产出相同电能的前提下,可节约水能0.45亿kW·h,水能节约率达16.17％.     

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。     

梯级水电站优化调度的改进粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略.算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法.文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解.实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行.改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法.     

松江河梯级水电站短期优化调度数学模型分析

应用改进粒子群算法求解松江河梯级水电站短期优化调度问题,建立梯级电站发电量最大和发电效益最大短期优化调度数学模型。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,引入收缩因子和基于遗传思想的变异算子对其进行改进。应用改进粒子群算法对松江河梯级水电站进行短期优化调度,分别采用发电量最大和发电效益最大数学模型进行算例分析。结果表明：对梯级电站进行短期优化调度可以提高梯级电站的整体质量和效益;应用改进粒子群算法求解梯级电站短期优化调度问题在求解时间、精度上都取得了满意的效果。     

金沙江梯级水电站群联合发电运行三种常规调度方法研究

采用常规调度图、蓄能调度图和调度函数三种常规调度方法对金沙江中游梯级水电站群的联合发电运行进行分析、计算,在同一条件下对三种调度方法的模拟结果与发电量最大模型及保证出力最大模型的结果进行了对比。从不同侧面对这3种方法进行了分析比较,给出了较为客观的评价,为水电站寻找调度规律、拟定运行指导准则提供重要的参考价值,为未来中长期发电计划的制定提供可靠依据。     

郁江梯级水电站（贵港和桂平水电站）水调自动化系统建设及功能

为满足水电站现代化管理和水库科学调度运行的要求,广西西江航运建设发展有限责任公司建设了郁江梯级水电站（贵港和桂平水电站）水调自动化系统（以下简称水调自动化系统）。通过对流域水情、梯级相关电站的电力生产和水库调度信息进行实时采集,自动送到水调自动化系统进行在线信息管理,实现了以此为依据做出准确的洪水预报、梯级水库群优化调度等功能,提高了郁江流域梯级贵港和桂平水电站的管理水平和水能利用率。同时针对建设与应用过程中遇到的问题进行了分析,为水调自动化系统的完善和发展指明了方向。     

基于相邻梯级的水电在线短临调度研究

针对水电站群调度运行特点,开展基于相邻梯级的水电在线短临调度研究。以定出力试算为基础,考虑梯级水电站短期调度的水流传播时间,开发短临调度监视预警模块,通过人机交互,实现“数据采集---超限报警---调度模拟---预警预测---计划修正”功能,并应用于生产实际,最终取得了良好的效果。文章以具有年调节、季调节和日调节性能电站的广西郁江梯级为例,考虑其串、并联混合的梯级关系,分析该梯级各电站未来5h的调度模拟情况,并对预警电站进行计划修正,得到了满意的结果。     

考虑水头影响的梯级水电站群短期优化调度

在梯级水电站群调度模型中恰当表述离散运行区间约束以及水头影响并在求解算法中有效处理这些因素是梯级水电站群调度中面临的挑战。文中通过将水头离散化,设定多维0-1状态变量及相关约束,建立了一个梯级水电系统短期调度的线性混合整数规划模型,能够综合考虑水头影响、不连续运行区间等约束。模型采用CPLEX软件包求解,对一个包含3个梯级水库、12台机组的梯级水电系统进行了测试,结果表明所提出的建模方法是有效的,能灵活处理受水头影响的水库群水电站短期调度中的多种复杂因素。     

基于文化基因算法的梯级电站负荷分配研究

为了解决传统基于种群进化的搜索算法求解电站负荷分配中搜索精度低、易陷入局部最优的问题,结合文化基因算法的框架,以粒子群算法(PSO)作为全局搜索策略,分别引入爬山算法(HP)与模拟退火算法(SA)作为局部搜索策略,形成HPMA、SPMA两种文化基因算法。设计了相应的局部搜索激活机制,并针对负荷分配问题初始可行解生成效率低的问题提出了一种初始种群快速生成方法。实例计算表明,两种文化基因算法较单独使用SA、PSO等算法具有更好的求解精度,同时SPMA算法优于HPMA算法,SPMA算法有利于提高了梯级水电站负荷分配问题的求解质量。     

减轻梯级水电站群出力受阻的最优调度方式研究

所提出的出力受阻研究思路为：（1）水电站出力过程首先要符合电力系统的负荷需要，尤其是尖峰时段的需要，这时的出力受阻的控制特别关键，而非尖峰时段系统对出力受阴的承受能力相对较大；（2）联系紧密的梯级水电站群的出力受阻要统一考虑；（3）应全面考虑电力负荷、电站及其综合利用等，从梯级水电站群联合日优化调度的角度研究。为此，建立了减轻梯级水电站群出力受阻的日优化调度模型。针对三峡梯级水电站群的分析计算结果表明，本文提出的方法和模型，即能够显著减轻梯级水电站的出力受阻，在负荷尖峰时增大出力，而且发电量没有明显减少。本项研究成果具有推广应用价值。