ECMWF降雨集合预报在水库优化调度中的应用研究

为了充分考虑降雨预报的不确定性,本文建立了基于降雨集合预报的径流描述模型,并在满足保证出力条件下,建立以水库在调度期内总发电量最大为目标的随机动态规划模型。以桓仁水库以上流域为研究实例,应用欧洲天气预报中心(ECMWF)的降雨集合预报信息进行水库优化调度。结果显示应用降雨集合预报信息的调度可提高发电量4%以上,表明利用降雨集合预报信息进行水库优化调度,对水库实际运行有一定的指导意义。     

洪水预报不确定性分析及其在水库调度决策中的应用研究

洪水预报是汛期水库调度决策的重要支持,其不确定性将直接影响到水库调度运行.传统的模型参数优选方法未考虑不确定性,得到的最优参数在一些场次洪水预报中精度不高,难以满足汛期水库调度要求,需要研究洪水过程预报的不确定性辅助水库调度决策.本文基于常用的水文预报模型和水文不确定性GLUE分析方法,对洪水预报的不确定性进行分析,并将其引入水库调度决策中,建立了应用不确定性分析进行水库调度的决策模型.结果表明,考虑洪水预报不确定性,将能在期望意义上提高洪水预报水平,更好地为水库调度提供决策支持,发挥水库综合效益.     

基于随机模拟的分类预报调度方式风险分析

水库防洪分类预报调度方式是在水库防洪预报调度方式基础上提出的一种新型水库调度方式,其风险的大小是决定分类预报调度方式是否可行的关键.通过与防洪预报调度方式比较可以看出,分类典型洪水过程选择是分类预报调度方式增加的风险.因此,本文采用随机模拟蒙特卡洛方法分析典型洪水过程选择给水库防洪分类预报调度方式带来的风险.以调洪最高水位和调洪最大泄量为风险指标,通过分类预报调度方式和预报调度方式调洪结果的比较,分析分类预报调度方式的风险.研究结果表明,相对于预报调度方式,分类典型洪水过程选择并不增加水库防洪分类预报调度方式的风险,相反,由于多套调度规则弥补了单套调度规则适应性差的问题,分类预报调度方式更能满足各类型洪水过程的防洪要求.     

基于边际替代率的水库多目标调度方案决策

为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的等产量和等成本线获取最大效益的原理,将边际替代率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点.应用于三峡水库的算例分析结果表...     

水库防洪分类预报调度设计方法研究

在分析水库防洪调度设计存在问题的基础上,针对典型过程代表性的不足,本文提出了水库防洪分类预报调度设计方法。通过成因分析和聚类分析,确定不同天气系统的典型代表过程。结合调度经验,调度设计人员通过分别调节不同天气系统成因的设计洪水过程,建立满意的水库防洪分类预报调度规则,用来更好地指导水库实时调度。随后以碧流河水库为例,详细阐述了水库防洪分类预报调度规则的确定过程,并给出了水库实时防洪预报调度的流程。     

基于场景缩减优化引导置信度选值的园区微能源网改进CVa R日前调度模型

园区微能源网在波动的电力现货价格下常面临调度成本的不确定性，易造成额外的损失成本。然而，常用的随机优化手段——典型场景规划、条件风险价值(condition value at risk, CVaR)存在忽略场景合并损失及置信度主观选值的问题。为此，提出兼顾场景相似度与合并损失下的改进场景缩减优化方法，提取典型市场场景集，将场景缩减后的损失度作为置信度的选值依据，形成改进CVaR日前经济调度模型。算例分析表明，基于场景缩减优化引导置信度选值的方法有效促使CVa R值反映实际调度的损失成本，且较主观选值而言更接近理论最低的尾部风险损失，即表明园区微能源网的日前经济调度成本与实际环境更为接近，并进一步讨论了考虑风电不确定性及其他场景缩减方案下的模型推广性。     

基于多模型随机组合的水文集合预报方法研究

准确、可靠的水文预报是水资源开发利用的基础.集合预报以概率或区间的形式表征预报的不确定性,是未来水文预报研究的重点发展方向.本文提出了一种基于多模型随机组合的水文集合预报方法.首先通过加权形式将多种预报模型进行组合;再采用多目标优化算法率定各成员模型权重的上、下限;最后在优化的上、下限内随机生成权重以构建集合预报.以汉...     

水电厂气象水文综合预报调度模型的建立与应用

水电厂气象水文综合预报调度模型整合了降雨预报方案、中长期水文预报方案、洪水预报方案、水库优化调度方案等现有模型系统。降雨数值预报接入水库预报调度系统后,延长了来水预报预见期,结合文中研究的优化调度模型,使水电厂能够提前调整发电计划、调度方案,增加了水电厂的发电效益和水库的防洪减灾社会效益。     

基于下游河道过流能力分级的水库洪水预报调度方式研究

对于某些下游有防护任务且防护目标距离入海口较近的水库,经实际分析,由于河道糙率、潮汐、洪水地区组成的影响,其下游河道的过流能力较设计值有较大的变化.而已有的预报调度方式是将其概化为定值进行设计的,这给实际的洪水调度带来了一定的风险,即:当河道实际防洪能力降低时.即使出现的是防洪标准洪水也会引起一定的上下游淹没损失;相反地,当实际行洪能力较设计情况有所提高时,若仍按原调度方式提前泄流,就会造成洪水资源的极大浪费.针对此类情况,本文以碧流河水库为研究背景,建立了基于水库下游河道行洪能力分级的预报调度规则,随后的实例分析阐述了新预报调度规则的确定过程,并通过对几场典型洪水进行调节来验证该预报调度方式的合理性与可行性.     

耦合水质目标的三峡水库非汛期多目标优化调度模型

基于BP神经网络水质预测,引入"稀释比",建立了耦合水质目标的三峡水库非汛期多目标优化调度模型.基于加权和形式的凸模糊决策,将多目标转化为单目标,再应用遗传算法求解优化调度模型.优化计算结果给出了既能满足发电量需求又有改善支流水质作用的综合效益最优的三峡水库非汛期调度运行方式,从而有效地实现了多目标耦合的水库优化调度策略.     

考虑未来径流变化的丹江口水库多目标调度规则研究

气候变化会引起水文循环和入库径流变化,改变当前水库各调度目标的制约关系,影响水库调度规则。考虑未来径流变化对水库调度的影响,推求相应的水库多目标调度规则对未来水库管理有着重要意义。本文以丹江口水库为例,建立了考虑未来径流变化的多目标优化调度模型。以全球气候模式(GCM)模拟结果作为未来气候变化情景,将降尺度处理后的气象要素输入可变下渗能力(VIC)模型预测丹江口水库未来入库流量序列,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)算法推求多目标调度函数集,结合设计的水库调度图得出兼顾丹江口水库供水和发电的多目标调度规则。通过对比分析发现,目前的调度规则不能很好地适应未来径流变化,而考虑未来径流变化的多目标优化调度规则能有效协调供水和发电的矛盾。以发电和供水为主两种不同调度规则对各目标的影响存在差异,其中主要考虑供水的调度规则能显著提高(18.7%)水库的供水量。     

梯级水库群多目标优化调度规则研究 ——以溪洛渡-向家坝为例

为完整利用水库群多目标优化调度的非劣前沿信息,提出了一种优化调度函数参数、追求调度结果逼近非劣前沿的新型调度函数提取方法.对于水库群多目标优化调度模型,采用非支配排序多目标优化算法II(NSGA-II)求解,分别获取丰、平、枯典型年的非劣前沿集,将其作为代理模型的训练样本,实现二维非劣前沿的函数表达.采用多元线性构型构...     

基于改进调度图的西大洋水库综合调度研究

水库的建设为人类带来了巨大的社会经济效益,但同时由于传统的水库在建设和运行时对河流生态系统安全以及库区的环境保护考虑不足,也引发了一系列的生态环境问题。实施兼顾社会经济需求和河流生态健康的综合调度是减轻水库对于生态系统负面影响的主要方法之一。本文提出一种基于改进调度图的综合调度方法,将生态需水作为水库兴利调度的一个用水部门加入水库调度计算,对水库原有调度图和调度规则进行调整。和基于优化模型的多目标调度方法相比,该方法具有简便、直观、可以在缺乏径流预测的情况下使用的特点。本文进一步将该方法应用于大清河流域的西大洋水库,根据下游白洋淀湿地的生态需水要求,绘制了西大洋水库的改进调度图,制定了相应的综合调度规则。根据改进调度图的指导,西大洋水库在协调社会经济用水的同时可以保证白洋淀在平水年、枯水年和丰水年的平均水位分别达到6.78m、6.5m和8.42m,基本能够满足白洋淀的生态需水要求。     

基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能源系统多元负荷预测

精确的多元负荷预测对于综合能源系统的能源调度与运行规划起到重要的作用.对电、热、冷负荷单独进行预测的传统方法会忽略多元负荷间的耦合关系.针对这一问题,提出一种基于多目标Stacking集成学习的多元负荷协同预测模型.引入最大信息系数对多元负荷及天气因素进行相关性分析,并提出负荷耦合形态指标来深度挖掘多元负荷间的耦合关系...     

多目标调度模型在尼山水库的应用

针对多目标水库的特点,建立了四个优化调度目标函数模型。从分析每个模型的可行性着手,采用联解模型的方式,运用逐次优化算法(POA)和遗传算法(GA)推求水库的运行策略。对POA与GA两种方法进行比较,验证计算结果的可靠性。根据求解的优化调度策略和稳定蓄水概率分布图,采用模糊规则确定分区调度图,指导实时调度。运用计算机技术建立考虑时段来水预测的水库优化调度和防洪调度的多目标调度管理系统,部分功能借助于地理信息系统(GIS)实现了可视化。经曲阜市尼山水库的实例验证,该成果具有明显的经济社会效益。     

基于确定性解法的新能源微电网经济运行优化

针对典型的微电网应用场景,研究光伏发电、风力发电测和负荷预测误差的数学规律,在考虑微电网环保性因素、经济性因素的基础上,构建基于确定性解法的微电网经济运行优化模型,该模型简化了多目标问题的求解难度。在具体算例中,分析不同置信度、不同预测误差及不同环保算子对微电网经济运行的影响。研究结果表明：提高光伏出力、风电出力和负荷预测精度可以降低微电网优化运行成本;微电网优化运行模型求解时,确定性解法的算法收敛速度快,迭代时间更短。     

基于确定性解法的新能源微电网经济运行优化

针对典型的微电网应用场景,研究光伏发电、风力发电测和负荷预测误差的数学规律,在考虑微电网环保性因素、经济性因素的基础上,构建基于确定性解法的微电网经济运行优化模型,该模型简化了多目标问题的求解难度。在具体算例中,分析不同置信度、不同预测误差及不同环保算子对微电网经济运行的影响。研究结果表明：提高光伏出力、风电出力和负荷预测精度可以降低微电网优化运行成本;微电网优化运行模型求解时,确定性解法的算法收敛速度快,迭代时间更短。     

基于局部学习和多目标优化的选择性异质集成超短期风电功率预测方法

风能的间歇性、波动性和随机性会对电网造成巨大冲击,准确的风电功率预测对于制定发电计划和统筹调度至关重要,因此提出一种基于进化多目标优化的选择性异质集成(evolutionary multi-objective optimization based selection heterogeneous ensemble,EMO...