基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

不同电价机制下的沅水梯级水库优化调度研究

针对沅水流域梯级电站不同的电价政策,以流域梯级电站整体效益最大化为目标,对三板溪、挂治、洪江、五强溪、凌津滩电站进行统一优化调度分析,求得三板溪、五强溪水库中长期水位控制及发电最优方案。     

考虑蓄水期弃水风险的水库长期发电调度方法

短期径流的大幅波动使得以平均径流为基础制定的水库长期调度方案面临较大弃水风险,是影响水库长期调度决策合理性的重要因素。本文考虑日尺度径流波动影响,提出一种蓄水期弃水风险量化方法,并建立了耦合弃水风险的水库长期发电调度模型。利用长系列日径流资料,结合风险最小蓄水规则,以不蓄弃水流量为指标量化蓄水期各月弃水风险;采用Copula函数构建月均入流与弃水风险的联合分布和条件概率分布,明晰了特定入流条件的风险置信区间;最后,将弃水风险以弃电损失函数融入优化模型,以获得更符合实际的长期调度方案。以澜沧江流域小湾水库为工程背景进行调度模拟分析,结果表明本文方法能够有效降低水库长期优化调度方案的弃水风险,有利于提高优化结果的可操作性,与传统方法相比,能够使多年平均弃水减少约4.76亿m³、发电量增加约1.15亿kW·h。     

基于来水超越几率的水电站水库优化调度

根据水库发电调度图的研究和应用现状，分析了常规调度图和目前一般优化调度图的不足之处，针对一般优化调度对来水预报仍然为确定性来水，且往往准确度值得怀疑的问题。文章在水电发电优化调度中引入来水超越几率，并采用混沌优化对安康水库优化调度进行研究，找出对应于不同来水几率下多年的最优运行轨迹，绘制成调度图，经过算法模拟计算证明该调度图较常规调度图取得了1．75％的发电量效益，且具有更大的实用性和可操作性。     

基于实时弃水风险评估的梯级水电优化调度方法

针对梯级水电实时调度过程根据电网运行实际及上下游水情变化进行必要的出力重新分配时,需兼顾快速、公平、优化等特点,提出了基于实时弃水风险评估的梯级水电优化调度方法,并详述了模型的构建及求解方法。引入预弃时间定义弃水风险,并根据弃水风险开展出力调整,体现了调度的公平性;在进行出力调整过程中,引入流量滞时并将优化前后梯级总出力不变作为约束条件,既保证了电力平衡及电网通道等安全约束,又体现了梯级上下游紧密的电力及水力联系。经应用表明,该方法能够快速可靠的满足实际运行需求,可为解决同类问题提供参考。     

基于改进萤火虫算法的梯级水库优化调度研究

梯级水电站水库群联合调度问题具有复杂的约束条件,受到发电、供水、防洪等目标的制约。作为多目标非线性优化调度问题,为了解决传统算法中存在结果受初值参数影响较大、容易陷入局部最优解、收敛速度不理想等问题,首次尝试将萤火虫算法引入梯级水库优化调度研究中。在传统萤火虫算法模仿自然界萤火虫捕食求偶行为的基础上,对其进行优化与改进,引入目标空间中解的Pareto支配关系比较萤火虫荧光亮度,比较其优化解,采用轮盘赌法确定萤火虫每次更新过程中的移动路径,利用精英保留策略建立多目标萤火虫模型。通过典型的梯级水电站进行仿真计算,研究结果表明,改进的多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力,能更好地进行全局搜索和局部搜索,计算过程中具有良好的稳定性,并且计算效率较高,优于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和蚁群算法(ACO),为多阶段、多约束的梯级水电站水库群中长期优化调度问题提供了新的途径和新方法。     

基于决策因子选择的梯级水库多目标优化调度规则研究

运用极端随机森林挖掘水库调度信息,考虑各水库相关因子与决策目标的相互关系,提出了梯级水库输入数据选择(Cascade-reservoir Input-variables Selection,CIS)方法,引入Gaussian径向基函数建立水库调度规则,并采用PA-DDS多目标算法对水库调度规则参数进行优化,得到了同时考虑供水和发电的多目标优化调度规则集。汉江上游梯级水库的应用结果表明:CIS方法能优选得到较为稳定的决策因子,且能在充分利用已有优选信息的同时避免决策因子选取上的重复和冗余;经梯级多目标优化调度,优选的决策因子能得到比传统决策因子结果分布更优的非劣解集,在以发电为主要目标进行优化调度时,能有效调整汛期和非汛期的水量利用方式,梯级水库年均发电量和供水量分别提高了0.33%和7.84%。     

基于长期与中长期嵌套的水库优化调度

为解决水库优化调度过程中时间尺度不同而导致的水库综合效益不高的问题,以防洪与兴利为目标,将水库长期优化调度与中长期优化调度进行嵌套,建立水库多目标优化调度嵌套模型。其中,多目标问题通过约束法将防洪目标转换为硬性约束后,再转化为求解发电量最大值的单目标问题。算法方面,综合对比后确定长期优化调度采用动态规划算法求解、中长期优化调度采用遗传算法求解。为验证嵌套模型的优化效果,以澄碧河水库为例,进行水库优化模拟调度。结果表明:在满足防洪目标的前提下,嵌套模型优化调度方案相较于长期优化调度方案和实际调度方案效益均更高,验证了嵌套模型在水库优化调度问题中的优越性。     

基于Fortran与VB混编的水库群联合优化调度系统研究

介绍了Visual Basic与Fortran两种语言混合编程的基本方法,研究并解决了两种语言之间结构体数组传递的技术关键。建立基于Fortran语言的水库群联合优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行求解。最后结合了VB人机交互界面的优点和Fortran在数值运算方面的长处,实现水库群联合优化调度计算数据输入输出的可视化。     

基于DPSA的水库优化调度方案研究

建立了水库发电优化调度模型,并采用动态规划逐次逼近法(DPSA)与动态规划(DP)嵌套模型进行求解。以西北某流域梯级水库为例进行计算,验证了模型的合理性,得到了合理的优化调度方案。通过对常规调度图模拟方案与优化方案的汛期弃水过程、汛初6月水位、凌汛期初11月水位和出力过程进行分析,总结水库调度运行特点,可为水库的实际运行提供参考。     

水电站水库防洪优化调度的模型与方法

水库防洪调度是一种确保水库及下游安全的控制运行方法，通过建立水电站水库优化调度模型，利用动态规划方法，可以计算单一水库或者梯级水电站群的最优调度方案，从而确保水库工程安全，有效利用防洪库容拦蓄洪水，削减洪峰，减免洪水灾害，充分发挥水库的综合效益。通过建立水库防洪调度的数学模型，利用动态规划方法对单一水电站水库的防洪调度进行了研究。     

基于自适应混合蛙跳算法的水库调度研究

针对传统混合蛙跳算法存在的问题,对SFLA的局部搜索策略进行改进,提出一种结合自适应局部搜索机制的改进混合蛙跳算法(MSFLA),并应用于水库优化调度研究中。通过将MSFLA与SFLA、DP对比,优化结果证明MSFLA在求解非线性、高维的水库优化调度问题中具有较好的有效性与优越性。     

Optimal Short-term Reservoir Operation with Integrated Long-term Goals

A methodology to incorporate long-term goals within the short-term reservoir operation optimization model is proposed. Two conflicting objectives for the management of hydropower generation in two different power plants are incorporated. A chance-constrained optimization model is used to derive long-term (annual) operation strategies. With the time horizon of operation for the short-term optimization model kept equal to a single time-step of the long-term optimization model, the optimum end storages derived from the long-term model are incorporated as constraints (storage lower bounds) within the short-term model. The long-term benefits accrued from such an operation model are illustrated for a small reservoir, in South India. The solutions are compared with the historic operation. These are also compared with the solutions of a short-term optimal operation model ignoring long-term goals. The optimization model is solved using a multi-objective genetic algorithm.     

调水背景下丹江口水库优化调度与效益分析

针对南水北调中线一期工程建成调水这一新常态下丹江口水库调度问题,从丹江口水库蓄水、供水、发电等不同运行任务出发,通过设定弃水最小化、发电量最大化调度目标函数和不同供水调度情景,建立了丹江口水库优化调度模型,构建满足丹江口水库调度运行方式的求解空间,采用1956—2015年丹江口天然入库径流系列,运用较成熟的动态规划优化算法对丹江口优化调度进行模拟,研究水源地枢纽丹江口水库不同调度目标函数和运行方式对下游区域水文情势和供需水平衡的影响,试图为提出可权衡汉江流域多方用水需求的丹江口调度运行方式提供基础支撑。结果表明:考虑南水北调中线一期工程引水后,采用丹江口优化调度方案的下泄水量>272亿m³,能够满足下游基础供水需求。     

城市供水系统两级优化调度研究

为了使城市供水系统调度更具科学性,达到节能降耗的目的,对供水系统的优化调度进行研究。建立并验证了供水系统宏观模型的可行性,分析了宏观模型的精度及优势。以该宏观模型为基础,建立以最小费用为目标的一级优化模型,对多水源供水系统的流量及压力进行重新分配。以一级优化结果及宏观模型理论为前提,建立二级优化调度模型,并运用寻优能力较强的遗传算法进行求解,对北方某市的供水系统进行两级优化调度。结果表明:与优化前相比,一级优化后整体供水成本呈下降趋势;二级优化后,水泵的组合方式发生了较大变化,调速装置得到充分利用,优化后整个供水系统能耗低于优化前。因此,对供水系统进行两级优化调度是可行的,能够达到节能降耗的目的。     

改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题,引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素,构建了自适应的动态的惯性因子取值机制,并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性,从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中,验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值,克服了易陷入局部最优的缺点,为水库优化调度问题提供了一条新途径。