金沙江梯级水电站发电长期优化调度研究

本文以金沙江干流梯级水电站为研究对象,建立了金沙江梯级水电站兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的单库优化联合调度和梯级优化联合调度2种长期优化调度模型,利用动态规划和逐次逼近动态规划方法求解,结果显示考虑上下游水力联系和电力补偿的梯级优化联合调度的效果更好。     

金沙江干流梯级水电站水库群长期优化调度

以金沙江干流梯级水电站水库群为研究对象,建立了金沙江梯级水电站水库群兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的长期优化调度模型;考虑水电系统的调峰要求,建立了金沙江梯级发电量最大长期优化调度模型.均用逐次逼近动态规划法求解,结果表明,调峰系数不同对梯级水电站发电效益及运行方式有明显影响.     

西江公司梯级水电站短期优化联合调度研究

基于西江公司水调自动化系统,探讨研究其所属的梯级贵港和桂平2座水电站短期优化联合调度,建立了梯级发电量最大模型和考虑调峰约束模型,介绍了离散微分动态规划(DDDP)算法的求解方法,并利用该方法进行了具体实例计算,深入分析了枯、平、丰3种不同流量的来水日下发电量最大模型的优化结果和考虑调峰约束的影响,为公司梯级水电站合理安排负荷分配提供一定的借鉴。     

梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发

传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.     

梯级水电站水光互补系统调峰运行方式研究

针对梯级流域涉及电站数量较多，光伏出力的随机性和不确定性等问题，提出了一种能够考虑机组负荷分配的水电调峰模型。首先，以调峰效益最大为目标，构建了一种水光互补的梯级水电站调峰模型；然后，根据所得梯级电站群日内发电曲线，构建基于调峰模式下的梯级水电站负荷分配模型；最后，针对梯级水电站枯期时对比分析了3种场景下以调峰效益最大模型的水光互补系统调峰优化结果，验证了模型的合理性与有效性。     

福建梯级水电站群短期优化调度模型及其算法

文章建立了福建梯级水电站短期用水最小模型，利用逐次逼近算法有效地分配各水电站的负荷，使得在控制期末梯级电站消耗的水（能量之和）最少。求解该模型时综合考虑了各种约束条件，并给出了详细的求解方法，为大规模水电站群优化调度提供了例证。     

基于分时电价的三峡梯级水电站联合优化调度研究

针对电力市场下水电站优化运行问题,建立了基于分时电价的三峡梯级水电站联合优化调度 模型。优化调度模型以系统发电效益最大为目标,考虑了分时电价因子和梯级水库间流量传播问题。 采用改进遗传算法求解模型,运用正切轮盘赌选择算子保持适应度函数非负;应用随个体适应值大小和 群体分散程度自适应控制的遗传参数,保持种群多样性。研究成果表明:在电力市场下,水库优化调度 的目标函数选取为发电效益最大有实用价值,对未来三峡梯级水电站日发电计划的编制有一定借鉴意 义和应用价值。     

梯级水电站群联合优化调度研究与应用

为保证梯级水电站安全、稳定、高效运行,充分利用水资源,需要对梯级水电站进行联合优化调度。根据梯级水电站蓄能最大原则,全方位考虑梯级水电站运行的约束条件,通过逐步搜索算法,对梯级水电站面临时段的运行进行优化计算,并根据优化结果制定梯级水电站优化调度规则。梯级水电站蓄能最大原则在短期能使梯级水电站蓄能最大,长期能使梯级水电站群发电量达到最大,根据梯级水电站蓄能最大原则制定的梯级水电站,短期调度规则能够使梯级水电站取得效益最大化。     

沅水干流梯级水电站发电补偿效益偿还机制研究

三板溪水电站为沅水干流梯级开发的控制性工程,对下游梯级的补偿效益显著。由于目前尚未实行梯级补偿效益偿还机制,三板溪水电站补偿效益得不到偿还,由此致使自身财务陷入被动的局面。在阐述受益电站一般界定方法的基础上,结合沅水干流径流特性和补偿情况,合理确定了施益电站和受益电站;明确了沅水干流梯级补偿效益的界定及计算方法;提出了合理的沅水干流梯级水电站发电补偿效益分配办法及偿付方式。     

电力系统中梯级水电站实时优化运行控制新算法

提出一种综合应用搜索法、动态规划法等实现梯级水电站实时优化运行控制的数学模型和算 法。该数学模型和算法理论严谨，而且计算时间比较短，同时考虑了厂内经济运行，将 负荷直接分配至各电站各台机组。曾将此模型和算法运用于清江梯级水电站并进行了仿真计 算，结果令人满意。现已将此模型和算法实际应用于湖南东江水电厂，取得了良好的经济效 益。     

基于逐步优化算法的梯级水电站中长期优化调度

建立了梯级水电站中长期联合优化调度模型,并采用逐步优化算法对其进行求解。以金沙江中游梯级水电站群为例,通过计算,得到了合理的联合优化调度方案。与各水库单独运行对比,其多年平均发电量、枯期发电量及水量利用率均有不同程度的提高。该结果表明此方法应用于实际生产中切实有效,也为梯级水电站联合优化调度运行提供了一种可行的途径。     

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。     

梯级水电站日优化运行控制研究

本文提出一种综合应用搜索法，动态规划法实现梯级水电站日优化运行控制的数学模型和算法，它既可用于实时的梯级水电站发电控制，又可用于制定梯级水电站日发电计划。本数学模型和算法在理论上是严谨的，而且计算时间比较短、能满足实际运行的需要。曾将此模型和算法应用于东江梯级电站，仿真计算的结果是比较满意的。     

梯级水电站群中长期优化调度的离散梯度逐步优化算法

充分利用现有水电资源,进行库群中长期优化调度是构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系的重要措施。逐步优化算法(POA)将多阶段问题转化为多个两阶段子优化问题,是求解中长期库群优化调度较为广泛且有效的一种方法。但随着水库数目的增加,POA仍会面临严重的"维数灾"问题。本文以梯度下降法为基础,提出离散梯度的概念及离散梯度逐步优化算法(DGPOA),该方法在不直接求导的情况下充分利用局部离散梯度信息确定最优搜索方向,可以快速获得优化结果。最后将该算法应用到澜沧江流域五水库梯级系统中,在不同离散精度和来水条件下,利用POA、POA-DPSA和DGPOA算法对梯级水库进行优化计算。结果表明,在不显著降低全局搜索能力的情况下,DGPOA的计算速度分别达到了POA-DPSA算法的8~12倍,POA算法的50~250倍,是一种解决梯级水库站群中长期优化调度中"维数灾"问题的有效方法。     

洛河梯级水电站联合优化调度方案研究

一、梯级水电站概况黄河支流洛河上有禹门河、具有水、张村、崛山4座梯级水电站,故县水库是一座以防洪为主,以灌溉、供水、发电综合利用为目标的大型水利枢纽,最大坝高125 m,总库容11.75亿m3,电站装机容量60MW,3台机组于1992年年底并网发电,主要承担洛阳地区电网的调峰任务。其调峰运行,使得下游各电站在一日内流量变幅较大,同时,产生的不稳定流对洛宁、宜阳等县的灌溉、发电、供水和水产养殖等造成一定的影响。     

电价下行下沅水梯级水电站群中长期联合调度策略研究

为研究电力市场规则下沅水流域梯级水电站中长期调度运行最优策略,以沅水干流三板溪、白市、托口、五强溪4座水电站为实例,构建了梯级水电站群发电效益最大模型,并提出轮库迭代增量动态规划方法进行求解.通过对不同水文年型不同现行电价下进行梯级水电站优化调度计算,得出中长期沅水流域梯级水电站联合优化调度策略.研究表明,三板溪水电站...     

海浪河流域梯级水电站布局研究

通过对海浪河已有规划基础上,以争取最大化的经济效益和生态环境效益为目标,进一步研究海浪河流域梯级水电站的合理布局。     

基于改进粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题.考虑发电效益和存水效益结合峰谷电价建立综合效益最大模型,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,引入收缩因子和杂交算子对其进行改进.应用改进粒子群算法对"水布垭水电站一隔河岩水电站一高坝洲水电站"进行短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益,同时缓解高峰期用电紧张局面有更高的应用价值;应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果.     

金沙江中游梯级水电站联合优化调度实践

分析了金沙江中游区域梯级水电站联合调度的特殊性及复杂性,从电调的角度介绍了金中集控中心自成立以来对受控梯级水电站联合调度的具体实施,总结了梯级水电站联合优化调度的措施,并分析了梯级水电站联合优化调度的综合效益,发现优化调度成效明显。     

梯级水电站群优化调度算法研究

根据梯级水电站群远程集控调度的特点,研究了适用于梯级水电站群的优化调度算法。讨论了梯级水电站群优化调度准则,对几种典型优化算法的适应性和局限性进行了分析比较。结果表明,在流域梯级电站数量较少时可采用动态规划算法,在流域梯级电站规模较大时可采用基于遗传算法的改进型优化算法。按照流域梯级水电站的实际情况采用适应的优化算法,才能发挥梯级水电站远程集控优化调度系统的优势。