梯级水库群发电优化调度评述

总结了水库群发电优化调度的研究过程,并对现有研究方法的优缺点进行了归纳,分析了梯级水库群发电调度研究面临的问题及发展趋势,指出今后研究的策略为:研究多年调节水库年末消落水位变化规律;应用新的模拟进化算法,求解发电调度模型,制订发电计划;研究梯级水库长期负荷分配的最优准则、数学模型及求解方法,在梯级水库间合理分配电网,下达发电任务;研究梯级水库调度图的制订以及发电会商系统的开发建设;开发发电调度软件系统.     

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。     

汉江流域梯级水库群优化调度研究

随着经济社会的快速发展,日益上升的水资源需求率与水资源的污染短缺相抵触,汉江流域作为长江一级支流,是沿线城镇的主要供水水源地之一。但是汉江流域水资源的管理面临较大的挑战,要实现水资源系统的优化配置,水量调度必不可少。文章使用POA算法对汉江流域的水库群进行优化调度,并取得了较好的成果。     

大规模混联水库群长期优化调度

混联水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题.针对问题特点,应用水力关联矩阵描述混联水库群之间的水力联系,进而应用逐次优化算法(POA)和动态规划逐次渐近(DPSA)算法对该问题在时间和空间上进行降维.以金沙江、雅砻江和大渡河干流10座具有季调节能力以上调节性能的混联水库群作为研究对象,分别采用DPSA和POA-DPSA两种算法对问题进行求解,并初步分析了联合调度对径流的影响.优化结果相对于设计值都有一定程度的提高,且寻优速度较快.     

基于逐次逼近遗传算法的梯级水库优化调度

利用传统遗传算法求解水库优化调度问题时,经过遗传操作产生的新个体可能是不可行解,因此需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,提出了逐次逼近遗传算法(GASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并通过搜索空间的不断改变,逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP)和逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.     

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。     

梯级电站水库优化调度研究

针对梯级电站水库优化调度问题，建立以发电收益现值最大为目标的数学模型，进行优化计算，求解梯级电站水库优化调度方案。结果分析表明，所提模型与计算方法是可行和实用的。     

长江流域梯级水库群联合调度关键问题研究

长江流域干支流已建和在建的大型梯级水库群规模庞大,实施联合调度将对长江防洪安全、水资源优化配置和水电能源高效利用意义重大.对长江流域大型梯级水库群联合调度需要解决的主要理论、方法、技术和管理问题进行了归纳剖析,并结合近年来开展的相关科研工作,简要介绍在大型梯级水库群联合调度的发展战略、优化模型、生态调度、管理体制和仿真...     

湖北汉江梯级水库群联合优化调度研究

湖北汉江流域已形成大规模梯级水库群,为了充分发挥梯级水库群联合补偿调节的优势,实现水电站最优经济运行,本文对湖北汉江流域水电站群运行特性进行分析研究。考虑各电站之间的水力和电力联系,在常规调度图模拟及传统优化调度的基础上,采用基于GAMS平台的非线性规划法以及基于可行空间搜索遗传算法,制定复杂混联水库群的发电优化调度规则。优化效果显著,充分体现水库群优化调度作用,为湖北汉江梯级水电站水库群的实际调度提供最佳的指导和方案。     

基于多重迭代算法的梯级水库群调度图优化方法

基于梯级水库群中各水库的常规调度图,建立了以梯级水库群多年平均发电量最大为目标的梯级水库群调度图优化数学模型,提出了基于多重迭代实现高维模型降维的求解算法,即以轮库迭代法实现空间多水库降维,以轮线迭代法实现单一水库多调度线降维,以逐次优化算法实现调度线状态降维。万安溪-白沙梯级水库群的算例计算结果表明,该优化方法能获得形态合理的优化调度图,并能有效提高水库群发电量。     

梯级泵站叶片全调节日优化运行研究

梯级泵站群优化运行是具有非线性、多阶段、多维度特征的复杂科学问题,为解决梯级泵站运行效率较低、耗能较高等问题,开展梯级泵站叶片全调节日优化运行研究,运用动态规划逐次渐近法对单级泵站多机组叶片全调节进行优化计算,采用逆序查表法对梯级泵站日优化运行问题进行求解,最后对南水北调来水调入密云水库梯级泵站工程优化展开实例研究,考虑峰谷电价的影响,梯级泵站日提水总量为176.36×10~4m~3,泵站效率为43.27%,优化后梯级泵站日运行费用减少23.77%,优化效果明显。     

基于降雨预报信息的梯级水电站不确定优化调度研究I：聚合分解降维

基于降雨预报信息的水库群预报优化调度有利于提高水库群水电站发电效益。本文首先采用聚合分解思想将梯级水库群来水量和库容聚合等效为单库,从而简化水库群径流过程的描述和降低高维计算空间,使随机动态规划模型（SDP）在梯级水库群的应用中可以考虑更多的信息来提高模型效率;然后在径流预报中考虑美国全球预报系统（GFS）发布的未来10d降雨预报信息,来提高中期径流预报精度;最后在考虑径流预报不确定性的基础上建立了聚合分解贝叶斯随机动态规划模型（AD-BSDP）。同时与传统调度图、聚合来水量的随机动态规划模型（AF-SDP）和聚合来水量、库容的聚合分解随机动态规划模型（AD-SDP）进行对比分析,其结果表明,考虑预报信息不确定性的AD-BSDP模型比其他模型具有更高的效率和稳定性。     

基于并行混沌量子粒子群算法的梯级水库群防洪优化调度研究

梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟收敛问题。研究工作试图将量子粒子群算法(QPSO)引入到水库群防洪优化调度问题中,为了提高算法的全局搜索能力和收敛性能,对标准QPSO做了改进,包括利用混沌思想初始化种群、自适应激活机制和精英粒子混沌局部搜索策略3个方面,并引入多核并行计算技术以降低计算时间,提出了并行混沌量子粒子群算法(PCQPSO),函数测试证明了PCQPSO的可行性、稳定性和高效性。将PCQPSO应用到水库群防洪优化调度问题中,与POA、QPSO进行对比分析,结果表明PCQPSO收敛效率快、求解精度高,为解决梯级水库群防洪优化调度问题提供了一种有效的新思路。     

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.     

黄河上游水库群防凌优化调度研究

本文针对黄河上游凌汛期河道水量调节特点和龙羊峡、刘家峡水库防凌运行方式,分析了影响刘家峡水库防凌运用的主要因素,研究了刘家峡水库防凌库容与梯级出力的关系,借鉴逐步优化思想,提出了优化刘家峡水库防凌库容的方法,并建立了模拟优化模型,最后用实际资料对模型进行了检验。     

优化中华鲟产卵场水动力环境的梯级水库联合调度研究

为保护中华鲟资源,修复其产卵场水动力环境,通过资料调查、数值模拟等方法,明确三峡-葛洲坝梯级水库联合运行前后葛洲坝下中华鲟产卵场水动力环境演变趋势,构建优化中华鲟产卵场水动力环境的梯级水库联合调度模型。对比分析2010年中华鲟产卵期(10—12月)梯级水库实际调度过程与优化调度,得出结论:三峡-葛洲坝联合优化调度方案在满足梯级水库常规调度目标的同时,可有效提高中华鲟产卵场产卵适合度,优化产卵场水动力环境,增加中华鲟自然繁殖的概率,有效保护中华鲟资源。     

两种多维动态规划算法在梯级水库优化调度中的应用

针对目前大多数改进动态规划算法和智能优化算法应用于梯级水库联合优化调度模型求解时的非全局收敛问题,给出了状态组合遍历和多层嵌套两种多维动态规划算法的求解模式,并从程序复杂度、内存占用以及运行时间等方面对两种方法进行了对比分析,以李仙江流域三库梯级系统为研究背景进行实例计算,得出嵌套结构多维动态规划算法在程序复杂度和内存占用量方面要优于组合遍历多维动态规划算法,但在运行时间方面有所不足的结论。为提高嵌套结构多维动态规划算法的计算效率,将其与并行计算相结合,实例计算表明,并行计算能在一定程度上缓解其运行时间长的缺陷。     

苗家坝-碧口梯级水库汛期水位动态控制研究

本文将单一水库预泄能力约束法,推广到梯级水库汛期水位动态控制中,并建立了梯级水库汛期水位联合运用和动态控制模型,假定预报信息准确,在不降低下游保护对象的防洪标准的前提下,最大限度发挥梯级水库的兴利效益。以苗家坝、碧口水库为对象进行了实时调度模拟,其结果相比于原设计汛限水位动态控制方案,减少了弃水,且保证最大出库流量均在可控范围内,达到在不降低防洪标准的前提下提高梯级水库兴利效益的目的,大大提高了洪水资源利用率。     

梯级水库短期优化调度模型的精细化与GPU并行实现

目前制约梯级水库短期优化调度在实际工程中应用的主要瓶颈有:所构建的优化模型存在不合理的简化策略,所选择的求解算法无法保证解的质量以及模型的计算时间远超规定时长。为解决上述问题,本文首先构建精细至水电站各机组工作特性的优化调度模型,接着通过二重嵌套动态规划(DP)计算给定模拟精度下的高质量解,并针对算法固有的"维数灾"问题,一方面通过数据压缩与数据库技术降低程序的内存占用量,另一方面将GPU并行加速技术首次引入水库调度领域,通过OpenACC实现算法的GPU并行以减少计算时间。最后通过潘口、小漩梯级水库日优化调度的实例研究与对比分析得出:精细模型较传统模型能更好地贴合电站的实际工况,提高梯级系统的发电效益;内存占用缩减策略的引入能有效降低算法的空间复杂度;GPU并行较传统的CPU并行能大幅提升算法的求解速度。由此为短期优化调度的理论发展与算法"维数灾"的处理提供借鉴。