电网水电站水库群跨流域补偿调度方法

文中考虑了水能利用最大化、水电站群保证出力以及电网水电负荷空间等应用需求,建立了电网水电站水库群跨流域补偿调度模型,并给出了数学模型求解方法,最后结合广西电网开展模型应用实例分析,表明该模型对于水库群年计划的制定具有一定的指导作用。     

梯级水库群中防凌水库的防凌补偿效益计算

水库防凌补偿效益是以明确水库与相关对象权利与义务关系为目的的,科学合理计算防凌补偿效益是基础.本文通过分析黄河上游梯级水库群中大柳树水库的防凌补偿效益,计算得到消减宁蒙河段凌灾、提高防护对象防凌标准和防凌安全、补偿上游梯级水库发电和补偿刘家峡水库下游综合用水四种补偿效益最小值依次为1.320亿元/年、0.1072亿元/年、2.0246亿元/年和0.9925亿元/年,进而得出大柳树水库防凌补偿效益最小值4.4443亿元/年.     

水电站水库群分区调度图的基本研究

本文提出了应用水电站水库群分区调度图进行库群长期调度的新方法。该调度图的绘制,则是通过建立水库优化调度模型、设计计算径流系列、进行统计分析和优化计算等步骤实现的。实例研究结果证明了该方法的有效性和可行性。     

乌江流域梯级水电站水库群联合调度初探

通过对乌江梯级水电站水库群联合调度工作的进展情况和2004年乌江梯级水库群联合调度实践的分析，阐述了流域公司追求发电效益最大化的最佳途径是利用先进的自动化技术，实行梯级水库联合调度，以增加梯级发电量。     

水库群分布式防洪调度决策支持系统设计

水库群分布式防洪调度决策支持系统是实现全流域防洪调度的关键和核心。首先简要介绍水库群分布式防洪调度决策支持系统的概念和定义，然后介绍系统总体设计及主要功能实现的技术路线和方法。系统结合防洪调度实际，充分利用计算机技术和计算模型技术，设计合理、功能强、应用方便，具有良好的发展和应用前景。     

蜂群遗传算法及在水库群优化调度中的应用

介绍了一种基于蜂群繁殖原理的改进遗传算法———蜂群遗传算法（BSGA）,采用改进的遗传算子解决了传统遗传算法中“选择压力”和“种群多样性”之间的矛盾。将该算法应用于梯级水库优化调度的研究中,通过对清江梯级水库群优化调度的实例计算,得到了合理的全局最优解,验证了BSGA的可靠性和实用性。     

水库群联合供水调度规则形式研究进展

揭示水库群联合供水调度规则构成要素的二重性特征,阐述水库群供水规则和分水规则的作用和意义,对水库群联合供水调度中广泛采用的调度图、调度函数和其他规则形式的研究与应用现状进行总结评述,并指出在相应各研究方向上需要进一步加强的工作。     

考虑生态用水的水库群优化调度研究

生态用水调度是维持河道生态健康稳定的重要手段,在水库群的调度规则中应当纳入生态用水因素。通过考虑生态流量目标需求,建立了沙河水库群生态用水调度模型,并根据长系列优化运行的结果,对考虑生态的水库群调度规则和生态流量满足程度进行分析。结果表明,进行生态调度能有效减小供水期末的生态破坏,而对社会经济用水影响不大,最小生态和适宜生态流量的保证率分别达到98%和82%,且下游河道的流量更接近天然水流情势;库水位在不同的水平年表现不同的变化趋势,同时水库调度规则受到上下游次序和边界入流的影响,可为水库群联合进行生态用水调度提供依据。     

大系统分解协调法互联电网水库群长期随机优化调度计算

大系统理论已逐渐应用于电力系统的各种研究和计算领域。本课题利用大系统分解协调原理对大型水火电混联系统的水库群调度方案进行优化计算,这是水库群长期随机优化调度计算的一种新的尝试。本课题的研究旨在考虑水火混联系统的实际情况,充分利用该区域的水资源,使得整个系统的发电成本均值最低,为领导部门和用户提供各种调度方案及论证报告。     

混联水库群的双量调度函数研究

构建了水量调度函数和能量调度函数相结合的双量调度函数来模拟指导混联水库群联合调度运行。以三峡梯级和清江梯级组成的混联水库群为研究对象,选择1951-2011年实测旬径流系列进行模拟调度。结果表明:混联水库群的非线性双量调度函数方案与常规调度方案相比,多年平均发电量增加68.9亿kW.h,增幅达3.31%,非线性双量调度函数方案调度轨迹接近理论最优调度轨迹,在不降低防洪标准的前提下,可显著增加混联水库群的兴利效益。     

金沙江梯级与三峡水库群联合蓄水优化调度

依据长江上游流域水文气象特征,确定各水库提前蓄水时机。建立了基于防洪、发电和蓄水的多目标调度模型,采用Pareto存档动态维度搜索算法（PA-DDS）优化求解,得到一系列非劣优化蓄水方案。结果表明：在不降低原设计防洪标准前提下,乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝和三峡水库的优化起蓄水时间可分别提前至8月1日,8月1日,9月1日,9月1日和9月10日,与原设计方案相比,优化方案蓄水期年均发电量可增加36.82亿kW?h,增幅3.12%;水库蓄满率达95.09%,提高3.38%。对于蓄水期为平、枯水年份,各水库蓄水时间可进一步提前至8月1日,8月1日,8月25日,8月25日和9月1日,蓄水期年均发电量可增加45.75亿kW?h,增幅4.10%;蓄满率由88.52%提高至93.89%,经济效益显著。     

水库群供水优化调度的改进蚁群算法应用研究

针对水库群供水优化调度问题,建立改进蚁群算法求解带罚函数的水库群供水优化调度数学模型,重点研究蚁群算法的改进。在对传统蚁群算法研究的基础上,提出一种自适应调整信息素挥发系数、信息量及转移概率的改进蚁群算法,克服传统蚁群算法收敛速度慢且容易陷入局部极值等方面的缺陷,并将其应用于黑河三水库联合供水优化调度中。与传统蚁群算法优化结果的比较表明,应用改进蚁群算法的优化调度结果较传统蚁群算法更为合理,该算法有利于提高计算效率、优化质量及改善收敛性能,为解决水库群供水优化调度问题提供了新方法。     

基于改进微粒群算法的梯级水库群优化调度

为了进一步增强微粒群算法的优化性能,提出了一种改进微粒群算法,并将其用于求解梯级水库群的优化调度.该算法引进了类似遗传算法的交叉和变异算子来提高搜索效率,其中交叉是微粒在解空间中的位置以一定的概率随机进行算术交叉,变异是微粒以一定的概率随机使速度矢量的某一维分量变为0.为了加速收敛,初始微粒群生成时采用了有条件的随机自动生成方式,并利用惩罚函数法来处理边界条件和其它非等式约束.实例计算结果表明,改进微粒群算法具有比常规动态规划法和常规微粒群算法更快的计算速度,且优化调度结果比较满意.     

水库群蓄水调度多目标随机规划与聚类分析

梯级水库群汛后蓄水期蓄水时机、速率、次序决策面临径流不确定、多目标竞合关系复杂等问题。针对蓄水期决策难题,构建发电、蓄满、生态、上、下游防洪安全等指标的水库群多目标随机规划模型,生成非劣解集;采用K均值聚类法提取非劣解集类别特征,分析目标矛盾关系及蓄水机制。以溪洛渡-葛洲坝梯级水库群为例,结果表明：蓄水期来水越枯,蓄水难度越大,综合效益越低,枯水年发电量较丰水年下降了21.6%;上游防洪安全与发电量矛盾性最强,由枯到丰相关系数降低了0.047;溪洛渡、三峡蓄水呈分段式变化,前期快速蓄水,中后期缓速蓄水。本研究提出的耦合水库群多目标随机规划与聚类分析方法对于科学制定水库群蓄水方案具有参考价值。     

黄河上游梯级水库群大气环境补偿效益计算

给出了水库大气环境补偿效益的内涵和计算方法.分析了黄河干流梯级水库补偿调节系统,建立了不同目标相耦合的梯级水库补偿调度模型,并进行了求解.在此基础上,研究了2000现状年和2010、2020水平年龙、刘两库的大气环境补偿效益及其动态变化规律.结果显示,在2000现状年和2010、2020水平年下,龙、刘两库的大气环境补偿效益分别为3556.74万元、3640.68万元和2994.57万元;龙、刘两库对干流梯级水库的大气环境补偿效益与龙羊峡水库自身大气环境补偿效益变化规律相同,都足先增大后减小,而刘家峡水库大气环境补偿效益随时间推移呈下降趋势.     

考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。     

跨流域调水条件下水库群联合调度图概化降维方法研究

由于单纯采用优化算法求解大规模水库群联合调度图存在搜索效率低和求解结果不合理的问题,所以本文以辽宁省水资源联合调度北线工程为研究背景,进行水库群联合调度图概化降维方法研究。首先根据聚合水库中主要用水户供水限制线的基本型式、聚合水库时段平均余缺水分布和反映水库调度经验规律的启发式信息,确定调度图概化降维方法;然后建立基于概化调度图的模拟-优化求解模型。实例研究表明,调度图概化降维方法不仅降低了优化算法搜索最优解的难度,而且提高了调度图的合理性和实用性。     

水库群运行的改进深度神经网络模拟方法

流域大规模水库群的形成导致径流时空分布发生深刻变化,而不同水库群往往分属不同业主调度管理,上游水库群的下泄计划无法实时获取,给下游水库调度计划编制带来困难,并且影响下游水库运行安全。本文提出一种水库群运行自适应矩估计改进深度神经网络模拟方法,通过改善深度神经网络参数训练方式,从水库群历史运行数据中提取调度规则,在此基础上对水库群运行进行模拟,并结合实例研究,将结果与传统神经网络方法进行综合对比。结果表明,本文所提出的方法能够更好地模拟水库群运行,所模拟的观音岩、锦屏一级和二滩水库下泄流量平均相对误差分别为8%、11%和10%,均优于反向传播(BP)神经网络结果,可为探究调度计划未知情况下的水库运行规律提供新途径。     

有外调水源的多年调节水库群供水优化调度模型研究

本文以D市跨流域调水水库群为背景,建立了有外调水源的多年调节水库群供水优化调度模型,将调水和供水统一参与优化,对系统进行减规模和降维处理,采用动态规划方法进行全局寻优。提出了多年调节水库年末蓄水目标的概念,其值通过优选合理确定,以此将年调度与多年调节有机结合起来。与常规调度相比,优化调度年平均少调水844?104m3,水库群总弃水减少299?104m3,水库群年末蓄水量大幅提高,枯水段供水量增大,减小了供水破坏深度。对比结果表明,采用优化调度,在充分挖掘本地水资源供水潜力、有效降低供水成本的同时,提高了枯水期供水安全保障程度。