基于模拟退火的粒子群算法在水电站水库优化调度中的应用

介绍了一种基于模拟退火的粒子群算法,并用其求解以水电站年发电量最大建立的优化调度的数学模型.考虑到基本的粒子群算法(PSO)后期粒子趋向同一化,使其进化速度变慢,精度较差,本文将模拟退火的思想应用到具有杂交和变异的粒子群算法当中,通过模拟退火的降温过程来提高算法后期的进化速度和精度.最后,以普定水电站的优化调度为例进行了计算,结果表明,该算法的性能较基本粒子群算法有了较大改善,且明显优于常规调度方法和动态规划.     

两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用

以水电站群最小出力约束下的发电量最大为目标建立了水电站群优化调度数学模型,采用两阶段粒子群算法求解。在按目标函数进行进化计算之前,先进行以最小平均出力最大为目标的第一阶段优化,并在粒子群中引入初始可行解,以提高粒子群的质量和求解效率。以云南电网统调的7库14站主力水电站群系统为例进行了计算,结果表明,该算法能有效克服“维数灾”问题,能得到高性能的优化调度结果。     

库群长期优化调度的多核并行禁忌遗传算法

针对库群长期优化调度求解效率低下、实用性差等问题,提出了多核并行禁忌遗传算法。该算法利用遗传算法适应性强、运算简单等优势,采用多种群计算方式保持种群多样性,以提高算法的全局收敛能力;在子种群进化过程中应用单向环迁移拓扑模型进行信息交换,以增强算法收敛能力;结合子种群间求解独立的特点,引入多核并行计算策略,并使用禁忌搜索思想避免重复计算适应值,提高了算法的求解效率。红水河流域10座水电站的计算结果表明,该算法可以显著缩短计算时间,获得良好的调度方案,是求解库群长期优化调度的一种有效方法。     

省级电网发、输电设备检修优化系统研究与开发

利用集成开发工具JBuilder,采用Oracle9i数据库,成功设计开发了结构合理、功能齐全、界面友好、具有很强实用性的初级电力市场环境下省级电网发、输电设备检修优化系统,较好地解决了目前检修计划安排只靠人为经验制定和输电设备检修安排如何配合发电设备检修等问题。简要介绍了系统相应的功能设计及其实现的关键技术,系统提供了强大的人机交互功能,可以使操作员灵活地选择优化目标和设置不同的约束条件,系统应用达到了预期的效果。     

基于多核并行的中期火电开机优化算法

以指定时间段内参与计算电站的装机利用小时数相等为目标建立中期火电开机优化模型.针对问题的多状态、多阶段决策优化的特点,结合基于分治策略的Fork/Join框架,提出了多核并行的中期火电开机优化算法.该算法将原问题划分为规模较小的多个子问题分别进行求解,每个子问题从启发式搜索获得的初始可行解出发,采用逐步优化算法(POA...     

改进的火电调峰方式

针对汛期电力系统中水电在尽量减少或避免弃水而调峰能力不够时，火电参与调峰但各个时段出力不均匀的情况，提出了一种改进的火电调峰算法，以逐次切负荷法为基础，采用负荷控制的办法，避免了常规算法中对火电站计算结果进行逐个限制的复杂过程。该算法在尽可能减少火电站出力过程中连续启停机及连续升降的情况下，既能保证火电站相邻时段出力差满足爬坡速度要求，又保证了火电站全天各个时段出力尽量均匀。通过云南电网实际运行检验，所提出的火电调峰方法得到的结果更为合理，更能满足实际电网的调峰要求。     

面向省级电网的跨流域水电站群发电优化调度系统的关键技术实现

以多个省级电网跨流域水电群发电优化调度系统为背景,从工程实用性出发,在分析国内外现有库群发电优化调度技术基础上,运用计算机科学、人工智能技术,提出了能够求解复杂跨流域梯级水电站群发电优化调度系统的时空解析技术,主要包括描述梯级电站拓扑结构的有向图技术、条件约束自动设置的智能记忆方式及脚本控制技术、可扩展的优化算法接口设计及基于共享模型的MVC模式图表联动及梯级联调技术,开发了包括中长期径流预报、长中短期发电优化和实时调度的跨流域水电站群发电优化调度系统,本技术在福建、云南、贵州3个省级电网得到成功应用。     

改进的火电调峰方式

针对汛期电力系统中水电在尽量减少或避免弃水而调峰能力不够时，火电参与调峰但各个时段出力不均匀的情况，提出了一种改进的火电调峰算法，以逐次切负荷法为基础，采用负荷控制的办法，避免了常规算法中对火电站计算结果进行逐个限制的复杂过程。该算法在尽可能减少火电站出力过程中连续启停机及连续升降的情况下，既能保证火电站相邻时段出力差满足爬坡速度要求，又保证了火电站全天各个时段出力尽量均匀。通过云南电网实际运行检验，所提出的火电调峰方法得到的结果更为合理，更能满足实际电网的调峰要求。