基于遗传-蚁群算法的库群长期优化调度

为克服蚁群算法前期收敛慢、易陷入局部最优解且参数难以确定的缺点,提出了遗传-蚁群算法进行库群长期优化调度问题的求解。该方法应用遗传算法生成问题的初始解,并将初始解的适应度转化为蚁群算法的信息素初始值,同时引入遗传算法染色体交叉、变异的思想进行蚁群算法参数最优组合的确定,提高了蚁群算法的优化性能和求解精度。对乌江流域4座水电站的计算结果表明,该算法可显著改善优化结果质量,获得良好的调度方案,是求解库群长期优化调度问题的一种有效方法。     

中长期水火电联合补偿调度系统设计与开发

根据国家能源政策,结合中长期水火电联合补偿调度所面临的关键问题,以贵州电网为例,利用面向对象技术,在J2EE平台下,设计开发了结构合理、功能齐全、界面友好、操作灵活、信息丰富,具有很强经济性与实用性的中长期水火电联合补偿调度系统,并对系统开发策略及系统设计中的一些主要关键技术及其实现过程进行了分析阐述,可为开发类似系统提供参考。     

基于分段负荷构建策略的梯级水电短期优化调度方法

随着中国经济的快速发展，电力需求不断增加，作为中国第一大清洁能源，水电得到大规模集中投产，形成了复杂的大规模水电系统。然而，梯级电站数目增加、众多水力电力约束和时效性的调度需求使得短期水电优化调度面对严重的“维数灾”挑战。因此，提出一种基于分段负荷构建策略的梯级水电短期优化调度方法。首先，从梯级水电站调节性能，所处位置及承担任务等角度，制定出调节电站的选取规则；然后，给出将复杂的原始负荷划分为2个子负荷过程的方法，得到时间降尺度的分段负荷过程和频繁波动的剩余负荷过程；最后，给出调整方法，结合粒子群算法在不同阶段进行遍历寻优，找到目标最优时的负荷划分过程。以中国西南某流域7座梯级水电站为研究对象采用成熟的粒子群算法进行汛枯期典型日的模拟计算，结果表明所提的分段负荷构建策略能够有效降低求解复杂度，合适的分段数目能够在保证解质量的情况下提高求解效率。同时，该方法极大程度地减小了辅助电站的出力波动，这对降低调度难度、减少机组损耗有很大的帮助。因此，所提方法能够给大规模梯级水电短期调度求解困难的解决提供借鉴，具备很好的实用价值。