乌江梯级水库联合优化调度方案

为充分挖掘梯级水库间的水文补偿和库容补偿潜力,获取更高的综合利用效益,利用判别系数与水库蓄供水控制线相结合的方法,对乌江梯级水库的蓄供水方式进行了研究,并结合免疫粒子群算法,以梯级水电站发电量最大为目标对水库蓄供水控制线进行优化。联合调度结果表明,优化后的水库蓄供水控制线不但可以合理控制水库蓄放水次序和蓄放水量,达到合理控制水库群运行方式的目的,还在实际调度中具有良好的可操作性和抗风险性。     

梯级水电站群调度函数的模型与评价

针对梯级水电站群实际运行的优化调度指导需求,在多元线性回归算法基础上引入F检验和拟合优度检验判别机制,建立了基于梯级水电站优化调度的调度函数逐步优化算法,并将该算法应用于金沙江-长江大型梯级电站系统调度函数制定中,通过时间因子、空间因子和能量因子3类待选自变量的合理筛选,构建出具有指导梯级运行意义的梯级各电站优化调度函数.该函数形式简洁,具有良好的可操作性和可解释性.将用调度函数模拟梯级运行结果与同系列优化调度结果进行比较分析,结果表明调度函数指导梯级运行较好地保留了优化调度的各方面效益,具有较高的模拟精度和实用价值.     

三峡梯级和清江梯级水电站群联合调度研究

开展对三峡梯级和清江梯级巨型混联水电站群优化调度研究,分别建立了以发电量最大和以发电效益最大为目标的水电站群联合调度模型,采用POA算法分别计算两个梯级单独运行和梯级联合运行在两种准则下的库容和电力补偿效益。选择1982-1987连续水文周期年的日径流资料进行计算,并与原设计方案相比,两种准则下联合调度的系统年平均发电量分别增加了60.90亿kW.h和60.71亿kW.h,年发电效益分别增加了14.37亿元和14.70亿元;在以发电量最大为准则的情况下,三峡梯级和清江梯级的弃水量分别减少了566.88亿m3和36.73亿m3,系统年均发电量增加了5.80%,库容补偿效益显著。     

计及可传输容量的梯级水电站优化调度

针对流域梯级水电站优化调度的特点,提出了计及ATC影响的梯级水电站优化调度模型。根据电网典型运行方式和上一时间段的调度情况,利用最优潮流计算水电上网通道的ATC容量。将ATC容量约束直接引入到梯级水电站优化调度模型中,利用粒子群优化算法的全局寻优能力对梯级水电站中长期优化调度进行寻优。以四川某流域梯级的4个电站优化调度为例,计算结果表明采用所建模型和方法能够有效提高梯级水电站发电量和发电收益。     

基于CE-PSO算法的风、火、梯级水电系统联合优化调度

为促进风电更好地消纳、减少传统化石能源造成的污染,充分发挥梯级水电站的调节能力,制定了一种包含风、火、梯级水电系统的联合优化调度策略。该策略确定了优先风电上网、火电平稳出力、梯级水电补偿运行的调度模式,并依据该策略建立了多目标联合优化模型。针对传统粒子群算法存在容易陷入局部最优解的缺点,采用基于鲶鱼效应改进的粒子群算法对模型进行求解,并在MATLAB软件中进行仿真。算例的仿真结果表明,基于鲶鱼效应改进的粒子群算法能够有效地应用于风、火、梯级水电联合优化调度问题中,能够发挥出梯级水电站调节特性的同时有效地增加风电的上网电量、提高系统的综合效益。     

金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度补偿效益分析

为探索金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合发电调度补偿效益及补偿规律,分别建立以发电量最大为目标的单库优化调度模型和梯级联合优化调度模型,采用经典动态规划法和笔者提出的多精英向导粒子群算法(Elite-guide particle swarm optimization,EGPSO)算法对两模型进行求解,以计算梯级电站群联合调度电力电量补偿效益。选择1999、1983、1992作为丰、平、枯典型代表年径流数据进行计算,分析结果表明:金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度能显著提高梯级整体发电量,减少弃水,补偿效益显著。梯级联合调度中,金沙江梯级对三峡梯级进行电量补偿,在提高枯期出力和季节性发电量的同时,缓解了汛期集中消落带来的调度风险。     

基于加速遗传算法的梯级水电站联合优化调度研究

梯级水电站联合优化调度是一项涉及学科门类广泛、牵涉部门利益众多的复杂大系统优化决策问题,对制定和实施区域用水规划、实现经济社会可持续发展具有重大的现实意义。鉴于当前群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的＂维数灾＂及大量约束条件不易处理的难点,将加速遗传算法（AGA）应用于梯级水电站联合优化调度研究中,采用＂分类假设＂的思路逆序寻找不同电站、不同时段优化变量可行决策空间并生成初始种群个体,由此重点阐述了改进遗传算法对优化调度模型大量复杂约束条件的实现方法。上述方法在我国水、电特性代表性良好的乌江梯级七库联合优化调度实例的应用结果表明：加速遗传算法对梯级水电站联合优化调度模型复杂约束条件具有较强的自适应及全局搜索能力,且计算结果与设计成果相比,乌江梯级水电站多年平均发电量增加约2.60%。可见,采用＂分类假设＂的研究思路处理群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的复杂约束问题是合理可行的,可为流域梯级水电站实行集中运行、调度提供科学有效的决策依据。     

黄河上游梯级水电站调度自动化系统AGC优化策略

介绍了黄河上游梯级水电站调度自动化系统中自动发电控制（AGC）优化策略，以梯级消耗水能最小为目标函数，根据各水电站机组特性曲线，使用分阶段动态规划算法完成整个梯级系统的有功分配优化。该优化策略成功应用于黄河上游龙羊峡、李家峡、公伯峡梯级水电站，实践证明，算法可行且达到了预期优化目标。     

考虑水头影响的梯级水电站群短期优化调度

在梯级水电站群调度模型中恰当表述离散运行区间约束以及水头影响并在求解算法中有效处理这些因素是梯级水电站群调度中面临的挑战。文中通过将水头离散化,设定多维0-1状态变量及相关约束,建立了一个梯级水电系统短期调度的线性混合整数规划模型,能够综合考虑水头影响、不连续运行区间等约束。模型采用CPLEX软件包求解,对一个包含3个梯级水库、12台机组的梯级水电系统进行了测试,结果表明所提出的建模方法是有效的,能灵活处理受水头影响的水库群水电站短期调度中的多种复杂因素。     

雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度图研究

水库调度图是水库运行的重要指导工具,现有研究主要集中在单库调度图或单梯级联合调度图,针对多子梯级水电站群联合调度图研究较少。本文围绕雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度问题,考虑以子梯级龙头电站作为各子梯级调控主导电站,结合二滩、溪洛渡、向家坝和三峡水电站单库调度图,以"龙头电站水位-梯级总出力"形式编制形成各子梯级初步调度图;在此基础上,结合水库蓄放水判别系数K值的梯级出力分配方式,提出基于联合调度图的梯级电站模拟调度规则,以子梯级和整个流域梯级水电系统多年平均发电量最大为目标,建立梯级水电站群联合调度图优化模型,采用自适应离散微分逐步优化算法进行模型求解,获得雅砻江-金沙江-长江梯级水电站群最优的联合调度图,并进行整个流域水电站群联合调度模拟。计算结果表明,该联合调度图可以在兼顾各子梯级保证出力的同时,有效增加整个流域水电系统的总发电效益。     

石泉水电站优化调度模式的探索

为充分发挥石泉水电站的发电效益,提高水能利用率,石泉水电站采取洪前腾库迎峰减少弃水,抬高水库运行水头,洪尾实施汛限水位动态控制,机组运行优化和梯级洪水联合调度等优化措施,充分挖掘了电站的发电潜力,获得了可观的增发电量,2012-2013年共计12场洪水采用了优化调度模式,洪水期累计增发电量1.71×10~8 kWh,证明所采取的措施有效。     

梯级水电站优化调度方法综述

梯级水电站的优化调度一直是水电优化调度和水火电力系统发电计划中的难点。经过多年的发展,梯级水电优化调度的数学模型日益精确,逐渐贴近实际。文中比较了梯级水电优化调度的确定性模型和随机模型,并着重探讨了确定性模型。由于模型的复杂性,从理论上找到全局最优解存在困难,对算法提出很高的要求。文中对各种用于求解梯级水电站优化调度的算法进行了综述,将其分为经典算法、现代智能优化算法和混合算法三类,比较了各类算法的优缺点。在经典算法中,逐次规划法的应用较为广泛。同时,以遗传算法为代表的智能算法在求解梯级水电优化调度问题时也取得了比较令人满意的结果,成为当前研究的热点。伴随着世界范围内电力市场改革热潮的兴起,新的市场环境给传统的梯级水电优化调度提出了新的要求,市场环境下的梯级水电优化调度成为一个新的发展方向。     

基于量子蚁群优化算法的梯级水电系统经济调度

将量子计算理论引入到蚁群优化算法中,形成量子蚁群优化算法(QACOA),用于梯级水电系统经济调度研究中,以系统在调度期内实发电能和储蓄电能最大为准则构造优化目标函数。QACOA融入了量子计算理论的叠加态和概率表达特性,以量子态为基本信息单元,将量子比特的概率幅用于蚂蚁位置的编码,利用量子旋转门实现蚁群位置的更新,达到了比常规蚁群优化算法更好的优化效果。运用QACOA对梯级水电系统经济调度进行仿真,结果表明QACOA使调度期内实发电能和储蓄电能得到了明显提高。     

基于Matlab遗传算法工具箱的梯级水电站优化调度

遗传算法因其简单、通用、适于并行处理而用于解决非线性复杂问题。在研究了基于Matlab遗传算法工具箱（GAOT）的基础上。提出把水电站水库看作一个系统,把系统的各元素、输入／输出参数等简化和假设后建立简化通用的数学模型。用该数学模型讨论了实现梯级水电站的优化调度问题。详细分析了算法设计中遗传算法控制参数的确定、编码、随机生成初始母体群、适应度计算、选择、交叉、变异、停止准则判断等。以某梯级水电站为例。利用提出的优化调度模型计算了比较简单的情况。表明是可行的。对较复杂的情况也同样适用。     

跨区域水电站群优化调度初步研究

研究了中国水电站的分布及其水文、水电调节特性,对西南地区的部分大型水电站群和华中地区的部分大型水电站群之间的联合优化调度建立了调度模型,将跨区域的水电站群调度问题分解为小规模的问题求解,然后借助水库调度知识经验,进行总体协调.分析结果表明,开展水电优化调度工作,不仅可以增加水电发电量,而且可以提高整个水电站群的保证出力,对落实国家"西电东送"战略、优化资源配置、实现可持续发展具有重要的意义.     

电力市场的日有功优化调度

在电力市场条件下,电力系统日有功调度已由单纯的电能供需平衡分配过渡到追求全网总共电成本最小、寻求用户电价最低为目标。针对这一特点,提出了在多约束的条件下,寻求全网经济效益最优的两步简单求解法。首先应用优先级法以求得机组经济组合,然后再采用改进型优先顺序法进行经济负荷分配。该方法还可应用于水火电混合电力系统和互联电力系统的日有功优化调度。该研究成果已被开发成软件系统,投入省级电网的调度运营,效益十分显著。     

溪洛渡—向家坝—三峡梯级水电站中长期优化调度研究

溪洛渡、向家坝、三峡组成梯级水电站群,在建立中长期优化调度模型时不仅需要考虑各水电站间存在的电力、水力联系,还要考虑水库的防洪、航运等综合任务。提出了适合溪洛渡—向家坝—三峡梯级水电站的中长期优化调度的数学模型,并采用引入罚函数的逐步优化算法(POA)对模型进行有效求解。求解模型时考虑了各种约束,求解结果表明,收敛效果好,能够得到满意的优化结果。     

黄山电网小水电经济调度运行方式探析

文中简要介绍了黄山市水电资源的分布以及小水电在电网中的作用及生产特点。分析了黄山电网小水电经济调度运行的影响因素和存在的主要问题,并有针对性地探讨了黄山电网现有库容式电站、梯级电站、径流式电站等小水电的经济调度运行方式。通过分析和近几年来的实践证明,采取优化调度方式可提高水电站年发电量5％左右。     

An improved partheno genetic algorithm for multi-objective economic dispatch in cascaded hydropower systems

The multi-objective economic dispatch (MOED) problem in cascaded hydropower systems is a complicated nonlinear optimization problem with a group of complex constraints. In this paper, an improved partheno genetic algorithm (IPGA) for resolving the MOED problem in hydropower energy systems based on the non-uniform mutation operator is proposed. In the new algorithm, the crossover operator is removed and only mutation operation is made, which makes it simpler than GA in the genetic operations and not generate invalid offspring during evolution. With the help of incorporating greedy selection idea into the non-uniform mutation operator, IPGA searches the solution space uniformly at the early stage and very locally at the later stage, which makes it avoid the random blind jumping and stay at the promising solution areas. Finally, the proposed algorithm is applied to a realistic hydropower energy system with two giant scale cascaded hydropower plants in China. Compared with other algorithms, the results obtained using IPGA verify its superiority in both efficiency and precision.     

基于最优潮流的交直流配电网分层控制策略

针对仅采用本地控制的交直流混合配电网难以优化系统运行状态的问题,提出了一种基于不同时间尺度的分层控制策略,将优化调度与本地控制结合起来。在较短的时间尺度内,第1层协调控制主、从换流站共同为配电网直流侧提供电压支撑;第2层通过切换各换流站的控制策略实现系统在恶劣运行状态下的二次电压恢复。在较长的时间尺度内,第3层优化调度系统以配电网总电能损耗最小和电压偏差最小为优化目标,通过最优潮流计算为下层提供调度指令。通过各层控制之间的协调配合优化系统运行状态,Matlab/Simulink仿真结果表明：该控制策略在各种工况下均能实现系统运行优化,且维持系统稳定不过分依赖调度系统,提高了配电网的可靠性。