金沙江下游—三峡梯级水库群调度运行补偿电量分配

为探究金沙江下游—三峡梯级水库群联合发电调度补偿电量及补偿规律,以溪洛渡、向家坝、三峡、葛洲坝水库为例,分别建立了单库优化调度和梯级水库联合调度模型,并以长系列历史径流为输入进行调度模拟,在此基础上,考虑各水库参与联合调度的贡献值,提出基于补偿电量贡献值的贡献系数计算方法,进行了水库间和梯级间联合调度补偿电量分配,获得了不同水库间的补偿电量,为金沙江下游—三峡梯级水库群管理决策提供理论支撑与技术支持。     

基于供配水原则的水库群联合供水调度模型

鉴于水库群是一个复杂的大系统,包括水库来水、需水和供水决策等在内的诸多方面,考虑水库群之间的库容调节特点,将水库群等效为一个聚合水库,以聚合水库调度图和供水任务分配原则作为调度模型供水决策变量,引入动态供水分配因子作为成员水库间供水分配原则,确定逐时段不同来水情况下水库群的最优供水方案及成员水库之间供水任务优化分配,建立基于合理供配水原则的水库群联合供水调度模型。实例应用结果表明,该水库群联合供水调度模型可使供水系统的水资源得到充分利用,在满足用水户设计保证率要求的同时,增大了水库群供水能力,减少了无效弃水量,并实现了供水任务在各成员水库之间的合理分配,具有显著的社会效益和经济效益。     

通用型水库群洪水补偿调度模型

建立了一般水库群洪水调度系统的数学模型，并提出了补偿调度的求解方法，补偿调度的基本思路是：首先根据各水库的入库洪水过程，按照各水库的洪水调度规程从上至下进行独立调洪计算，再与区间洪水合成防洪控制点的流量过程；若出现超载水量，则从两方面调整各水库的泄洪策略（拦蓄与预泄），以达到避免或减少分洪水量的目的。所提出的通有型水库群洪水调度模型及补偿调度算法具有一般性，有利于编制开发通有型水库群洪水调度系统软件，其计算成果为制定人机交经方案提供了强有力的支持。     

基于等比例蓄水的长江中上游三座水库群联合防洪调度策略

为更好地实现长江流域水库群汛期防洪联合调度,发挥水库群的综合调度效益,研究了三峡、溪洛渡和向家坝水库汛期联合防洪调度策略。以减少枝城和城陵矶控制站的超额洪量为目标,在分析“同步拦蓄”调度策略存在的不足基础上,提出了基于“等比例蓄水”的水库群联合防洪调度策略,并采用长江流域百年一遇设计洪水对两种调度策略进行模拟调度比较。结果表明,“等比例蓄水”的调度方式具有更高的水库群联合防洪调度效益。     

水库群最优调度函数的研究

本文提出了水库系统的补偿调节实时调度函数计算原理及方法。利用最优调度函数进行水库群优化调度只需做简单的矩阵运算或一次多元非线性优化计算就可得最优决策,具有实用推广价值。本文提出的模型具有通用性,能方便地应用于各个不同的水库群系统的实时运行管理。     

西江上游水库群联合蓄水优化调度研究

目前西江上游水库群在汛末蓄水期难以蓄满,直接影响其在供水期的综合效益。为此,建立了基于发电、蓄水和生态的多目标优化调度模型,采用逐次逼近动态规划方法进行求解,得到2011～2017年的水库群联合蓄水优化调度过程。结果表明,龙滩水库的蓄水与天生桥一级水库的蓄水具有同步性;因光照水库为龙头水库、岩滩水库开始蓄水时间比其他水库晚,故两水库蓄水受其他水库的影响较小。对于特枯年份,需提前水库群开始蓄水时间及抬高起蓄水位才能蓄满。     

汾河流域梯级水库群水沙联合调节计算

关于水库水沙联合调节计算，国内外尚无成熟的方法。在工程实践中开发出了一套梯级水库群水沙联合调节计算耦合模型，该模型通过数据传输将水库群优化调度动态规划模型、水资源系统模拟模型和水库泥沙冲淤计算模型有机结合起来，耦合模型曾成功应用于汾河眩游下静游水库的可行性研究设计中，有效地提高了设计成果的精度和可靠性。耦合模型也适于应用在其他多沙河流的水库规划设计中。     

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。     

浑江梯级水库群汛期退水段发电优化调度研究

针对浑江梯级水库群汛期调度问题,建立了汛期洪水退水段梯级水库群发电优化调度模型,并用遗传算法对该模型进行求解.实例表明,该研究可减少弃水、增加发电效益,对指导汛期洪水退水段水库调度具有实用价值.     

西安市供水水库群优化调度函数的神经网络求解方法

水库群联合优化调度函数的传统求解方法难以表示出水库调度决策变量与影响因子间的非线性关系,也不能很好地反映水库之间的相互关系。用改进ＢＰ网络可弥补这方面的缺陷。将该方法用于寻求西安市城市水源供水的三个水库的联合优化调度函数,结果表明,该方法行之有效,且应用简便。     

基于总保证出力协调的梯级水库联合调度图研究

针对具有龙头调节的多个季调节性能及以上水库构成的串联梯级水电站的联合调度问题,借鉴单库水库调度图制作思想,基于梯级总保证出力协调原则,提出了梯级水库联合调度图制定的基本原理,以梯级总电量最大化为目标探讨了梯级水库联合调度图的优化方法,并以沅水为例研究了梯级联合调度图。结果表明,该方法在梯级水头及水量充分利用、梯级相互补偿等方面作用显著,对提高梯级水电站的年均发电量和梯级总保证出力成效突出。     

Degradation prediction model of PEMFC based on multi-reservoir echo state network with mini reservoir

The durability of the proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) has always been a major obstacle in its commercialization process and effective degradation prediction can improve this problem to a certain extent. Data-driven degradation prediction model is one of the most effective prediction methods available, which is able to ignore the structure of the PEMFC itself and rely solely on the data to make predictions, greatly simplifying the prediction process. Echo state network (ESN), as one of the data-driven methods, has received much attention for its low computational complexity and fast convergence in the degradation prediction of PEMFC. In this paper, the multi-reservoir echo state network with mini reservoir (MRM) degradation prediction model of PEMFC is proposed. The structure of MRM is that the main reservoirs are stacked in a layer and the mini reservoir is in the next level to collect and organize the main reservoir states. In addition, in order to improve the prediction accuracy, this paper firstly uses Savitzky-Golay (SG) filter to process the original data, and then investigates the influence of two important parameters, the number of main reservoirs and the number of main reservoir neurons, on the prediction accuracy and finds the optimal number of main reservoirs and main reservoir neurons for this model using particle swarm optimization (PSO) algorithm. Finally, the effectiveness of the model is verified on different lengths of training sets under both static and dynamic conditions. The results show that the model has higher accuracy and better robustness in the PEMFC degradation prediction compared with other models.     

An Optimizing Method for Production Systems of Multi-reservoir Gas Fields Using the Branch-system

Abstract

The analysis of production systems in multi-reservoir gas fields is required to optimize production rates and enhance ultimate recovery. Conventional methods involve enormous computational efforts since production systems from reservoirs to a gathering station have been considered as one structure, and production rates are optimized step-by-step in terms of objective functions. In this study, a new technique is developed to reduce the structural complexities of previous techniques and to consist of branch-systems including reservoirs and a surface branch-system without reservoirs. All branch-systems can be treated independently in this method. The decision variables including pressures and production rates in a branch-system, which are determined by the size of reservoir, the producing capacity of reservoir, and the initial pressure of reservoir, are updated simultaneously at every iteration step to accelerate its convergence. The method can analyze multi-reservoir gas fields with a fixed gross production rate at the gathering station efficiently. The results for two fields have shown that the method required less computational efforts and provided relatively accurate outputs for conventional techniques applied to two fields.     

基于改进粒子群算法的风光水互补发电系统短期调峰优化调度

风光水互补发电系统优化调度需要考虑风光电源的间歇性及波动性,同时还要处理梯级水库复杂的水力联系及不同电源之间的电力联系,因而建立风光水互补发电系统短期调峰优化调度模型,并采用粒子群算法进行求解,针对粒子群算法的早熟及后期收敛速度慢等问题,从惯性因子和种群拓扑结构两方面对粒子群算法进行改进,并对福建省电力调控中心管辖的12座常规水电站、木兰溪1座抽水蓄能电站、31座风电场、5座光伏电站组成的风光水多种电源互补系统进行数值分析。结果表明,所建模型能较好地实现对电网负荷的削峰填谷,所提算法显著提高了求解效率和求解质量,是一种解决风光水互补发电系统短期联合优化调峰调度实用性很强的有效算法。     

基于向量夹角和最小的组合评价方法在水沙联合调度中的应用

针对水库水沙联合调度方案评价的复杂性及单一评价方法存在的局限性,以向量夹角和最小为优化目标,提出了基于向量夹角和最小的组合评价方法,并以溪洛渡和向家坝梯级水库为例,将该方法应用于水库水沙联合调度的非劣调度方案评价中。结果表明,组合评价方法的计算结果与各单一方法的计算结果相关程度高,可同时反映方案间的优劣次序及其相对优劣程度,其评价结果符合水沙联合调度的客观规律。     

多水库互联电力系统的随机最优化问题

本文提出一种求解多水库群并计及随机径流的互联电力系统长期优化调度的分解一协调新方法。具有m个水库和n个地区电网的联合电力系统被分解为m个水电子问题和N个地区火电子问题。每个水电子问题可采用二维随机动态规划求解。水火之间的协调是通过逐次修正对偶变量以达到电量平衡来解决。针对华中华东9个大型水库的互联电力系统进行了计算机程序设计、调试和计算。计算结果表明,本文提出的新算法是有效的。     

网络环境下基于模型驱动的水库群防洪联合调度系统

在分析水库群实时防洪调度特点的基础上，以JBuilder为开发工具，采用Oracle数据库研究开发了结构合理、功能齐全、界面友好和实用性强的网络环境下的水库群防洪联合调度系统。阐述了利用上述平台进行系统设计和开发的关键技术。该系统主要特点是支持异地用户进行联合调度方案的在线制定。支持从洪水预报数据预处理、初始条件设置、水库限制条件选择、模拟调度到决策会商和报表制定等决策制定的全过程。     

基于Mike21的水库联调水质预测及影响分析

近年来,城市化、工业化的发展使得城市对水资源的需求日益增加,为解决城市用水紧张,水库联合调度已成为新的应对措施之一。不同水库水质及污染物来源不同,导致联调水质风险陡增。为分析水库联合调度后水库间水质的相互影响,利用Mike21水动力-水质模型,模拟上游水库不同水质的调水对下游库区的影响,并预测其分布情况。结果表明,调水工程实施后受水水库总体水质较工程未实施前变差,除TP、TN浓度受水库初始浓度影响不能满足要求外,COD和氨氮浓度均较低;上游调水水库水质好坏直接影响下游水库坝址处的下泄水质。水库水质的模拟结果可为水源地的保护及水库的污染治理提供依据。     

基于RBF神经网络的核动力装置故障诊断方法研究

核动力装置是一个高度复杂并具有高度安全性要求的结构体系,其故障检测方法一般采用传统的阈值方法。为克服阈值方法的不足,提出了基于RBF(radial basis function)神经网络的核动力装置故障诊断方法。该方法选择对核动力装置安全具有重要影响的运行参数作为神经网络的输入,并利用核动力装置正常运行模式及典型故障模式的监测数据作为训练样本,网络训练采用正交最小二乘算法(orthogonal least square,OLS)。为了验证所提方法的可行性,利用核动力装置运行监测数据进行检验。结果表明,RBF神经网络成功地诊断出了故障,具有良好的诊断效果。