金沙江—雅砻江梯级多业主水电站群联合调度补偿效益研究

针对金沙江—雅砻江梯级多业主水电站群联合调度补偿效益问题,建立了大规模混联水电站群联合优化调度模型,并提出离散微分动态规划（DDDP）和逐步优化算法（POA）相结合的自适应混合方法,实现大规模混联水电站群联合优化调度问题的高效求解。在此基础上,结合金沙江流域长系列历史径流资料,进行了不同建设运行和联合调度情景下梯级电站调度模拟,探究了金沙江中游梯级和雅砻江下游梯级的建设运行及联合调度对金沙江下游梯级的补偿作用。结果表明,金沙江中游梯级和雅砻江下游梯级建设运行可以增加金沙江下游梯级165.36×108kW·h的发电量;雅砻江下游梯级和金沙江下游梯级联合调度可增加梯级总发电量24.79×108kW·h,而金沙江中游梯级受较大保证出力的限制联合调度效益不够显著,可以通过降低其梯级保证出力,以便有效提高联合调度的补偿效益。     

梯级水电站多目标兴利调度建模及求解

鉴于流域梯级水电站联合运行是一类多目标、高维数、多约束的复杂优化问题,以流域梯级总发电量最大和最小下泄流量最大为目标,建立梯级水电站多目标兴利调度模型。同时,结合Pareto优化理论的数学描述方法,提出了适用于多目标优化问题求解的双种群多目标粒子群算法(DPPSO),通过构建外部精英种群及其更新维护模式,为原始种群进化提供了精英向导。在金沙江下游梯级水电站多目标兴利调度中的应用表明,所提方法可均衡优化发电、通航两个目标,且求解精度高、非劣解集分布性好,为求解复杂梯级水电站多目标优化调度问题提供了一种新思路。     

金沙江下游梯级与三峡梯级水库联合发电调度

针对金沙江下游梯级水库的相继建成将会改变长江流域梯级水库综合调度格局问题,构建了金沙江下游梯级水库与三峡梯级水库联合发电调度模型,并采用逐次优化算法进行了求解.结果表明,采用联合优化调度后整个梯级发电效益明显,与原设计方案相比梯级平均发电量可增加6.29;与各梯级单独优化运行相比,梯级发电量可增加1.48%.     

权衡生态和发电目标的梯级水库强化学习模型及其应用

为更好地发挥经济及生态效益,建立了基于强化学习算法的梯级水库优化调度模型,以周尺度小浪底天然入库流量过程为基础,探讨梯级水库发电与生态目标之间的权衡,并将该模型应用于小浪底-西霞院梯级水库中,分别探讨了不同调度方案下发电最优、生态最优和发电-生态权衡的优化调度策略。结果表明,以发电最优为目标时,梯级水库多年平均发电量比常规调度增加了3.62%～7.92%;以生态最优为目标时,平均生态保证率比常规调度增加了31.68%～33.66%。结果为梯级水库多目标优化调度提供了一种可行方法。     

沅水流域梯级电站优化运行方式与效益分析

分析了当前丰枯、峰谷电价条件下沅水流域梯级电站联合调度方案以及优化运行产生的效益,提出了三板溪、托口、五强溪等调节能力较强的水库的水位控制方案,得出了相应的发电量和发电收入过程。同时分析了在优化运行情况下沅水全流域梯级电站对提高下游防洪能力所起的作用以及增加的发电效益。研究结果对沅水流域水库联合调度和水资源利用具有指导意义。     

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。     

基于改进多目标蝙蝠算法的洛河流域水库优化调度

为了发挥水资源综合利用的最大效益,实现水库发电和供水效益双赢的优化调度需求,以水库发电量最大和水库下游用水区域总缺水量最小为目标建立了多目标优化调度模型。同时,提出改进多目标蝙蝠算法(IMOBA)用于求解多目标优化调度模型,该算法引入外部精英蝙蝠集EBS()来存储算法寻优过程中的非劣解,设计一种基于混沌原理的脉冲发射率生成机制来增强算法的搜索能力,并加入变异操作以提高算法的种群多样性。将改进多目标蝙蝠算法应用在洛河流域故县水库,得到丰、平、枯三种典型年下的故县水库调度方案集。结果表明,IMOBA算法合理有效且优于多目标蝙蝠算法(MOBA),能较好地反映洛河流域故县水库的发电和供水要求。同时验证了多目标优化调度模型的可行性,为流域水库多目标优化调度方案的制定提供了新途径。     

三峡梯级水电站汛末联合多目标蓄水调度研究

针对三峡梯级水电站汛末蓄水调度的复杂问题,以汛末蓄水、下游补水和梯级发电为目标,构建了梯级联合多目标蓄水调度模型,提出了两阶段约束法对模型目标进行降维处理,进而采用动态规划求解模型,并通过对不同来水过程的调度计算与方案比较。结果表明,随着三峡水库汛末蓄水位的抬高,梯级向下游补水能力逐渐减弱;若三峡水库汛末蓄水位相同,则梯级下游控制补水流量越大,梯级总发电量越大;若梯级下游控制补水流量相同,则汛末蓄水位越低,梯级发电量越大;下游控制补水流量越大,则梯级下泄流量越均匀,发电出力峰谷差越小,也越有利于下游通航安全。     

基于多电网负荷趋势的梯级水电站群中长期联合优化调度

针对传统梯级水电站群联合优化调度中未考虑梯级送电负荷与所送电网负荷趋势相匹配的问题,考虑多电网负荷趋势,提出了一种基于逐步优化算法的多电网负荷过程拟合误差最小与中长期发电量最大的耦合模型。实例计算结果表明,该模型对梯级发电量及其与多电网负荷趋势的拟合均取得了较好的效果,可提高梯级水电站发电计划的实用性。     

基于龙格库塔算法的梯级泵站优化运行

梯级泵站在调水、灌溉与生态修复等建设中发挥了巨大作用。为提高梯级泵站运行效率、节约运行费用,结合某梯级泵站明渠引水工程,以总效率最高为目标建立了梯级泵站优化调度模型,提出了一种基于龙格库塔算法(RUN)的优化调度方法。计算结果表明,与该泵站现状运行方案相比,采用RUN算法计算所得方案可提高运行效率0.73%,节省运行费用271 195元/年,优于利用PSO、GA算法所得优化结果,证实了所提方法可良好地服务于梯级泵站优化运行。     

基于POA优化的双江口水电站对下游梯级发电补偿效益研究

为分析大渡河双江口水电站补偿调节对其下游梯级电站的发电补偿效益,建立了发电量最大化兼顾最小出力最大化的中长期水库群优化调度模型,采用逐步优化算法(POA)求解模型,比较分析了有无双江口水电站补偿下的梯级发电情况,研究了双江口水电站对大渡河梯级的发电补偿效益。结果表明,双江口水电站对下游梯级的发电补偿效益显著,其补偿调节可增加大渡河双江口以下24个梯级多年平均发电量约31.2×108kW·h,增加多年平均枯水期电量约60.2×108kW·h,提升多年枯水期平均出力166.6×104kW,提升多年枯水期最小出力205.5×104kW;按照目前上网电价水平,并考虑分期分时电价的情况下,双江口水电站的补偿调节可增加其下游24个梯级收入共计19.101×108元(含税)。     

水库长期优化调度发电效益最大模型探讨

在水库长期优化调度问题中，一般以发电量最大为优化调度模型。考虑到整个系统的影响．综合水电站水库自身约束和系统调峰要求．建立以系统发电效益最大为目标的优化调度模型．并通过实例计算比较这两种模型，结果表明：发电效益最大模型较发电量最大模型更为符合实际。     

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。     

考虑环境效益的多源供热系统负荷分配优化模型与方法

建立了包含多种能源互补的供热系统经济效益模型,引入污染物排放等环境成本因素,提出了以系统经济效益最大和环境成本最低的多目标优化模型。该模型不仅考虑了总的热电负荷平衡约束,还考虑了供热管网的输配能力约束条件。采用改进粒子群算法求解该多目标优化模型的Pareto解集,决策者可以根据不同的经济和环境需求从中选择符合自己偏好的最优解。针对上海化工园区多热源供热系统进行负荷优化分配的应用结果表明,所提优化方法可以为决策者提供更多样灵活的调度方案,且经过优化后的负荷分配方案的综合效益高于常规经验方法。     

大渡河流域混联水库群长期优化调度

以大渡河混联水电站水库群为研究对象,建立了兼顾不同保证出力情形下以发电量最大为目标的长期优化调度模型,并采用逐步优化算法（POA）及基于变域变步长搜索的POA改进算法求解。结果表明：在总发电量增加前提下,改进算法计算耗时较传统POA缩短约90倍;不同保证出力情形下,梯级、整体考虑惩罚较单库惩罚考虑,其流域多年平均发电量...     

含混合式抽水蓄能电站的梯级水库长期随机优化调度研究

为提高含混合式抽水蓄能电站的梯级水电站的保证出力和发电量,构建了年期望发电量最大的含混合式抽水蓄能电站长期随机优化调度模型,并运用逐次优化算法对模型进行求解。白山—丰满梯级水库优化调度计算表明,优化后白山水库保证出力抽水比不抽水增幅为24.94%,梯级电站总保证出力抽水比不抽水增幅为9.33%;白山水库年发电量抽水比不抽水增幅为4.86%,梯级电站总发电量抽水比不抽水增幅为8.64%。     

基于自优化模拟技术的梯级水电站群系统保证出力最大化研究

为了实现梯级水电站群系统保证出力最大化,应用自优化模拟技术,基于梯级水库蓄放水判别系数与梯级水电站群总调度图相结合的优化调度方法,提出了梯级水电站群系统保证出力最大化的自优化模拟算法。雅砻江下游梯级水库群的实例证明该算法的优化过程既合理又可靠,可以较好地实现梯级水电站群系统保证出力最大化、系统发电量尽可能大的目标,具有重要的实用价值。     

以发电量最大为目标的母管制热电联产系统两级优化调度

石化企业为保证企业效益,其自备电厂的负荷优化调度需要以发电最大为目标。针对这一问题,建立了优化调度仿真模型,分别采用功率微增法和遗传算法对总量一定的热负荷进行优化调度,得到了不同供热总量下的负荷分配图;针对实际运行中存在负荷波动问题,将遗传算法与功率微增率法相结合,提出了两级优化调度法,研究表明：与功率微增法相比,采用遗传算法最高可提高4.26%的发电量;采用两级优化调度法在±25 t/h的波动量下分别增加了3.81%和3.09%的最大发电量,比遗传算法平均减少了0.25%的发电量,但两级优化调度法将所需调整的机组台套数由4台降低为1台。进一步地,针对两级优化调度法中阈值对系统所需调整台套数和最大发电量的影响情况进行分析可知,阈值的改变会影响系统所需调整机组的台套数,对系统最大发电量的影响也会有所不同,实际运行需要考虑多种因素的影响,并合理选取阈值。该两级优化调度法对实际运行具有一定参考价值。     

用增量动态规划法改进混联库群优化调度模型——兼论用生成径流检验库群优化调度成果

本文提出混联水库群补偿调节和调度的多目标多层次优化法模型。文中着重介绍:1)用增量动态规划法进行第二层次优化,2)将模型用于八库十六维状态系统的优化补偿调节和调度取得了满意结果,经济效益显著;3)用模拟径流资料检验按实测径流资料所得的优化效益,并分析了径流时间空间相关关系。     

水库发电优化调度模型的对比研究

水电发电效益是水库调度的核心内容。为了寻求满意的发电效益,在考虑水电站水库自身约束和系统调峰要求,建立以系统发电效益最大为目标的优化调度模型,并通过乌江渡水库实例计算,对发电量最大和发电效益最大两种优化调度模型进行对比分析。结果表明:后者较前者更符合实际。