考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。     

梯级水电站短期周优化调度规律探讨

建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解.通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律.梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考.调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则.     

梯级水电站短期优化调度研究

在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。     

三峡梯级和清江梯级水电站短期联合优化调度方法研究

针对清江高坝洲水电站下游水位流量关系受长江顶托影响和梯级水库间流量传播处理问题,建立三峡梯级和清江梯级水电站短期联合优化调度模型。根据实测资料构建受长江顶托的高坝洲水电站下游水位流量分段函数关系;采用相关分析法对梯级间实测数据进行率定,构建线性回归方程处理梯级间流量传播的计算。运用正弦轮盘赌选择算子的自适应遗传算法求解模型,克服单纯轮盘赌对适应度非负的要求。不同量级典型日流量过程模拟调度结果表明：三峡梯级和清江梯级联合调度效益增加明显。研究成果对未来三峡梯级与清江梯级水库群日发电计划的编制有借鉴意义。     

基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选取方法

针对采用设计水头的水电站混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)调度模型计算的出库流量与实际出库流量偏差较大的问题,提出了基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选取方法。首先,基于运行数据采用MILP模型,拟合出使模型计算出库流量过程与水电站实际出库流量过程偏差最小的代表水头;然后,在实际调度中,以日平均入库流量和日平均出力作为该代表水头特征向量,根据预测入库流量和日计划电量即可选取最优代表水头。计算实例表明,相比于传统固定水头,该方法能够更好地反应水电站实际的出库过程,有利于提高电网制定调度计划中梯级水电站上下游水量匹配精度。     

基于混合粒子群算法并计及概率的梯级水电站短期优化调度

针对梯级水电站短期优化调度的不确定性问题,研究了不确定性因素的概率分布规律,并根据实际系统的运行要求,给出了概率分布密度函数的假设检验方法。探索发电用水量与各种随机因素的互动关系及影响机理,构建了一种新的计及概率的梯级水电站短期优化调度策略。把灾变理论、混沌优化思想和基本粒子群算法结合起来,形成一种混合粒子群算法。该算法扩大了种群的搜索空间,增加了种群的多样性,改善了基本粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并能从理论上证明其依概率收敛至全局最优解。将混合粒子群算法嵌入蒙特卡罗随机模拟中对本文提出的模型进行求解,求解方法简单有效。仿真结果表明,该策略能较好地处理不确定性条件下梯级水电站的短期优化调度问题。     

基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选择取方法

针对采用设计水头的水电站混合整数线性规划（mixed integer linear programming, MILP）调度模型计算的出库流量与实际出库流量偏差较大的问题,提出了基于运行数据的水电站MILP模型最优代表水头选取方法。首先基于运行数据,采用MILP模型拟合出使模型计算出库流量过程与水电站实际出库流量过程偏差最小的代表水头,然后在实际调度中,以日平均入库流量和日平均出力作为该代表水头特征向量,根据预测入库流量和日计划电量即可选取最优代表水头。计算实例表明,相比于传统固定水头,该方法能够更好的反应水电站实际的出库过程,有利于提高电网制定调度计划中梯级水电站上下游水量匹配精度。     

短期梯级水电优化调度的逐次逼近法

受到水电站的出库流量的影响,梯级水电站间的水流滞时是动态变化的,如果将水流滞时作为常数考虑,会导致水电优化调度结果的偏差。将水流滞时表示成电站出库流量的函数形式,建立了考虑动态水流滞时的短期梯级水电优化调度模型。动态水流滞的引入,使得短期梯级水电优化调度中的优化变量在大小和时间两个维度上变化,采用常规算法直接求解困难。针对所建立模型的特点,提出了结合逐次逼近法和混合整数线性规划法的求解方案,以逐次逼近法构造了逐步逼近精确水流滞时的迭代流程,迭代流程中每次迭代为一个常规短期梯级水电优化调度问题,采用混合整数线性规划法进行求解。一个两电站测试系统和某8水库的实际梯级水电系统的算例结果表明了所提出模型和方法能够有效提升梯级水电系统的经济效益。     

市场竞价下梯级水电站短期优化调度研究

针对梯级水电站短期优化调度的特点，通过对电力市场中发电厂商竞价策略特点的分析，提出了市场竞价下梯级水电站的竞价运行策略，构建了市场竞价下梯级水电站优化调度模型。模型采用概率分布来模拟发电厂商报价策略，并利用蒙特卡洛方法对电力市场出清过程进行随机模拟，而且在最大效益子模型中考虑了梯级各电站发电成本不同的因素。最后通过实际算例，利用改进蚂蚁算法和遗传算法对硕多岗河梯级水电站在市场竞价条件下的整体调度过程进行了模拟优化求解，得出了较优的市场出清结果和梯级优化运行方案，并通过对优化结果的详细分析，指出了模型的优点和缺陷。     

适应不同优化模型的水电梯级系统短期调度算法EI北大核心CSCD

短期水电系统的发电优化调度是非线性离散优化问题。随着水电系统规模的增大,该问题的求解也变得更加困难。结合考虑约束条件的优先级别,建立了适应弃水量最小、发电效益/电量最大、调峰电量最大和发电趋势吻合4个调度目标的数学模型,采用分级求解结合局部搜索的方法解决大规模水电系统短期联合优化调度问题。通过在包含45个水库的水电系统优化调度中的应用,并比较不同目标下优化结果的差异,结果表明了上述模型和方法的有效性。     

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。     

兼顾多电网调峰与水电消纳的跨流域梯级水电站调度方法

中国云南省的电源结构以水电为主,水电消纳问题异常突出,且云南水电外送的受端调峰压力巨大.为充分挖掘云南电网"西电东送"通道潜力,最大限度消纳云南水电,同时响应多电网的调峰需求,文中构建了兼顾多电网调峰与水电消纳的跨流域梯级水电站调度的混合整数线性规划模型.模型采用目标权重法将多电网调峰问题转化成单目标问题,并通过调整各...     

基于日典型负荷的水电站群日计划方式

针对电网对水电站的负荷需求，分析了水电站群日计划方式制定的关键技术，提出了基于日典型负荷的水电站群日计划运行方式的制定方法，其结果在满足系统负荷需求和水库综合利用约束下，符合兼顾调峰电量最大和发电量最大的目标。     

基于连续线性规划的梯级水电站优化调度

梯级水电站优化调度是一个多时段、多变量和多约束条件的大规模优化问题,其求解过程非常复杂。文章尝试采用连续线性规划的优化方法来解决梯级水电站长期优化调度问题。通过采用泰勒级数一阶描述形式,对优化调度目标函数和约束条件中的非线性约束进行线性化处理,建立了基于连续线性规划算法的优化调度数学模型,提出了用连续线性规划技术求解梯级水电站优化调度问题的算法,并采用迭代步长的动态比例缩减因子保证算法能快速准确地收敛到优化问题的最优解。利用Matlab7.0编制连续线性规划梯级水电站优化调度程序,一个两级梯级水电站群的仿真分析结果表明,该算法可用于求解梯级水电站优化调度问题,并可快速得到非线性问题的最优解。     

处理梯级水电站复杂约束的短期水火电系统环境经济优化调度

首先建立采用迭代费用惩罚系数的单目标水火电系统环境经济优化调度模型;其次为解决梯级水电站由于时间耦合性和空间相关性而带来的同时处理发电流量约束、库容约束和动态水量平衡约束的难题,给出约束条件的启发式处理方法,使得在满足上述复杂约束的同时,更利于最优解的搜寻。对总装机容量为2 975 MW的水火电系统(包含一个含4水电机组的梯级水电站和3个火电机组)进行仿真计算,结果不仅表明了该启发式约束条件处理方法的可行性和有效性,而且对比进化算法和差分进化算法所得结果,每天的燃料费用分别降低了4 303.96$和1 311.96$,污染气体排放量分别减少8 231.37 lb和1 522.37 lb。     

梯级水电站优化调度的改进粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。     

改进粒子群算法在梯级水电站优化调度研究中的应用

针对梯级电站优化调度具有多阶段、非线性和组合性的特点,采用改进粒子群算法来求解。针对目前采用的基本粒子群算法在求解时存在易陷入局部最优和早熟的缺点,改进粒子群算法以混沌变量生成机制来增加种群的多样性,以逐步优化和随机生成相结合的方法生成初始种群,以增加粒子生成的有效性。实例计算结果表明,改进粒子群算法可以取得较好的效果,并为梯级电站优化调度提供了一种有效的方法。     

复杂约束下梯级水电站短期厂网协调多目标MILP模型

随着电力系统负荷的增长及峰谷差的加大,电力消费结构不断优化.电网侧期望水电利用灵活启停特性充分参与电网调峰,以减小系统的峰谷差.电厂侧则在调度过程中追求梯级电量最大,以实现效益最大化.为协调厂网两侧对梯级出力过程的矛盾需求,同时满足厂网两侧复杂的约束条件,以梯级水电站的机组为调度单元,选取梯级发电量最大和电网剩余负荷峰谷差最小为目标函数.充分考虑电网侧联络线约束及电站侧尾水顶托、限制出力曲线、不规则振动区等与水头相关的复杂约束并线性化处理,构建了复杂约束条件下厂网协调多目标短期混合整数线性规划模型,对多目标函数进行归一化处理并采用权重法转化为单目标函数,利用Gurobi商业求解器进行模型求解.中国红水河梯级水电站的实际应用表明所提模型可获得兼顾厂网两侧目标期望的梯级发电计划.     

梯级水电站代理竞价模型及均衡求解

目前,我国普遍存在同一流域梯级水电站投资主体不统一的现象,当代表各自投资主体利益的梯级水电站单独参加竞争性电力交易时,会导致梯级水电资源配置的低效性。针对这一问题,提出一种有利于实现市场环境下梯级水电资源有效配置的代理机制。当市场规则允许时,属于不同投资主体的梯级水电站将自发地采用代理机制参与市场竞争。首先,运用机制设计理论对梯级水电站代理机制进行了初步设计;其次,建立基于供给函数的梯级水电代理竞价模型,并应用逐次逼近法和粒子群算法求解市场均衡状态;最后,通过算例对梯级水电站代理商参与日前市场的均衡状态进行模拟。所提出的模型和算法在梯级水电参与市场竞争的研究方面具有参考价值。