混联水电站群实时联合优化调度

本文研究一种混联水电站水库群中长期优化调度的多维动态规划模型的求解方法。在编程中充分利用向对象的C＋＋语言的优势,并采用DDDP法减少状态可行域,使得以往被认为具有“维数灾”的多维问题能直接求解。     

基于变尺度混沌算法的混联水电站水库群优化调度

提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法-变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA).算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性来寻找混联水电站水库群中长期最优调度计划.算法利用混沌运动的特点,将混沌变量映射到待寻优变量区间,通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,利用改变"二次搜索"的调节系数提高搜索精度以获取全局最优解.实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站水库群优化调度问题.算法求解精度高、收敛速度快,为解决混联水电站水库群中长期优化调度问题提供了一种新的方法.     

混联水电站群的日优化运行

对位于两交汇河道上的四座水电站组成的混联系统,以综合分析和数学处理相结合的方法进行了日优化运行研究,取得了可用于指导制定调度方案的成果。具体计算说明可获取的经济效益很大。本文对研究、组织各种类型水电系统的日优化运行有普遍的实用意义。     

大规模混联水库群长期优化调度

混联水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,应用水力关联矩阵描述混联水库群之间的水力联系,进而应用逐次优化算法（POA）和动态规划逐次渐近（DPSA）算法对该问题在时间和空间上进行降维。以金沙江、雅砻江和大渡河干流10座具有季调节能力以上调节性能的混联水库群作为研究对象,分别采用DPSA和POA-DPSA两种算法对问题进行求解,并初步分析了联合调度对径流的影响。优化结果相对于设计值都有一定程度的提高,且寻优速度较快。     

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分别增加了241 GW·h和309 GW·h。     

跨流域水电站群长期优化调度的可变策略搜索求解算法

中国水电经过20多年发展已经形成规模非常庞大的跨流域水电站群系统,运行管理面临极大挑战。在分析、借鉴经典的逐步优化、离散微分动态规划、逐次逼近方法降维思想的基础上,提出跨流域水电站群长期优化调度可变策略搜索方法。该方法以深度优先和广度优先的计算模式及一维或多维搜索算法为基础,构建不同规模和特点问题的求解策略,从而达到有效降维、提高解的质量和效率的目的。采用提出的模型和算法,对南方电网跨流域水电系统进行应用实例研究,结果表明：提出的方法可以快速求解跨流域系统长期优化调度问题,实现跨流域水电站群补偿调度,利于更好地配置水电系统资源,发挥跨流域水电站群综合效益。     

串并混联水电站优化调度与补偿调节多目标多层次模型

本文提出了一种求解串并混联水电站水库群补偿调节和调度的多目标多层次优化法,该法是作者提出的梯级水库群补偿调节和调度的多目标多层次法的进一步发展.该方法中同时考虑了随机径流的自相关关系和互相关关系.应用该模型和软件包已完成了43个系统的优化补偿调节和调度研究,规模最大的一个系统达22座水库38座水电站.     

基于自适应蚁群算法的水电站水库优化调度

应用自适应蚁群算法来求解水电站优化调度问题,该算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移,信息素更新和邻域搜索以获取最短路径。实例计算表明,该算法计算精度高,收敛速度快,克服了传统蚁群算法计算时间长,易于陷入局部最优的缺点,能较好地避免动态规划的维数灾问题,可求解具有复杂约束条件的非线性规划问题,为解决水电站优化调度问题提供了一种有效的途径。     

用模糊动态规划法进行水电站水库优化调度

本文首先介绍了模糊动态规划(FDP)原理,进而提出了用FDP法进行水电站水库优化调度的方法,最后通过实例得到满意的结果。     

混联水库群的双量调度函数研究

构建了水量调度函数和能量调度函数相结合的双量调度函数来模拟指导混联水库群联合调度运行。以三峡梯级和清江梯级组成的混联水库群为研究对象,选择1951-2011年实测旬径流系列进行模拟调度。结果表明:混联水库群的非线性双量调度函数方案与常规调度方案相比,多年平均发电量增加68.9亿kW.h,增幅达3.31%,非线性双量调度函数方案调度轨迹接近理论最优调度轨迹,在不降低防洪标准的前提下,可显著增加混联水库群的兴利效益。     

一种电池储能电站的经济优化调度策略

基于PQ解耦原理,提出了一种电池储能电站的经济优化调度策略。以总成本最低为优化目标,以电池自身条件和系统功率平衡为约束条件,建立了电池储能电站经济优化调度的数学模型。结合调度指令实施的具体流程,对模型进行了仿真,算例结果验证了文中提出的调度策略在储能电站中应用的可行性。     

电力远期价格预测的灰色动态模型研究

电力远期价格受实时电价、利率、负荷需求等多种因素影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述。针对这一特点,用灰色动态预测模型对电力远期价格进行了预测,并对不同模型的预测结果进行了研究。     

电价与电量结合的龙头电站效益补偿机制研究

本文构建了以梯级发电量最大为目标的效益补偿模型,模型考虑梯级引水损失流量,以梯级水位组合为基本计算单元,采用逐步优化算法与离散微分动态规划算法的改进耦合算法进行求解,在量化引水工程对发电效益造成影响的基础上得出龙头电站补偿效益,基于经营期上网电价测算流域受益电站不同电量返还比例下的龙头电站电价,提出了电价-电量相结合的发电效益补偿方法,形成了相应的流域龙头电站效益补偿机制。乌江流域梯级电站的工程应用实例表明,本文方法能够量化引水工程对发电效益的影响,并合理测算流域龙头电站的补偿效益,一定程度上可协调梯级上下游电站间的利益矛盾。     

遗传程序设计在短期电价预测中的应用

介绍了遗传程序设计的原理,提出了一种基于遗传程序设计的短期电价预测新方法。首先对数据进行预处理,然后利用遗传程序设计进行演化建模,采用美国加利福尼亚州电力市场历史数据进行预测,通过和时间序列法的预测结果进行比较,验证了该方法在短期电价预测中的有效性。     

万家寨水电站机墩组合结构动力分析

本文采用三维有限元法 ,对万家寨机墩组合结构进行了动力分析 ,研究了引起机组振动的振源 ,并与机墩组合结构固有频率进行了共振校核。振动响应值与频率联合进行评估 ,初步探讨了振动响应对人的振动感觉。     

温州电网梯级水电站优化调度实践

建立由温州电网属下的梯级水电站群优化调度的数学模型,采用基于浮点数编码的改进遗传算法对该模型进行了优化计算,该算法设计编程简单,计算量小,收敛速度快.利用三插溪水库的入库径流实测值进行了仿真实验,实验结果表明优化调度比常规调度经济效益超过5%,说明了遗传算法用于梯级水电站群优化调度既可行又有效.     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

考虑抽水蓄能电站动态辅助服务的三部制电价研究

基于对抽水蓄能电站动态效益的研究,提出了考虑抽水蓄能电站动态辅助服务的三部制电价体系。该电价体系综合考虑了抽水蓄能电站经济运行的各方面成本支出,将电费收入分为容量电费收入、电量电费收入和辅助服务费用收入,从根本上避免了以往两部制电价体系补偿形式单一化的弊端,提高了抽水蓄能电站的财务生存能力,有利于其可持续发展。     

电力现货市场环境下电动汽车充换电站的优化调控策略

在构建新型电力系统的战略目标下,电力现货市场不断对电动汽车充换电站等需求侧资源提出新的需求与要求。基于南方电力现货市场系列试点规则,考虑现货电能量、调频辅助服务、多阶段需求响应等交易品种,建立了电动汽车充换电站的调控模型,设计了日前-日内-实时多阶段优化调控策略。日前阶段针对换电需求、调频调用电量和各交易品种价格的不确定性构建鲁棒优化问题,并采用二阶锥规划算法进行求解;日内阶段构建基于模型预测控制的滚动优化环节,实现对需求响应日内邀约的有效响应,同时改善日前调控计划的保守性;实时阶段以调控成本最低为目标,考虑需求响应实时邀约和电价波动,求解电池功率分配策略。仿真算例表明,所提策略可充分发挥充换电站的调节潜力,提升其经济效益。     

考虑多能源协同的智慧能源站优化运行策略研究

分布式多能源技术的灵活性,促进了智慧能源站的发展。但由于系统非线性和建模的复杂性,智慧能源站优化问题中电力、热能网络和能源需求不确定性相关的约束常常被忽略。为此,提出了一种考虑系统不确定性的智慧能源站运行优化策略。该策略以能源支出成本为目标函数,使用迭代建模,包括混合整数线性规划(MILP)和非线性能源网络方程的线性近似。在MILP优化阶段,将所有能源网络中可控设备的运行计划都在考虑不确定性和综合网络的线性近似的情况下进行建模。建立非线性综合能源网络模型,并通过两种模型之间的迭代,提高线性模型的精度。使用了多维链表,有效地对不确定性进行建模并提高了计算效率。在仿真中对所提出的策略进行了测试,使用该策略进行优化后,测试系统的能源支出降低了约3%,验证了该策略的有效性。