汉江流域梯级水库群优化调度研究

随着经济社会的快速发展,日益上升的水资源需求率与水资源的污染短缺相抵触,汉江流域作为长江一级支流,是沿线城镇的主要供水水源地之一。但是汉江流域水资源的管理面临较大的挑战,要实现水资源系统的优化配置,水量调度必不可少。文章使用POA算法对汉江流域的水库群进行优化调度,并取得了较好的成果。     

梯级水库群联合优化调度算法研究综述

系统介绍了梯级水库群联合调度模型求解的常规优化方法和智能优化方法,其中常规优化方法包括动态规划法及其改进方法和大系统分解协调等方法,智能优化方法包括粒子群优化算法、遗传算法、差分进化算法等。在评述各种方法的基础上,给出了大规模水库群联合优化调度需要解决的问题:1模型系统求解的稳定性和求解效率的平衡问题;2考虑生态环境的多目标优化调度模式;3水库群优化调度模型描述方法;4优化模型输入和输出的不确定性问题;5机组高水头多振动区运行问题。同时,指出了智能优化算法的发展方向:1数学理论基础研究;2参数对算法结果的影响分析;3各种优化算法的改进与融合;4求解算法的并行计算和云计算技术。     

梯级水库群发电优化调度评述

总结了水库群发电优化调度的研究过程,并对现有研究方法的优缺点进行了归纳,分析了梯级水库群发电调度研究面临的问题及发展趋势,指出今后研究的策略为:研究多年调节水库年末消落水位变化规律;应用新的模拟进化算法,求解发电调度模型,制订发电计划;研究梯级水库长期负荷分配的最优准则、数学模型及求解方法,在梯级水库间合理分配电网,下达发电任务;研究梯级水库调度图的制订以及发电会商系统的开发建设;开发发电调度软件系统.     

基于DPSA 的梯级水库群优化调度

动态规划法是一种求解多阶段决策优化问题的常用方法,在水库优化调度计算中应用广泛。该方法最大的缺陷就是用于水库群优化调度时易出现"维数灾"问题。逐次逼近动态规划法(DPSA)可以有效克服这一问题,它采用逐次迭代逼近的思想,将一个多维问题分解为多个一维问题求解。本文以水库运行模拟模型为基础,建立了基于DPSA的梯级水库群中长期优化调度模型,以汉江上游梯级水库群为研究对象,选取发电量最大为目标,对各水库库容进行离散,从而求解水库优化运行过程,其结果对于水库优化调度运行具有指导意义。     

基于智能算法的水库群联合调度图优化

简述水库群联合调度的特点及有关优化方法,采用群智能算法与渐进最优性算法相结合的优化方法对水库群联合调度图中的兴利调度图进行优化,给出了供水量和水位同时优化及供水量和水位交替进行优化两种情况下的具体优化步骤。认为优化水库群联合调度图对充分发挥水库工程的群体作用,进一步提高水资源利用的整体效率和综合效益具有重要意义。     

基于改进与优化调度图的梯级电站联合调度

针对水库调度图常规制作方法的不足,按照梯级电站联合调度的要求,运用基于确定性优化调度模型的水库调度图改进和优化制作方法,结合水库调度函数进行梯级电站水库联合调度;以杂谷脑流域梯级电站水库联合调度为例,绘制了杂谷脑梯级电站中狮子坪电站的水库调度图,制定了薛城和古城电站水库运行策略,形成了杂谷脑流域梯级电站联合调度的决策方案。结果表明:用改进与优化制作方法绘制的水库调度图,满足了降低出力的要求,协调了不同的调度区域,提高了水库调度图的保证率、实用性和经济性;采用改进与优化调度图结合水库调度函数的调度方式,能形成有效的梯级电站联合调度决策方案,提高了梯级电站的联合调度发电量。     

基于ELQG算法的水库群优化调度研究

针对目前复杂水库群优化调度算法存在早熟收敛和运行时间长等问题,本文深入研究基于ELQG算法的水库群优化调度的原理、方法与步骤,利用ELQG算法求解新安江-富春江水库优化调度模型,并将不同典型年优化下调度结果与DP算法进行对比。结果表明:ELQG算法中梯级水库联合年发电量减少0.1亿~0.3亿k W·h,平均水位降低1.0~1.3 m,但计算速度平均提高20倍。ELQG算法具有较强的实用性和可操作性,为多目标、高维水库群的优化调度提供了一种新的途径。     

流域梯级水库群联合调度研究进展

在阐述国内外梯级水库群联合调度研究的基础上,系统分析了现阶段水库调度的新理念,讨论了梯级水库群联合优化调度在防洪和兴利方面的优点,论述了优化调度过程中确定性方法和不确定性方法的优缺点,并指出当前调度管理中存在调度管理信息化建设不够完善、对流域生态环境造成负面影响等问题。建议:1在运行模式方面将水库调度原则和电力市场原则相结合,在调度模型方面构建既符合实际又便于求解的模型,在模型求解方面引进新理论、新技术;2建立包含梯级水库计算机监测控制系统、水情自动测报系统等为一体的水库优化调度管理模式;3将生态调度纳入联合调度统一考虑,积极探索梯级水库群防洪、兴利与生态环境相互协调、统一的水库综合调度方式,将水库群对河流生态和库区水环境造成的负面影响控制在可承受范围内。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

梯级水库群优化调度精英集聚蛛群优化方法

将蛛群优化方法(SSO)这一新型群体智能寻优方法引入梯级水库群优化调度领域,并提出精英集聚蛛群优化方法(ESSO)进一步改善SSO的性能表现。ESSO在标准SSO方法寻优机制基础上,从精英个体动态更新策略与邻域变异搜索机制等两方面予以改进,提升蜘蛛群体的多样性与优秀个体领导能力,均衡方法的全局开采能力与局部勘探能力。澜沧江流域工程实例表明,所提ESSO方法能有效克服标准SSO的"早熟"缺陷,有效提升方法的搜索能力,可望为大规模梯级水库群优化调度提供一种新的高效求解思路。     

基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

基于逐次逼近遗传算法的梯级水库优化调度

利用传统遗传算法求解水库优化调度问题时,经过遗传操作产生的新个体可能是不可行解,因此需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,提出了逐次逼近遗传算法(GASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并通过搜索空间的不断改变,逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP)和逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

雅砻江下游梯级水库综合调度规则优化方法

以综合运行水位控制线、防弃水线、防破坏线、防洪限制水位和死水位作为水库调度指导线,并构成水库调度图,围绕该调度图制定水库综合调度规则,进而建立了调度图模拟-优化模型。选取雅砻江下游梯级水库作为研究对象,采用模拟-优化技术对调度图进行优化。采用优化后的调度图指导水库群模拟运行,模拟运行结果验证了该调度图具有良好的可操作性和实用价值。     

基于遗传算法的平面叶栅多目标优化设计

本文提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅多目标优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型初始骨线，在最大厚度一定的条件下，采用NACA—0012型空气动力翼型的厚度分布规律对已知骨线进行加厚得到翼型，从而得到平面叶栅。然后以平面叶栅表面边界层中的流动损失最小和翼型气蚀系数最低为多目标，用距离法构造二者统一的目标函数，利用遗传算法来搜索最佳的骨线形状。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。假定总损失与叶栅表面边界层中的流动损失成正比，该损失可通过积分法计算叶栅边界层得到。将该方法应用于ZZ400叶栅的设计，结果显示可以得到较满意的解。     

金沙江梯级与三峡水库联合防洪调度研究

金沙江下游溪洛渡、向家坝梯级水库具有对川江沿岸重要城市和配合三峡水库对长江中下游进行防洪的双重防洪功能,如何科学划分金沙江梯级水库有限防洪库容、协调各防洪对象的调度方式,是溪洛渡、向家坝配合三峡防洪调度这一面向多区域防洪问题的关键科学问题。首先在金沙江溪洛渡、向家坝梯级规划设计防洪库容的基础上,按照所在河段防洪目标及配合三峡水库对中下游防洪的次序,探讨了川渝河段及长江中下游重点区域防洪对溪洛渡、向家坝梯级水库防洪库容的预留要求;进而分析了上、下游洪水遭遇类型及相关性,寻求针对不同区域防洪的库容共用空间,确定防洪库容分配方案;最后,分析了上游水库拦蓄方式对三峡入库洪水的影响,提出科学、合理、可行的金沙江溪洛渡、向家坝梯级配合三峡水库联合防洪的调度方式。分析认为,联合调度可有效减轻长江中游的防洪压力,经济效益显著。     

华光潭梯级水电站水库优化调度探讨

华光潭梯级水电站水库库容较小,如何根据梯级水库及其流域水文特性,进行水文测报和洪水预报,从而进行优化调度,是水电站取得良好经济效益和社会效益的唯一手段。本文通过2次实际调度案例的分析,提出了需进一步做好该梯级水库调度的建议。     

基于改进粒子群-逐次逼近法的水库调度图多目标优化

针对水库调度图寻优过程中的调度线形态畸变的问题,提出了改进廊道约束和改进粒子群逐次逼近法.该方法以粒子群算法和动态规划逐次逼近法的混合算法为框架,通过引入改进廊道约束、特殊个体进化方式、外部精英集策略等改进策略来优化进化过程,使得所得解集尽可能接近多目标问题的真实Pareto前沿.福建省池潭水库调度图多目标优化问题的实...     

基于廊道约束的水库调度图优化遗传算法

为解决水库常规调度图制作经验性强、未考虑水量和水头的最佳协调问题,对常规调度图中的调度线进行进一步优化。通过编码、迭代和数学评价指标建立了调度图逐线寻优方法,以解决调度图优化中多线、多时段导致的高维问题;通过小可行域迭代计算,建立基于廊道约束的遗传算法,减少了调度图优化的工作量,缓解了调度线形态畸变问题。实例模拟表明,对于年保证率允许降低的电站,通过适当降低年保证率,可以提高多年平均发电量。