如今，廣大民眾對能源的需求量越來越高，但是我國的能源可用量卻越來越少，在這種情況下，對水、電能源結構進行調整是勢在必行的。其實，梯級水電站優化調度已經得到了廣大民眾的普遍關注．而本研究就將針對“梯級水電站優化調度模型與算法研究”這一主題進行詳細的闡述，使廣大民眾對這方面的內容有一個更加全面且深入的了解。

提出一種求解梯級水電站中長期優化調度問題的方法—蟻群算法(antcolonyalgorithm,aca)。算法模擬了螞蟻群體覓食路徑的搜索過程來尋找梯級水電站中長期最優調度計劃。算法把問題解抽象為螞蟻路徑,利用狀態轉移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優解。實例計算結果表明,算法可以求解具有復雜約束條件的非線性梯級優化調度問題。算法求解精度高、收斂速度快,為解決梯級水電站中長期優化調度問題提供了一種有效的方法。

如今，廣大民眾對能源的需求量越來越高，但是我國的能源可用量卻越來越少，在這種情況下，對水、電能源結構進行調整是勢在必行的。其實，梯級水電站優化調度已經得到了廣大民眾的普遍關注．而本研究就將針對“梯級水電站優化調度模型與算法研究”這一主題進行詳細的闡述，使廣大民眾對這方面的內容有一個更加全面且深入的了解。

進入二十一世紀以來，科技大發展，經濟大發展。人們的生活越來越舒適、便捷的同時，隨之而來的一系列問題也十分明顯。環境的污染、能源的短缺，促進了我國水電企業模型的改革，因為只有改革才能適應時代的變化，才能解決日益嚴峻的能源形勢。下面，我們將主要分析一下目前我國梯級水電站優化調度模型與算法。

進入二十一世紀以來，科技大發展，經濟大發展。人們的生活越來越舒適、便捷的同時，隨之而來的一系列問題也十分明顯。環境的污染、能源的短缺，促進了我國水電企業模型的改革，因為只有改革才能適應時代的變化，才能解決日益嚴峻的能源形勢。下面，我們將主要分析一下目前我國梯級水電站優化調度模型與算法。

探索新的調度模型求解方法一直是水庫優化調度研究的熱點之一。社會情感優化算法（seoa）是一種新興的啟發式智能優化算法,但目前在水庫優化調度中未見應用。將seoa應用于梯級水電站發電優化調度中,并針對算法初始種群隨機生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設計,針對部分個體過早收斂導致的種群活力低、算法易于局部收斂,制定了種群淘汰策略,從而建立了改進社會情感優化算法（改進seoa）。實例表明,在梯級水電站發電優化調度模型的求解中,改進seoa搜索效率高、尋優能力強、穩定性好。

在實行分時電價政策的背景下,為指導梯級水電站群聯合優化運行,本文建立了以梯級年最大發電收益和可靠出力最大化為目標的數學模型。實際運行中,常將可靠出力最大化這一目標轉化為梯級可靠出力約束,采用傳統poa求解將會出現維數災的問題,很難求解,本文提出一種poa改進算法用于上述模型求解。使用雅礱江梯級水電站的實際數據進行計算,結果表明,算法計算速度快,收斂效果好,能夠得到滿意的優化結果。

探索新的調度模型求解方法一直是水庫優化調度研究的熱點之一。社會情感優化算法(seoa)是一種新興的啟發式智能優化算法,但目前在水庫優化調度中未見應用。將seoa應用于梯級水電站發電優化調度中,并針對算法初始種群隨機生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設計,針對部分個體過早收斂導致的種群活力低、算法易于局部收斂,制定了種群淘汰策略,從而建立了改進社會情感優化算法(改進seoa)。實例表明,在梯級水電站發電優化調度模型的求解中,改進seoa搜索效率高、尋優能力強、穩定性好。

為有效求解梯級水電站多目標聯合優化問題,充分發揮水電的發電效益和容量效益,提出一種新型的改進多目標布谷鳥算法(imocs)。針對傳統布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動態發現概率和步長融入到算法中,并結合非支配排序遺傳算法(nsga-ii)的非支配排序思想以及擁擠距離維護外部檔案集策略,提出imocs;通過測試函數驗證了所提算法的有效性。將imocs應用到烏江梯級水電站多目標優化調度中,得到了分布均勻的非劣調度方案集。最后通過模糊決策模型,主客觀確定目標權重法,從非劣解集中選擇一個折中方案,得到各水電站發電用水過程。結果表明,調度方案合理、可靠,且均能滿足各項約束條件。梯級水電站優化調度采用imocs具有較大的實用意義。

針對傳統優化算法在求解高維、復雜梯級水電站發電調度時易出現“維數災”，或陷入局部最優解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（isfla）。該算法將克隆選擇算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，對混合之后的蛙群構造子群體執行免疫克隆選擇操作，同時使用改進的最差解更新方式提高其局部搜索能力。應用實踐表明，通過將isfla與標準混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步優化方法對比，isfla在求解梯級水電站發電優化問題時具有明顯的優越性。

梯級水電站聯合發電調度的優化模型的確定在整個電網經濟、安全運行中起著非常重要的作用。文中提出一種新的梯級水電站群聯合發電優化調度的調度準則——以單位水體發電電價最高優先發電,在此基礎上建立梯級水電站群聯合發電優化調度模型及其評價方法。首先建立基于四層水體的水庫能的水電站發電模型,在此基礎上提出單位水體發電電價的概念。建立優化調度模型時,將電力系統中的負荷變化和在電力市場機制下分時上網電價的影響因素考慮在內。該模型能較為客觀地反映梯級水電站運行情況,能給系統調度員做出最佳調度決策提供一定的依據。優化仿真計算結果證明該調度準則具有可行性和適用性。

本文首先從目標函數和約束條件兩個方面,介紹了梯級水電站優化調度的各類數學模型.然后對目前研究比較廣泛的各類優化算法進行了綜述.最后指出隨著水電能源的開發,梯級水庫優化調度下一步可能的發展方向.

隨著經濟社會不斷發展,我國能源結構也隨著不斷變化,水電資源作為一項重要能源,其發展好壞直接關系到我國的可持續發展道路.梯級水電站作為水電的一種關鍵形式,必須對其進行發電優化調度,從而保證水資源得到合理利用.本文主要針對梯級水電站的主要特點和未來發展方向,總結了我國的一些成果,并深入分析了其運行過程中的主要問題,通過對模型進行改進,對其進行優化調度,提出了新的調度模型.

介紹了目前國內對于梯級水電站優化調度問題的研究和實踐現狀,重點研究了優化調度模型的建立和優化算法。

宏觀視角下的流域梯級水電站聯合調度金沙江區域梯級水電站邁入\"調控一體化\"時代長江上游大型水電站群聯合調度發展戰略流域梯級水電站聯合優化調度的必要性及對節能減排的作用氣候變化條件下的三峽梯級水庫調度長江上游大型水電站群聯合調度關鍵科技問題探討

建立了梯級水電站短期周優化調度的梯級蓄能最大模型,在此基礎上采用動態搜索算法對其進行求解。通過嚴密的理論推導和詳盡的實例分析探討了流域梯級電站負荷最優分配規律。梯級電站負荷最優分配主要由梯級水庫的區間入流關系和水庫特性決定,其結論可指導流域梯級電站優化運行,為集控中心調度和指導實際應用提供參考。調度決策者尚需根據本文的研究方法針對本流域和電站的特性制定符合自身的最優調度規則。

遺傳算法是一種簡單、適用的搜索方法,經常用于解決非線性復雜的問題。水庫群的最優調度問題,就是利用搜索算法根據水庫群進出水和綜合利用情況,把水電站水庫看作一個系統,把系統的各元素,輸入/輸出參數等簡化和假設后建立簡化通用的數學模型,用搜索算法對該數學模型進行優化仿真,得出最優解。

介紹分析梯級電廠水電聯合調度的技術和策略,以及相應的計算機系統的組成原則。

近些年頻發的極端干旱氣候條件對特大流域水電系統提出了更精細化的蓄能控制要求。該文考慮蓄能軌跡約束,提出一種基于等蓄能線的梯級水電站群蓄能控制優化調度方法。引入可行域預壓縮策略,采用數學組合理論和等蓄能線,依蓄能控制指標建立各時段梯級水庫可行水位組合曲面,將蓄能控制下的優化問題轉化為無約束問題,并采用動態規劃實現高效求解。瀾滄江中下游梯級水電站群調度結果表明,通過精細化控制梯級蓄能可以有效提高發電效益,降低供電破壞風險,與常規約束優化方法相比,所提方法高效快速、切實可行。

梯級水電站經濟調度是一個具有多維數、多目標、非線性的新問題,調度策略隨決策者期望而變化。根據不同調度期望,構建三個分別以發電量最大、耗水量最小、末期蓄水量最大為目標的優化調度模型。本文提出的仿水循環算法是一種受自然界水循環過程啟發提出的全新算法,即含多種約束的仿水循環算法cwca,引入水滴權重因子,可根據尋優情況自適應地調整權重值,有效解決迭代速度與計算精度的權衡問題,以及因水滴粒子處于局部最優而導致迭代停滯的問題。利用不同測試函數求解結果對比表明,cwca比改進粒子群算法mpso更具有效性與優越性。經對三座梯級水電站優化調度策略的仿真結果證明了cwca的可行性,也顯示了mpso可顯著提高優化結果,大幅降低收斂時間,是一種更優越的智能種群算法。

鑒于梯級水電站優化運行的高復雜度、強非線性、多約束等特點,構建了基于峰谷分時電價下的梯級水電站日最大發電效益模型。針對遺傳算法(ga)等傳統智能算法對復雜模型求解易陷入局部最優的問題,提出一種水循環算法(wca)與水位廊道約束耦合、降低約束復雜度、規范尋優空間的方法,并以湖北某梯級短期優化調度為背景進行建模仿真,將計算結果分別與ga和粒子群算法(pso)所得結果進行比較。實例研究表明,wca計算的總效益在豐、平、枯典型日分別比ga和pso計算值約高5.65%、3.15%、0.80%,迭代收斂速度更快,求解能力更強,為解決梯級水電站優化調度問題提供了新思路。

逐步優化算法(poa)在求解梯級水電站聯合優化調度中,其優化結果受初始解的影響較大,不同的初始解對優化迭代過程的收斂性影響不同,導致優化結果可能陷入局部最優。針對這一問題,本文在深入分析poa尋優機制的基礎上,探求了影響算法全局收斂能力的關鍵因素,揭示了poa的兩階段尋優策略和梯級水電站優化調度在求解兩階段問題時傳統的\"自上而下逐電站\"尋優模式對算法收斂能力的影響規律,進而提出了基于逐步差分和變階段優化改進策略的變階段逐步優化算法,有效消弱了原始算法在求解梯級電站聯合調度問題中對初始解的依賴性,在一定程度上保證算法收斂于全局最優解。實例研究表明所提算法優化得到的梯級發電量比poa算法提升0.15%左右,有效克服了原始算法的局部收斂問題,且改進算法效率更高,尋優結果更穩定。