如今，廣大民眾對(duì)能源的需求量越來(lái)越高，但是我國(guó)的能源可用量卻越來(lái)越少，在這種情況下，對(duì)水、電能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整是勢(shì)在必行的。其實(shí)，梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)得到了廣大民眾的普遍關(guān)注．而本研究就將針對(duì)“梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法研究”這一主題進(jìn)行詳細(xì)的闡述，使廣大民眾對(duì)這方面的內(nèi)容有一個(gè)更加全面且深入的了解。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。人們的生活越來(lái)越舒適、便捷的同時(shí)，隨之而來(lái)的一系列問(wèn)題也十分明顯。環(huán)境的污染、能源的短缺，促進(jìn)了我國(guó)水電企業(yè)模型的改革，因?yàn)橹挥懈母锊拍苓m應(yīng)時(shí)代的變化，才能解決日益嚴(yán)峻的能源形勢(shì)。下面，我們將主要分析一下目前我國(guó)梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法。

如今，廣大民眾對(duì)能源的需求量越來(lái)越高，但是我國(guó)的能源可用量卻越來(lái)越少，在這種情況下，對(duì)水、電能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整是勢(shì)在必行的。其實(shí)，梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)得到了廣大民眾的普遍關(guān)注．而本研究就將針對(duì)“梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法研究”這一主題進(jìn)行詳細(xì)的闡述，使廣大民眾對(duì)這方面的內(nèi)容有一個(gè)更加全面且深入的了解。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。人們的生活越來(lái)越舒適、便捷的同時(shí)，隨之而來(lái)的一系列問(wèn)題也十分明顯。環(huán)境的污染、能源的短缺，促進(jìn)了我國(guó)水電企業(yè)模型的改革，因?yàn)橹挥懈母锊拍苓m應(yīng)時(shí)代的變化，才能解決日益嚴(yán)峻的能源形勢(shì)。下面，我們將主要分析一下目前我國(guó)梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法。

該文建立了三個(gè)復(fù)雜的清江流域梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型,其中包括了蓄水位約束、用水約束、出力約束,利用poa(逐步逼近法)法解決水電站群的優(yōu)化問(wèn)題,較大的提高了水庫(kù)效益,獲得較為滿(mǎn)意的結(jié)果。

針對(duì)梯級(jí)水電站群實(shí)際運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)度指導(dǎo)需求,在多元線性回歸算法基礎(chǔ)上引入f檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)判別機(jī)制,建立了基于梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度函數(shù)逐步優(yōu)化算法,并將該算法應(yīng)用于金沙江—長(zhǎng)江大型梯級(jí)電站系統(tǒng)調(diào)度函數(shù)制定中,通過(guò)時(shí)間因子、空間因子和能量因子3類(lèi)待選自變量的合理篩選,構(gòu)建出具有指導(dǎo)梯級(jí)運(yùn)行意義的梯級(jí)各電站優(yōu)化調(diào)度函數(shù)。該函數(shù)形式簡(jiǎn)潔,具有良好的可操作性和可解釋性。將用調(diào)度函數(shù)模擬梯級(jí)運(yùn)行結(jié)果與同系列優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明調(diào)度函數(shù)指導(dǎo)梯級(jí)運(yùn)行較好地保留了優(yōu)化調(diào)度的各方面效益,具有較高的模擬精度和實(shí)用價(jià)值。

梯級(jí)水電站群實(shí)時(shí)發(fā)電計(jì)劃調(diào)整是充分發(fā)揮大規(guī)模水電站群短期發(fā)電能力、實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)能力,及時(shí)有效地響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度需求的重要手段。論文提出的數(shù)學(xué)模型成功應(yīng)用到四川省大渡河流域水電站群中,有效地開(kāi)展了水電站群發(fā)電計(jì)劃的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化調(diào)度工作,為全國(guó)其他流域大型水電站群和電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行提供借鑒。

電網(wǎng)負(fù)荷需求量隨著氣候、環(huán)境的變化而變化,在很大程度上存在著不確定性,而目前制定的發(fā)電計(jì)劃都是根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行制定的,給出的計(jì)劃出力與實(shí)際負(fù)荷水平存在較大的偏差。由于存在偏離發(fā)電計(jì)劃的偏差,如果單純地按照發(fā)電計(jì)劃發(fā)電,會(huì)導(dǎo)致電能的不平衡,從而影響電網(wǎng)的正常運(yùn)行。為了描述這種偏差,采用模糊集理論來(lái)描述負(fù)荷的不確定性,構(gòu)建了一個(gè)基于模糊負(fù)荷的梯級(jí)水電站發(fā)電耗水量最小的短期優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型,利用模糊區(qū)間的概念來(lái)研究不同模糊置信水平下梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。同時(shí)研究入庫(kù)徑流量、發(fā)電耗水量、棄水量、水頭變化等因素,全面考慮蓄水量、棄水量、發(fā)電流量、發(fā)電水頭之間的關(guān)系及其對(duì)水電站正常運(yùn)行的影響,以及各級(jí)水電站間的相互影響,用二次曲線表達(dá)式描述水電站水頭特性關(guān)系,既能準(zhǔn)確描述水電站水庫(kù)特性,又能減少優(yōu)化問(wèn)題的決策變量個(gè)數(shù),提高求解效率。最后以一個(gè)三級(jí)水電站為例,通過(guò)遺傳算法求解所建模型,利用置信區(qū)間的概念分析負(fù)荷在不同置信水平下的優(yōu)化情況,結(jié)果表明了所建優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型的正確性和可行性。

利用不確定理論,將入庫(kù)徑流量設(shè)定為模糊隨機(jī)變量,在不確定環(huán)境下研究梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,并建立了相應(yīng)數(shù)學(xué)模型.應(yīng)用表明,該研究方法具有可行性.

針對(duì)粒子群算法容易早熟和易于陷入局部極值的缺點(diǎn),提出一種梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的模糊自適應(yīng)粒子群算法.在該算法中將慣性權(quán)值表示為粒子群進(jìn)化速度因子和群體適應(yīng)度方差的模糊函數(shù),在每次迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)值,以適應(yīng)非線性?xún)?yōu)化搜索過(guò)程.針對(duì)違反約束的粒子,設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)空間調(diào)整策略來(lái)修復(fù)約束要求.為了驗(yàn)證算法的性能,用2個(gè)測(cè)試函數(shù)和擁有4個(gè)水電站的系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試,在求解精度和速度上與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和改進(jìn)慣性權(quán)值線性遞減粒子群算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明模糊自適應(yīng)粒子群算法收斂速度快、精度高.

利用不確定理論，將入庫(kù)徑流量設(shè)定為模糊隨機(jī)變量，在不確定環(huán)境下研究梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，并建立了相應(yīng)數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用表明，該研究方法具有可行性。

本文提出兩種梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)負(fù)荷分配模型,模型ⅰ根據(jù)站間和廠內(nèi)水量電力平衡分配站間負(fù)荷,檢驗(yàn)站間聯(lián)合躲避不可調(diào)控區(qū)和防止負(fù)荷大規(guī)模轉(zhuǎn)移等約束滿(mǎn)足情況并制定開(kāi)停機(jī)策略,以梯級(jí)電站水位能消耗最少為目標(biāo)調(diào)整初始分配繼而實(shí)現(xiàn)廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行;模型ⅱ根據(jù)聚合分解思想將梯級(jí)水電站系統(tǒng)分為若干組對(duì)偶子系統(tǒng),每組對(duì)偶系統(tǒng)聚合為虛擬電站直接以機(jī)組為基本分配單元優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。清江梯級(jí)電站實(shí)時(shí)運(yùn)行仿真計(jì)算結(jié)果表明,模型ⅰ和模型ⅱ能降低隔河巖電站和高壩洲電站耗水分別為1.35%,1.45%和0.95%,1.6%;減少隔河巖機(jī)組穿越振動(dòng)區(qū)分別為9.83%和17.3%。兩種模型既可顯著增加電站經(jīng)濟(jì)效益又能大幅提高運(yùn)行安全性。

研究了電力市場(chǎng)下的梯級(jí)水電站的長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,建立了多發(fā)電主體梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型.該模型通過(guò)調(diào)節(jié)上下游不同發(fā)電主體下電站的效益補(bǔ)償,可以協(xié)調(diào)上下游不同發(fā)電主體的利益,保證總的梯級(jí)效益接近最優(yōu)化.將建立的多目標(biāo)調(diào)度模型用權(quán)重法轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)求解,可獲得不同權(quán)重組合下的一組非劣解集.同時(shí)還探討了浮動(dòng)上網(wǎng)電價(jià)對(duì)存在多發(fā)電主體情況下梯級(jí)效益的影響,梯級(jí)效益的變化趨勢(shì)與枯水期電價(jià)上浮與豐水期下浮比例x/y有關(guān),只有x/y足夠大時(shí),梯級(jí)總效益才會(huì)比電價(jià)不浮動(dòng)時(shí)有所增加.

梯級(jí)水電站日優(yōu)化調(diào)度模型在考慮電網(wǎng)負(fù)荷要求和梯級(jí)水電站各機(jī)組的振動(dòng)區(qū)的前提下,采用電網(wǎng)允許的峰平谷負(fù)荷比約束日內(nèi)各時(shí)段的出力,達(dá)到了減少機(jī)組起停次數(shù)的目的。模型采用動(dòng)態(tài)定出力求解,以梯級(jí)電站發(fā)電收入最大化為目標(biāo),并用實(shí)例對(duì)此模型進(jìn)行了計(jì)算。計(jì)算過(guò)程和結(jié)果表明,動(dòng)態(tài)定出力求解時(shí)間短,優(yōu)化結(jié)果與目前的電網(wǎng)需求相一致。

水力發(fā)電是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)在發(fā)展過(guò)程中必不可少的重要組成部分,水力發(fā)電不僅會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到一定的推動(dòng)和促進(jìn)作用,而且還能夠從根本上為現(xiàn)代人的日常生活提供有效保障。在這一背景下,文章針對(duì)梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的具體措施進(jìn)行深入分析,為我國(guó)水利發(fā)電工程的未來(lái)可持續(xù)發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。

分析研究了梯級(jí)電站長(zhǎng)期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的理論與方法，針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法應(yīng)用于梯級(jí)電站長(zhǎng)期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題時(shí)存在的缺陷，如傳統(tǒng)遺傳算法用于求解梯級(jí)電站優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題時(shí)，存在隨機(jī)種群可行率難以控制；遺傳操作過(guò)程中可能破壞較優(yōu)個(gè)體；易”早熟”等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的遺傳算法，即在產(chǎn)生隨機(jī)種群和變異過(guò)程中提出考慮連續(xù)階段約束，對(duì)個(gè)體的可行性進(jìn)行檢驗(yàn)、修正和保護(hù)；通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)變量在各次計(jì)算中產(chǎn)生聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)算法的逐步尋優(yōu)，避免算法的”早熟”。通過(guò)實(shí)例仿真分析，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的可行性和優(yōu)越性。

水是一種綠色可再生能源，隨著我國(guó)電力市場(chǎng)的發(fā)展與完善，水電站的優(yōu)化調(diào)度成為保障電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要技術(shù)工作。梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度控制問(wèn)題比較復(fù)雜，尤其是二級(jí)以上具有較大調(diào)節(jié)水庫(kù)的梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度其難度更大，受到相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文就梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

水是一種綠色可再生能源，隨著我國(guó)電力市場(chǎng)的發(fā)展與完善，水電站的優(yōu)化調(diào)度成為保障電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要技術(shù)工作。梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度控制問(wèn)題比較復(fù)雜，尤其是二級(jí)以上具有較大調(diào)節(jié)水庫(kù)的梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度其難度更大，受到相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文就梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

以梯極水電站群作為背景,以大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)技術(shù)作為理論基礎(chǔ),建立了梯級(jí)水電站群優(yōu)化補(bǔ)償調(diào)節(jié)的數(shù)學(xué)模型,并開(kāi)發(fā)出一套實(shí)用的水庫(kù)群優(yōu)化補(bǔ)償調(diào)節(jié)軟件,通過(guò)實(shí)例驗(yàn)算,證明模型的建立與軟件的開(kāi)發(fā)都是成功的。

應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法求解松江河梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,建立梯級(jí)電站發(fā)電量最大和發(fā)電效益最大短期優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型。針對(duì)粒子群算法存在的后期收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),引入收縮因子和基于遺傳思想的變異算子對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法對(duì)松江河梯級(jí)水電站進(jìn)行短期優(yōu)化調(diào)度,分別采用發(fā)電量最大和發(fā)電效益最大數(shù)學(xué)模型進(jìn)行算例分析。結(jié)果表明:對(duì)梯級(jí)電站進(jìn)行短期優(yōu)化調(diào)度可以提高梯級(jí)電站的整體質(zhì)量和效益;應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法求解梯級(jí)電站短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題在求解時(shí)間、精度上都取得了滿(mǎn)意的效果。

討論市場(chǎng)機(jī)制下梯級(jí)流域水電站間短期優(yōu)化調(diào)度模型,確定了利益最大化為準(zhǔn)則的目標(biāo)函數(shù)?？紤]市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的電價(jià)和電量、水庫(kù)存水價(jià)值、水流時(shí)滯以及設(shè)備折舊等因素,給出了相應(yīng)的約束。重點(diǎn)討論市場(chǎng)機(jī)制對(duì)棄水量的影響、發(fā)電量和發(fā)電引用流量的函數(shù)關(guān)系式以及存水價(jià)值系數(shù)的確定方法。最后給出在梯級(jí)電站運(yùn)行管理中引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制和加強(qiáng)市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究的建議。

針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解高維、復(fù)雜梯級(jí)水電站發(fā)電調(diào)度時(shí)易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”，或陷入局部最優(yōu)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(duì)混合之后的蛙群構(gòu)造子群體執(zhí)行免疫克隆選擇操作，同時(shí)使用改進(jìn)的最差解更新方式提高其局部搜索能力。應(yīng)用實(shí)踐表明，通過(guò)將isfla與標(biāo)準(zhǔn)混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步優(yōu)化方法對(duì)比，isfla在求解梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化問(wèn)題時(shí)具有明顯的優(yōu)越性。