改進(jìn)蝙蝠算法梯級(jí)水電站經(jīng)濟(jì)調(diào)度

如今，廣大民眾對(duì)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(duì)水、電能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整是勢在必行的。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。

提出一種求解梯級(jí)水電站中長期優(yōu)化調(diào)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(jí)水電站中長期最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃。算法把問題解抽象為螞蟻路徑,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優(yōu)解。實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明,算法可以求解具有復(fù)雜約束條件的非線性梯級(jí)優(yōu)化調(diào)度問題。算法求解精度高、收斂速度快,為解決梯級(jí)水電站中長期優(yōu)化調(diào)度問題提供了一種有效的方法。

如今，廣大民眾對(duì)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(duì)水、電能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整是勢在必行的。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，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。人們的生活越來越舒適、便捷的同時(shí)，隨之而來的一系列問題也十分明顯。環(huán)境的污染、能源的短缺，促進(jìn)了我國水電企業(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。下面，我們將主要分析一下目前我國梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。人們的生活越來越舒適、便捷的同時(shí)，隨之而來的一系列問題也十分明顯。環(huán)境的污染、能源的短缺，促進(jìn)了我國水電企業(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。下面，我們將主要分析一下目前我國梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法。

探索新的調(diào)度模型求解方法一直是水庫優(yōu)化調(diào)度研究的熱點(diǎn)之一。社會(huì)情感優(yōu)化算法（seoa）是一種新興的啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,但目前在水庫優(yōu)化調(diào)度中未見應(yīng)用。將seoa應(yīng)用于梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中,并針對(duì)算法初始種群隨機(jī)生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設(shè)計(jì),針對(duì)部分個(gè)體過早收斂導(dǎo)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(jìn)社會(huì)情感優(yōu)化算法（改進(jìn)seoa）。實(shí)例表明,在梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的求解中,改進(jìn)seoa搜索效率高、尋優(yōu)能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好。

在實(shí)行分時(shí)電價(jià)政策的背景下,為指導(dǎo)梯級(jí)水電站群聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行,本文建立了以梯級(jí)年最大發(fā)電收益和可靠出力最大化為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。實(shí)際運(yùn)行中,常將可靠出力最大化這一目標(biāo)轉(zhuǎn)化為梯級(jí)可靠出力約束,采用傳統(tǒng)poa求解將會(huì)出現(xiàn)維數(shù)災(zāi)的問題,很難求解,本文提出一種poa改進(jìn)算法用于上述模型求解。使用雅礱江梯級(jí)水電站的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果表明,算法計(jì)算速度快,收斂效果好,能夠得到滿意的優(yōu)化結(jié)果。

探索新的調(diào)度模型求解方法一直是水庫優(yōu)化調(diào)度研究的熱點(diǎn)之一。社會(huì)情感優(yōu)化算法(seoa)是一種新興的啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,但目前在水庫優(yōu)化調(diào)度中未見應(yīng)用。將seoa應(yīng)用于梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中,并針對(duì)算法初始種群隨機(jī)生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設(shè)計(jì),針對(duì)部分個(gè)體過早收斂導(dǎo)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(jìn)社會(huì)情感優(yōu)化算法(改進(jìn)seoa)。實(shí)例表明,在梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的求解中,改進(jìn)seoa搜索效率高、尋優(yōu)能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好。

為有效求解梯級(jí)水電站多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化問題,充分發(fā)揮水電的發(fā)電效益和容量效益,提出一種新型的改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥算法(imocs)。針對(duì)傳統(tǒng)布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)概率和步長融入到算法中,并結(jié)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(hù)外部檔案集策略,提出imocs;通過測試函數(shù)驗(yàn)證了所提算法的有效性。將imocs應(yīng)用到烏江梯級(jí)水電站多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度中,得到了分布均勻的非劣調(diào)度方案集。最后通過模糊決策模型,主客觀確定目標(biāo)權(quán)重法,從非劣解集中選擇一個(gè)折中方案,得到各水電站發(fā)電用水過程。結(jié)果表明,調(diào)度方案合理、可靠,且均能滿足各項(xiàng)約束條件。梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度采用imocs具有較大的實(shí)用意義。

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)化問題時(shí)具有明顯的優(yōu)越性。

梯級(jí)水電站聯(lián)合發(fā)電調(diào)度的優(yōu)化模型的確定在整個(gè)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行中起著非常重要的作用。文中提出一種新的梯級(jí)水電站群聯(lián)合發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度準(zhǔn)則——以單位水體發(fā)電電價(jià)最高優(yōu)先發(fā)電,在此基礎(chǔ)上建立梯級(jí)水電站群聯(lián)合發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型及其評(píng)價(jià)方法。首先建立基于四層水體的水庫能的水電站發(fā)電模型,在此基礎(chǔ)上提出單位水體發(fā)電電價(jià)的概念。建立優(yōu)化調(diào)度模型時(shí),將電力系統(tǒng)中的負(fù)荷變化和在電力市場機(jī)制下分時(shí)上網(wǎng)電價(jià)的影響因素考慮在內(nèi)。該模型能較為客觀地反映梯級(jí)水電站運(yùn)行情況,能給系統(tǒng)調(diào)度員做出最佳調(diào)度決策提供一定的依據(jù)。優(yōu)化仿真計(jì)算結(jié)果證明該調(diào)度準(zhǔn)則具有可行性和適用性。

本文首先從目標(biāo)函數(shù)和約束條件兩個(gè)方面,介紹了梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的各類數(shù)學(xué)模型.然后對(duì)目前研究比較廣泛的各類優(yōu)化算法進(jìn)行了綜述.最后指出隨著水電能源的開發(fā),梯級(jí)水庫優(yōu)化調(diào)度下一步可能的發(fā)展方向.

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展,我國能源結(jié)構(gòu)也隨著不斷變化,水電資源作為一項(xiàng)重要能源,其發(fā)展好壞直接關(guān)系到我國的可持續(xù)發(fā)展道路.梯級(jí)水電站作為水電的一種關(guān)鍵形式,必須對(duì)其進(jìn)行發(fā)電優(yōu)化調(diào)度,從而保證水資源得到合理利用.本文主要針對(duì)梯級(jí)水電站的主要特點(diǎn)和未來發(fā)展方向,總結(jié)了我國的一些成果,并深入分析了其運(yùn)行過程中的主要問題,通過對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn),對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,提出了新的調(diào)度模型.

介紹了目前國內(nèi)對(duì)于梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度問題的研究和實(shí)踐現(xiàn)狀,重點(diǎn)研究了優(yōu)化調(diào)度模型的建立和優(yōu)化算法。

宏觀視角下的流域梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度金沙江區(qū)域梯級(jí)水電站邁入\"調(diào)控一體化\"時(shí)代長江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度發(fā)展戰(zhàn)略流域梯級(jí)水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的必要性及對(duì)節(jié)能減排的作用氣候變化條件下的三峽梯級(jí)水庫調(diào)度長江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度關(guān)鍵科技問題探討

建立了梯級(jí)水電站短期周優(yōu)化調(diào)度的梯級(jí)蓄能最大模型,在此基礎(chǔ)上采用動(dòng)態(tài)搜索算法對(duì)其進(jìn)行求解。通過嚴(yán)密的理論推導(dǎo)和詳盡的實(shí)例分析探討了流域梯級(jí)電站負(fù)荷最優(yōu)分配規(guī)律。梯級(jí)電站負(fù)荷最優(yōu)分配主要由梯級(jí)水庫的區(qū)間入流關(guān)系和水庫特性決定,其結(jié)論可指導(dǎo)流域梯級(jí)電站優(yōu)化運(yùn)行,為集控中心調(diào)度和指導(dǎo)實(shí)際應(yīng)用提供參考。調(diào)度決策者尚需根據(jù)本文的研究方法針對(duì)本流域和電站的特性制定符合自身的最優(yōu)調(diào)度規(guī)則。

遺傳算法是一種簡單、適用的搜索方法,經(jīng)常用于解決非線性復(fù)雜的問題。水庫群的最優(yōu)調(diào)度問題,就是利用搜索算法根據(jù)水庫群進(jìn)出水和綜合利用情況,把水電站水庫看作一個(gè)系統(tǒng),把系統(tǒng)的各元素,輸入/輸出參數(shù)等簡化和假設(shè)后建立簡化通用的數(shù)學(xué)模型,用搜索算法對(duì)該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化仿真,得出最優(yōu)解。

在市場環(huán)境中系統(tǒng)電價(jià)和負(fù)荷一定的情況下,將效益最大化作為系統(tǒng)優(yōu)化準(zhǔn)則,運(yùn)用水資源價(jià)值系數(shù)、設(shè)備運(yùn)行費(fèi)、折舊費(fèi)及其他費(fèi)用等成本因素,建立分時(shí)電價(jià)梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型;構(gòu)造了求解該模型的層結(jié)構(gòu)蟻群算法,采用啟發(fā)式規(guī)則解決解的多樣性和機(jī)組啟停問題,采用精英策略節(jié)約計(jì)算內(nèi)存和優(yōu)化時(shí)間。最后,運(yùn)用我國西南地區(qū)某梯級(jí)流域中三個(gè)連續(xù)水電站的數(shù)據(jù)建立了調(diào)度模型并運(yùn)用層結(jié)構(gòu)算法進(jìn)行仿真;并從理論方面分析了仿真結(jié)果中的每一個(gè)變化,對(duì)精英區(qū)大小的選擇作了討論,分析表明仿真結(jié)果與理論分析保持一致,說明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。

水是一種綠色可再生能源，隨著我國電力市場的發(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)度控制問題比較復(fù)雜，尤其是二級(jí)以上具有較大調(diào)節(jié)水庫的梯級(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)行簡要分析。

水是一種綠色可再生能源，隨著我國電力市場的發(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)度控制問題比較復(fù)雜，尤其是二級(jí)以上具有較大調(diào)節(jié)水庫的梯級(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)行簡要分析。

提出一種應(yīng)用搜索法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法實(shí)現(xiàn)梯級(jí)水電站日經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型和算法。它既可用于實(shí)時(shí)的梯級(jí)水電站發(fā)電控制，又可用于控制梯級(jí)水電站日發(fā)電計(jì)劃。本數(shù)學(xué)模型和算法理論上嚴(yán)謹(jǐn)、計(jì)算時(shí)間比較短，能滿足實(shí)際運(yùn)行的需求，此模型和算法應(yīng)用于東江梯級(jí)電站、仿真計(jì)算的結(jié)果比較滿意。

介紹分析梯級(jí)電廠水電聯(lián)合調(diào)度的技術(shù)和策略,以及相應(yīng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的組成原則。