模糊優(yōu)選方法在流域梯級(jí)水電站調(diào)度決策方案評(píng)估中的應(yīng)用

通過介紹大通河納子峽水電站來水狀況及基本情況,分析研究了影響納子峽水電站發(fā)電的各種因素,制定了大通河近期規(guī)劃年有大量外調(diào)水情況下的梯級(jí)水電站調(diào)度方案。

為使某流域梯級(jí)水電站發(fā)電量最大,根據(jù)其實(shí)際情況,采用\"發(fā)電量最大\"的模型函數(shù),進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度計(jì)算,經(jīng)優(yōu)化調(diào)度后的總保證出力較實(shí)際運(yùn)行時(shí)大幅提高,為該水電站的運(yùn)行提供了科學(xué)的調(diào)度方案,并提高了該梯級(jí)水電站發(fā)電量。

為使某流域梯級(jí)水電站發(fā)電量最大,根據(jù)其實(shí)際情況,采用\"發(fā)電量最大\"的模型函數(shù),進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度計(jì)算,經(jīng)優(yōu)化調(diào)度后的總保證出力較實(shí)際運(yùn)行時(shí)大幅提高,為該水電站的運(yùn)行提供了科學(xué)的調(diào)度方案,并提高了該梯級(jí)水電站發(fā)電量.

本文根據(jù)多階段模糊決策的理論,考慮最大、最小工作庫容所允許的彈性約束,提出梯級(jí)水電站工作深度優(yōu)選的模糊決策模型,按梯級(jí)總保證出力最大的優(yōu)化準(zhǔn)則,迭代求解梯級(jí)水電站的最優(yōu)工作深度。文后給出了算例。

通過對(duì)衢州衢江流域的調(diào)研和初步探索,做了初步的方案研究,認(rèn)為可以通過現(xiàn)有的水雨情觀測(cè)系統(tǒng),通過梯級(jí)調(diào)度建模,結(jié)合現(xiàn)代化的技術(shù),開發(fā)一款基于防洪調(diào)度的流域梯級(jí)水電站決策系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)衢江流域?qū)崟r(shí)水雨情共享系統(tǒng)、流域重點(diǎn)控制斷面洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)、流域水庫群聯(lián)合防洪調(diào)度系統(tǒng)、流域水庫群聯(lián)合興利調(diào)度系統(tǒng)等非常有必要,也是科學(xué)和可行的。

闡述了中小流域梯級(jí)水電站實(shí)施聯(lián)合調(diào)度的有利條件及必要性,并以四川省甘孜州碩曲河梯級(jí)水電站為例,介紹了梯級(jí)聯(lián)合調(diào)度內(nèi)涵、管理模式及調(diào)度方式;分析了實(shí)施梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度所產(chǎn)生的效益。

隨著社會(huì)的發(fā)展,越來越多的人開始關(guān)注域梯級(jí)水電站集控的運(yùn)行效益。然而從現(xiàn)有的研究成果來看,多數(shù)研究者關(guān)注的是水量利用效率、節(jié)水增發(fā)電等指標(biāo),很少關(guān)注運(yùn)行效益。本文從流域梯級(jí)水電站集控運(yùn)行的實(shí)質(zhì)入手,介紹了其運(yùn)行體系,并對(duì)運(yùn)行效益展開分析。

近些年頻發(fā)的極端干旱氣候條件對(duì)特大流域水電系統(tǒng)提出了更精細(xì)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(jí)水電站群蓄能控制優(yōu)化調(diào)度方法。引入可行域預(yù)壓縮策略,采用數(shù)學(xué)組合理論和等蓄能線,依蓄能控制指標(biāo)建立各時(shí)段梯級(jí)水庫可行水位組合曲面,將蓄能控制下的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束問題,并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)高效求解。瀾滄江中下游梯級(jí)水電站群調(diào)度結(jié)果表明,通過精細(xì)化控制梯級(jí)蓄能可以有效提高發(fā)電效益,降低供電破壞風(fēng)險(xiǎn),與常規(guī)約束優(yōu)化方法相比,所提方法高效快速、切實(shí)可行。

梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度對(duì)于增加系統(tǒng)發(fā)電量,降低耗水率,充分利用流域水能資源,提高整個(gè)梯級(jí)水電站群的經(jīng)濟(jì)效益和運(yùn)行水平具有重要意義。建立\"一庫多級(jí)\"梯級(jí)水電站群短期優(yōu)化調(diào)度模型,研究采用逐步優(yōu)化算法(poa算法)進(jìn)行模型求解的方法和步驟,在此基礎(chǔ)上開發(fā)調(diào)度軟件,并以金溪流域梯級(jí)電站群為例對(duì)算法實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明,采用poa算法能夠有效提高水電站發(fā)電量3%以上,且poa算法具有易于計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)的特點(diǎn),在水電站自動(dòng)優(yōu)化調(diào)度方面具有較大優(yōu)勢(shì)。

隨著昌馬水庫2002年10月下閘蓄水,修建在疏勒河昌馬舊總干渠梯級(jí)各水電站發(fā)揮了最大效益。由于疏勒河總干渠主要承擔(dān)昌馬、雙塔和花海三大灌區(qū)的輸水任務(wù),修建在疏勒河舊總干渠的16座梯級(jí)小水電站發(fā)電引水造成水位不穩(wěn),出現(xiàn)了發(fā)

我國(guó)大水電集中投產(chǎn),形成大型流域梯級(jí)水電站群,使得如何做好梯級(jí)水電站群的調(diào)度運(yùn)行工作,實(shí)現(xiàn)大范圍資源優(yōu)化配置顯得尤為重要.闡述了我國(guó)水電發(fā)展現(xiàn)狀;根據(jù)梯級(jí)水電在不同時(shí)間尺度下的運(yùn)行特征和任務(wù)需求,對(duì)中長(zhǎng)期/短期調(diào)度、日前調(diào)度和實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)與約束務(wù)件進(jìn)行總結(jié).優(yōu)化算法方面,探討了優(yōu)化調(diào)度模型降維方法,重點(diǎn)分析了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、遺傳算法、粒子群算法的并行特征,并介紹了并行計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用.最后,針對(duì)未來梯級(jí)水電參與電力市場(chǎng)面臨的問題及后續(xù)研究方向給予展望.

對(duì)流域梯級(jí)電站實(shí)施遠(yuǎn)程集中監(jiān)控、集中管理,是水電企業(yè)提高上網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要技術(shù)手段。而要實(shí)現(xiàn)流域水電站的優(yōu)化調(diào)度,提高流域梯級(jí)電站的發(fā)電效益,又必須以穩(wěn)定可靠的通信系統(tǒng)做保障。本文從介紹建設(shè)衛(wèi)星通信系統(tǒng)的必要性入手,重點(diǎn)對(duì)貴州烏江水電開發(fā)有限責(zé)任公司水電站遠(yuǎn)程集控中心的衛(wèi)星通信系統(tǒng)的構(gòu)成和功能實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并對(duì)衛(wèi)星通信在流域梯級(jí)水電站遠(yuǎn)程集控中的應(yīng)用效果進(jìn)行了分析和闡述。

根據(jù)霍童溪流域及其梯級(jí)水電站水庫群防洪調(diào)度的特點(diǎn),開展水庫防洪調(diào)度工作研究,初步建立了聯(lián)合調(diào)度工作機(jī)制,建設(shè)了基于c/s架構(gòu)的水庫群防洪信息系統(tǒng),在近年的流域防洪工作中取得了預(yù)期的效果,為防洪調(diào)度指揮決策提供參考。

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)度問題。同時(shí)研究入庫徑流量、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)確描述水電站水庫特性,又能減少優(yōu)化問題的決策變量個(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。

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),在每次迭代過程中動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)值,以適應(yīng)非線性優(yōu)化搜索過程.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.

清水河位于貴州省中部,屬長(zhǎng)江流域?yàn)踅?是烏江中游右岸較大的一級(jí)支流。大花水、格里橋水電站是清水河干流水電梯級(jí)規(guī)劃中的第三、第四個(gè)梯級(jí)電站,并于2007年12月和2010年3月先后投產(chǎn)發(fā)電。之后,即形成單庫轉(zhuǎn)為兩庫梯級(jí)聯(lián)合調(diào)度運(yùn)行方式,同歸屬貴州烏江清水河水電開發(fā)有限公司管理。因此,汛末蓄水調(diào)度是一項(xiàng)重要的水庫調(diào)度工作,如何做好這項(xiàng)調(diào)度工作,就要通過現(xiàn)狀分析問題,才能采取有效的應(yīng)對(duì)措施,做好蓄水調(diào)度,確保供水期發(fā)電用水,實(shí)現(xiàn)梯級(jí)水電站發(fā)電效益。

為定量分析、比較不同電價(jià)政策下流域梯級(jí)水電站群運(yùn)營(yíng)特點(diǎn),結(jié)合發(fā)電側(cè)市場(chǎng)開放后梯級(jí)水電站群發(fā)電計(jì)劃制定的實(shí)際,考慮不同電價(jià)政策,以水電站群發(fā)電收益最大為目標(biāo),建立了長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度模型,并采用粒子群算法求解模型。以我國(guó)西南某流域梯級(jí)電站群為例,探討了不同電價(jià)政策對(duì)梯級(jí)電站群優(yōu)化調(diào)度的影響。

根據(jù)可變模糊集理論,提出可變模糊優(yōu)選模型與方法,并將其應(yīng)用于松山、小山水庫聯(lián)合電力調(diào)度方案優(yōu)選,提高了優(yōu)選決策的可信度。提出的可變模糊優(yōu)選理論、模型與方法,不僅能用于水電站聯(lián)合電力調(diào)度系統(tǒng)的方案優(yōu)選,也可應(yīng)用于其他系統(tǒng)的優(yōu)選決策。

通過對(duì)田灣河流域梯級(jí)水電站運(yùn)行特點(diǎn)的分析,指出田灣河實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行(edc)的必要性和原則。重點(diǎn)通過對(duì)自動(dòng)發(fā)電控制(agc)數(shù)學(xué)模型的建立和求解,闡述了田灣河流域梯級(jí)水電站edc技術(shù)上實(shí)現(xiàn)的可行性。

對(duì)流域梯級(jí)水電站實(shí)施聯(lián)合調(diào)度,可以通過統(tǒng)籌管理和科學(xué)的計(jì)算,實(shí)現(xiàn)防洪、供水、航運(yùn)、泥沙、生態(tài)等綜合利用方面的效益最大化。目前,世界上很多國(guó)家都采用了這種梯調(diào)的方式管理水電站,我國(guó)也在流域梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度方面做了大量研究工作,其中很多已經(jīng)付諸實(shí)踐,并且收到了顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效果。

利用不確定理論,將入庫徑流量設(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)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。