水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的快速仿電磁學(xué)算法

水電站實行經(jīng)濟運行既可帶來巨大的經(jīng)濟效益,又可以節(jié)約寶貴的水資源。文章介紹了一種新的模擬優(yōu)化算法——蟻群算法,并根據(jù)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題與旅行商問題的相似性,通過合理處理約束條件與目標函數(shù),將水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題轉(zhuǎn)化為旅行商問題,從而提出了一種用蟻群算法求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題的數(shù)學(xué)模型。實例驗證表明此方法具有較高的實用價值。

介紹一種將懲罰函數(shù)、動態(tài)修正出力-流量(n-q)關(guān)系與優(yōu)化算法相結(jié)合實現(xiàn)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的方法。該方法可針對短期優(yōu)化調(diào)度結(jié)果(日負荷過程)制定啟停計劃,實現(xiàn)負荷的經(jīng)濟分配,并且考慮了機組間的效率差異、機組啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機組可用性及主接線方式等約束條件。算例表明該方法不僅能解決廠內(nèi)經(jīng)濟運行的多約束問題,而且能與電力市場下的短期優(yōu)化調(diào)度很好地結(jié)合起來。該方法易于實現(xiàn)程序設(shè)計且計算速度快。

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行是電力系統(tǒng)的重要研究課題,能有效增加水電站的經(jīng)濟效益。本文將類電磁機制算法用于水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行研究中。該算法模擬電磁場中帶電粒子間的吸引與排斥機制,將搜索解類比為帶電粒子,然后按一定的準則通過局部搜索、計算合力和移動粒子等環(huán)節(jié)使搜索粒子朝最優(yōu)解移動。該算法具有全局優(yōu)化能力強,編程實現(xiàn)簡單,收斂性好等優(yōu)點。與水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行研究的多種已有方法進行仿真對比,結(jié)果證實該算法可有效解決水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題,可將該算法推廣應(yīng)用到電力系統(tǒng)的其它問題研究中。

通過分析緊水灘水電站機組特性曲線,應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃法提出各機組最優(yōu)運行組合,實現(xiàn)機組安全高效運行,達到節(jié)能降耗的目的。

采用罰函數(shù)將有約束的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,在粒子群中引入遺傳算法中的\"交叉\"思想并采用線性遞減的慣性權(quán)重,以提高粒子在解空間的遍歷性和局部搜索能力,避免粒子群限于局部最優(yōu)。實例計算結(jié)果表明該算法在求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題上是可行、有效的。

本文提出求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題的新方法－遺傳算法，它不同于常規(guī)優(yōu)化算法的特點在于，從多個初值點開始，沿多路徑搜索實現(xiàn)全局或準全局最優(yōu)，計算過程不需要存貯狀態(tài)或決策變量的離散點，減少計算機內(nèi)存，不必求導(dǎo)計算，編程簡單，是一種有效的自適應(yīng)隨機搜索算法。

在柘溪、鳳灘水電站機組原型效率試驗基礎(chǔ)上，依據(jù)耗水量最小原則，用查表法實現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟運行，柘溪水電站節(jié)能率２８１％，經(jīng)濟效益顯著。該法簡明、直觀，成果使用方便，并可與計算機監(jiān)控系統(tǒng)配合使用。

大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負荷的運行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機組運行安全的前提下,探討一種實用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟分配方法。分析結(jié)果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實可行的負荷分配方法。

大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負荷的運行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機組運行安全的前提下,探討一種實用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟分配方法。分析結(jié)果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實可行的負荷分配方法。

以珊溪水電站為例,采用windows2000、vb6.0、access2000、mgcs6.52組態(tài)軟件等開發(fā)工具,構(gòu)建了系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、圖形管理、計算分析、數(shù)據(jù)查詢、權(quán)限設(shè)置6大功能模塊,并運用系統(tǒng)構(gòu)建、數(shù)據(jù)庫維護、動力特性生成、有功負荷優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)。應(yīng)用和實施結(jié)果表明,該系統(tǒng)行之有效,可提高發(fā)電效益2%,實現(xiàn)了預(yù)期目標,可供借鑒。

針對水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行中需要考慮的關(guān)鍵問題,建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)該模型的特點,提出了一種基于遺傳算法求解的新思路。該算法采用浮點數(shù)編碼技術(shù)和以發(fā)電運行總成本倒數(shù)為適應(yīng)度函數(shù),并設(shè)計了一些啟發(fā)式技術(shù)和遺傳操作算子有效地處理模型中的各種約束條件,使得算法在遺傳操作迭代過程中的所有個體都是可行解。實例研究表明,模型合理,算法可行、有效。

針對水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)(eoshs)軟件開發(fā)過程的相對獨立、軟件更新困難而造成重復(fù)開發(fā)、資源浪費等現(xiàn)象,運用統(tǒng)一建模語言(uml)建立eoshs的靜態(tài)模型(用例圖、類圖、包圖)和動態(tài)模型(活動圖),這些模型不僅可以提高系統(tǒng)開發(fā)的質(zhì)量,也為水電站自動化系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計提供了參考。

針對徑流式水電站基本無調(diào)節(jié)能力的運行特點,提出其發(fā)電量最大優(yōu)化調(diào)度模型,并采用罰函數(shù)法與自組織進化規(guī)劃法相結(jié)合進行模型求解.選擇某徑流式水電站進行模擬計算,說明該方法具有求得整體最優(yōu)解的能力,算法可行.

采用先進的c/s體系結(jié)構(gòu),結(jié)合sqlserver2000數(shù)據(jù)庫,通過ado技術(shù)進行數(shù)據(jù)庫訪問,在vc環(huán)境下利用atl開發(fā)com組件技術(shù)進行了部分組件的開發(fā),集成到中間層構(gòu)成系統(tǒng)的一部分;同時將廠內(nèi)經(jīng)濟運行的二次優(yōu)化納入系統(tǒng)軟件,開發(fā)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)。應(yīng)用實踐表明,其經(jīng)濟運行結(jié)果比較理想,實際應(yīng)用價值高,具有通用性好、技術(shù)含量高、維護方便等特點。

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行系統(tǒng)ecorun2.0是水電站動力特性分析軟件、日負荷特性分析軟件和負荷分配軟件的集成.系統(tǒng)的開發(fā)采用microsoftvisualbasic6.0可視化平臺,使用microsoftaccess2000數(shù)據(jù)庫,采用clint/server構(gòu)架模式.它具有通用性好、技術(shù)含量高、專業(yè)性強、功能齊全等特點.應(yīng)用實踐表明,水電站采用本軟件實行廠內(nèi)經(jīng)濟運行,可以增發(fā)電能,節(jié)約耗水.

為了克服量子遺傳算法(quantumgeneticalgorithm——qga)存在的\"早熟\"問題,本文將傳統(tǒng)遺傳算法中的變異算子引入量子遺傳算法,同時使用已搜索到的最優(yōu)個體更新量子門,以改善qga算法的全局收斂性,并將其成功地應(yīng)用于解決水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題。文中結(jié)合某電站實例進行計算,結(jié)果表明,改進后的量子遺傳算法收斂速度更快,能夠滿足工程應(yīng)用的實際需求。

隨著電站裝機容量和機組臺數(shù)的不斷增加,利用動態(tài)規(guī)劃求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題,將面臨\"維數(shù)災(zāi)\"和實效性問題。近些年,粒子群算法作為一種新型的群體智能優(yōu)化方法,由于能夠彌補動態(tài)規(guī)劃計算時間長、內(nèi)存占用量大等諸多不足,在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行等方面得到了廣泛重視。現(xiàn)有文獻,大多數(shù)從方法的應(yīng)用角度探討較多,但從替代動態(tài)規(guī)劃的必然性和潛力方面探討較少,鮮有實例分析。本文以百萬級裝機千瓦的烏江渡水電站為實例,深入分析與比較了粒子群算法與動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)劣,認為粒子群算法是代替動態(tài)規(guī)劃、求解裝機規(guī)模龐大的巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的有效方法。

差分進化算法(differentialevolution,de)是一種基于群體的進化算法,通過群體內(nèi)個體間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化搜索。文中將其改進的方法應(yīng)用于以水電站運行成本最小為目標的優(yōu)化模型。該模型考慮了機組能量特性差異,以旋轉(zhuǎn)備用、啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機組可用性等指標作為約束條件。實例計算表明,該方法克服了傳統(tǒng)方法在處理多約束、多維優(yōu)化問題上的困難。

針對小型水電站機組實際特性和理論特性存在著較大差異,供水方式一般采用聯(lián)合供水,因水頭損失與機組流量分配有關(guān)的特點,本文以遺傳算法為基礎(chǔ),考慮機組效率修正和機組段的水頭損失進行廠內(nèi)經(jīng)濟運算。以一個實際的小型水電站為例,說明了遺傳算法用于小型水電站的可行性和有效性。

本文試圖根據(jù)電網(wǎng)負荷和電站水頭的實時變化情況,進行廠內(nèi)經(jīng)濟運行的優(yōu)化計算。當(dāng)廠內(nèi)經(jīng)濟運行優(yōu)化計算能夠達到一定的速度要求時,即可認為實現(xiàn)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行準實時系統(tǒng)。選擇某中型水電站進行廠內(nèi)經(jīng)濟運行實時系統(tǒng)的模擬實驗,結(jié)果表明對水電站的4臺機組進行實時優(yōu)化,平均計算時間在02秒以內(nèi),即實現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟運行的準實時系統(tǒng)。

{總第388期 求嚕 電站電麗運行43 · <．一 蜥型電站縫遘模羲 鄭州工業(yè)大學(xué)馬躍先 ，——————— ～ 目前，絕大多數(shù)小型水電站對廠內(nèi)經(jīng)濟運 行的重要性仍缺乏認識，影響了電站的經(jīng)濟效 益。豫西某引水式電站裝機3臺，1號、2號 和3號機的容量分別為3000kw、3200kw和 1600kw。某運行班根據(jù)來水量開1號、3號 機，按習(xí)慣1號機帶負荷2400kw，3號機帶 600kw，兩臺機持續(xù)穩(wěn)定運行。筆者在保持上 游來水量和前池水位不變的情況下，征得電站 管理人員同意后調(diào)整了1號、3號機的出力． 讓1號機帶2000kw，當(dāng)3號機的出力為 1200

以水電站運行成本最小為目標,提出了一種用差分進化算法(differentialevolution,de)實現(xiàn)大型水電站最優(yōu)運行的方法。差分進化算法是一種基于群體的多目標進化算法,通過群體內(nèi)個體間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化搜索。將改進的方法應(yīng)用于水電站經(jīng)濟運行,模型考慮了機組能量特性差異,并能在旋轉(zhuǎn)備用、啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機組可用性等約束條件下,制定出電站日內(nèi)96段最優(yōu)運行計劃。計算表明,該方法避免了動態(tài)規(guī)劃等算法處理多約束、大型優(yōu)化問題的困難,同時提高了進化算法的精度。