數(shù)據挖掘的梯級水電站群指令調度優(yōu)化方法

提出一種求解梯級水電站中長期優(yōu)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(yōu)調度計劃。算法把問題解抽象為螞蟻路徑,利用狀態(tài)轉移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優(yōu)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(yōu)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(yōu)化調度問題提供了一種有效的方法。

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(yōu)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(tǒng),把系統(tǒng)的各元素,輸入/輸出參數(shù)等簡化和假設后建立簡化通用的數(shù)學模型,用搜索算法對該數(shù)學模型進行優(yōu)化仿真,得出最優(yōu)解。

由于負荷預測偏差、徑流預報不準確,如何快速、可靠地調整發(fā)電計劃是梯級水電群實時調度中的難點和關鍵問題,主要體現(xiàn)在快速躲避機組限制區(qū)、兼顧電站日前計劃和出力平穩(wěn)性、最小化電站棄水等3個方面。針對上述問題,提出復雜約束限制下的梯級水電站群實時優(yōu)化調度方法及調整策略,包括電站計算序位確定、電站組合確定、負荷偏差光滑處理、廠間負荷偏差分配和棄水調整策略。引入負荷偏差光滑技術,重構負荷偏差,保證廠間負荷偏差滿足出力平穩(wěn)性要求;在廠間負荷偏差分配過程中,協(xié)調日前計劃,動態(tài)調整電站出力,避免落入機組限制區(qū);采用棄水修正策略,沿約束邊界調整電站出力,實現(xiàn)預泄騰庫。所提方法和策略,能夠充分考慮日前發(fā)電計劃指導性,避免電站出力頻繁波動,保證機組實時躲避限制區(qū)運行,避免不必要棄水發(fā)生。貴州電網烏江流域梯級水電站群廠網協(xié)調實際過程模擬分析表明,所提方法和策略能夠快速可靠地滿足實際工程要求,是一種是切實可行的方法和策略。

針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解高維、復雜梯級水電站發(fā)電調度時易出現(xiàn)“維數(shù)災”，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，對混合之后的蛙群構造子群體執(zhí)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(yōu)化方法對比，isfla在求解梯級水電站發(fā)電優(yōu)化問題時具有明顯的優(yōu)越性。

為保證梯級水電站安全、穩(wěn)定、高效運行,充分利用水資源,需要對梯級水電站進行聯(lián)合優(yōu)化調度。根據梯級水電站蓄能最大原則,全方位考慮梯級水電站運行的約束條件,通過逐步搜索算法,對梯級水電站面臨時段的運行進行優(yōu)化計算,并根據優(yōu)化結果制定梯級水電站優(yōu)化調度規(guī)則。梯級水電站蓄能最大原則在短期能使梯級水電站蓄能最大,長期能使梯級水電站群發(fā)電量達到最大,根據梯級水電站蓄能最大原則制定的梯級水電站,短期調度規(guī)則能夠使梯級水電站取得效益最大化。

郁江梯級水電站群由西津、仙依灘和桂航3座水電廠組成。針對西津電廠出力變化頻繁,加上西津下游兩電廠裝機容量較小,經常出現(xiàn)棄水,用增量動態(tài)規(guī)劃法進行了聯(lián)合優(yōu)化調度探索,同時介紹馬斯京根分段流量演算法。

梯級水電站聯(lián)合發(fā)電調度的優(yōu)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(lián)合發(fā)電優(yōu)化調度的調度準則——以單位水體發(fā)電電價最高優(yōu)先發(fā)電,在此基礎上建立梯級水電站群聯(lián)合發(fā)電優(yōu)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(fā)電模型,在此基礎上提出單位水體發(fā)電電價的概念。建立優(yōu)化調度模型時,將電力系統(tǒng)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(tǒng)調度員做出最佳調度決策提供一定的依據。優(yōu)化仿真計算結果證明該調度準則具有可行性和適用性。

本文應用大系統(tǒng)分解協(xié)調理論,討論了梯級水電站水庫常規(guī)調度圖的優(yōu)化編制方法,并結合漢江上游石泉、安康兩梯級水庫得出了相應結果,為梯級水電站水庫常規(guī)調度圖的優(yōu)化編制提供了可行的途徑.

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

隨著經濟社會不斷發(fā)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(fā)展好壞直接關系到我國的可持續(xù)發(fā)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(fā)電優(yōu)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(fā)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(yōu)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(yōu)化調度問題的研究和實踐現(xiàn)狀,重點研究了優(yōu)化調度模型的建立和優(yōu)化算法。

宏觀視角下的流域梯級水電站聯(lián)合調度金沙江區(qū)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(lián)合調度發(fā)展戰(zhàn)略流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調度的必要性及對節(jié)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(lián)合調度關鍵科技問題探討

建立了梯級水電站短期周優(yōu)化調度的梯級蓄能最大模型,在此基礎上采用動態(tài)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(yōu)分配規(guī)律。梯級電站負荷最優(yōu)分配主要由梯級水庫的區(qū)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(yōu)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(yōu)調度規(guī)則。

在市場環(huán)境中系統(tǒng)電價和負荷一定的情況下,將效益最大化作為系統(tǒng)優(yōu)化準則,運用水資源價值系數(shù)、設備運行費、折舊費及其他費用等成本因素,建立分時電價梯級水電站短期優(yōu)化調度模型;構造了求解該模型的層結構蟻群算法,采用啟發(fā)式規(guī)則解決解的多樣性和機組啟停問題,采用精英策略節(jié)約計算內存和優(yōu)化時間。最后,運用我國西南地區(qū)某梯級流域中三個連續(xù)水電站的數(shù)據建立了調度模型并運用層結構算法進行仿真;并從理論方面分析了仿真結果中的每一個變化,對精英區(qū)大小的選擇作了討論,分析表明仿真結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。

為保障梯級水電站群多目標優(yōu)化調度問題的計算效率和求解精度,提出了基于fork/join多核并行框架的并行多目標遺傳算法.該方法以多目標遺傳算法為基礎,引入多種群異步進化策略保證種群間個體多樣性;采用遷移機制保障子種群的信息有機互饋,提升算法收斂性和解集多樣性;利用并行技術實現(xiàn)子種群在各內核的同步求解,提高計算效率.針對問題特點,耦合個體實數(shù)串聯(lián)編碼方法、混沌初始化種群策略和約束pareto占優(yōu)機制等,進一步提升方法尋優(yōu)性能.瀾滄江流域梯級水電站群多目標優(yōu)化調度結果表明,所提方法可充分利用多核資源,提升模型計算效率與求解精度,并能獲得分布均勻、合理可行的調度方案集,為水電系統(tǒng)多目標高效決策提供科學依據.

提出一種求解梯級水電站中長期優(yōu)化調度問題的方法一蟻群算法（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(yōu)調度計劃．算法把問題解抽象為螞蟻路徑，利用狀態(tài)轉移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優(yōu)解．實例計算結果表明，算法可以求褲一具有復雜約束條件的非線性梯級優(yōu)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(yōu)化調度問題提供了一種有效的方法．圖1表2參8

將改進型螞蟻算法用于梯級水電站短期優(yōu)化調度問題,并通過引入遺傳算法的交叉和變異思想以及自適應搜索半徑方法提高了螞蟻算法的搜索能力．以最小耗水率模型為例,給出了梯級水電站短期優(yōu)化調度問題改進型螞蟻算法的數(shù)學描述和求解的算法步驟,并通過龍羊峽-李家峽梯級水電站實例驗證了改進型螞蟻算法的優(yōu)越性．結果表明,與遺傳算法相比,改進型螞蟻算法獲得了更優(yōu)的調度方案．優(yōu)化結果在取得更低耗水率的同時,減少了機組的啟停次數(shù),并且使所有機組連續(xù)高效運行,從而降低了機組的維護費用,并增加了梯級的經濟效益．

針對粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了一種雙適應度方法、動態(tài)鄰域算子和隨機動態(tài)調整慣性權重機制有機結合的混合改進策略。算例計算表明,該改進策略能增強粒子的局部收斂能力,加快算法的收斂速度,便于處理復雜約束條件,為求解具有復雜約束條件的非線性規(guī)劃問題提供了一種簡單有效的方法。文中探討了梯級水電站優(yōu)化調度的相關問題,考慮了豐枯分時電價因素,建立了梯級水電站長期優(yōu)化調度數(shù)學模型,并應用改進粒子群算法進行求解。實際梯級水電站計算表明,該模型使枯水期大部分時間出力均勻平穩(wěn),豐水期能兼顧防洪和蓄水的不同要求,有利于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。改進粒子群算法計算速度快、收斂精度高,為梯級水電站長期優(yōu)化調度提供了一種簡單實用的求解方法。

介紹分析梯級電廠水電聯(lián)合調度的技術和策略,以及相應的計算機系統(tǒng)的組成原則。

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(yōu)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(yōu)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。

分析了梯級水電站水電聯(lián)合優(yōu)化調度技術,包括來水預報技術、計劃調度技術、實時調度技術和電力市場水電調度技術,說明了這些技術的現(xiàn)狀和發(fā)展方向,并提出相應的計算機系統(tǒng)設計的主要目標和結構要點。

進入二十一世紀以來，科技大發(fā)展，經濟大發(fā)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(huán)境的污染、能源的短缺，促進了我國水電企業(yè)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(yōu)化調度模型與算法。