梯級水電站參數(shù)優(yōu)化模糊PID實時控制模型

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(diào)整是勢在必行的。其實，梯級水電站優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)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(diào)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(nèi)容有一個更加全面且深入的了解。

進入二十一世紀以來，科技大發(fā)展，經(jīng)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(diào)度模型與算法。

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(diào)整是勢在必行的。其實，梯級水電站優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)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(diào)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(nèi)容有一個更加全面且深入的了解。

進入二十一世紀以來，科技大發(fā)展，經(jīng)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(diào)度模型與算法。

該文建立了三個復雜的清江流域梯級水電站短期優(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)化問題,較大的提高了水庫效益,獲得較為滿意的結果。

針對梯級水電站群實際運行的優(yōu)化調(diào)度指導需求,在多元線性回歸算法基礎上引入f檢驗和擬合優(yōu)度檢驗判別機制,建立了基于梯級水電站優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度函數(shù)逐步優(yōu)化算法,并將該算法應用于金沙江—長江大型梯級電站系統(tǒng)調(diào)度函數(shù)制定中,通過時間因子、空間因子和能量因子3類待選自變量的合理篩選,構建出具有指導梯級運行意義的梯級各電站優(yōu)化調(diào)度函數(shù)。該函數(shù)形式簡潔,具有良好的可操作性和可解釋性。將用調(diào)度函數(shù)模擬梯級運行結果與同系列優(yōu)化調(diào)度結果進行比較分析,結果表明調(diào)度函數(shù)指導梯級運行較好地保留了優(yōu)化調(diào)度的各方面效益,具有較高的模擬精度和實用價值。

梯級水電站群實時發(fā)電計劃調(diào)整是充分發(fā)揮大規(guī)模水電站群短期發(fā)電能力、實時協(xié)調(diào)能力,及時有效地響應電網(wǎng)調(diào)度需求的重要手段。論文提出的數(shù)學模型成功應用到四川省大渡河流域水電站群中,有效地開展了水電站群發(fā)電計劃的實時監(jiān)控和優(yōu)化調(diào)度工作,為全國其他流域大型水電站群和電網(wǎng)的調(diào)度運行提供借鑒。

電網(wǎng)負荷需求量隨著氣候、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)電計劃都是根據(jù)以往的經(jīng)驗進行制定的,給出的計劃出力與實際負荷水平存在較大的偏差。由于存在偏離發(fā)電計劃的偏差,如果單純地按照發(fā)電計劃發(fā)電,會導致電能的不平衡,從而影響電網(wǎng)的正常運行。為了描述這種偏差,采用模糊集理論來描述負荷的不確定性,構建了一個基于模糊負荷的梯級水電站發(fā)電耗水量最小的短期優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型,利用模糊區(qū)間的概念來研究不同模糊置信水平下梯級水電站的優(yōu)化調(diào)度問題。同時研究入庫徑流量、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)電水頭之間的關系及其對水電站正常運行的影響,以及各級水電站間的相互影響,用二次曲線表達式描述水電站水頭特性關系,既能準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數(shù),提高求解效率。最后以一個三級水電站為例,通過遺傳算法求解所建模型,利用置信區(qū)間的概念分析負荷在不同置信水平下的優(yōu)化情況,結果表明了所建優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型的正確性和可行性。

利用不確定理論,將入庫徑流量設定為模糊隨機變量,在不確定環(huán)境下研究梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度問題,并建立了相應數(shù)學模型.應用表明,該研究方法具有可行性.

針對粒子群算法容易早熟和易于陷入局部極值的缺點,提出一種梯級水電站優(yōu)化調(diào)度的模糊自適應粒子群算法.在該算法中將慣性權值表示為粒子群進化速度因子和群體適應度方差的模糊函數(shù),在每次迭代過程中動態(tài)改變慣性權值,以適應非線性優(yōu)化搜索過程.針對違反約束的粒子,設計了一種動態(tài)空間調(diào)整策略來修復約束要求.為了驗證算法的性能,用2個測試函數(shù)和擁有4個水電站的系統(tǒng)進行了測試,在求解精度和速度上與標準粒子群算法和改進慣性權值線性遞減粒子群算法進行了對比,結果表明模糊自適應粒子群算法收斂速度快、精度高.

利用不確定理論，將入庫徑流量設定為模糊隨機變量，在不確定環(huán)境下研究梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度問題，并建立了相應數(shù)學模型。應用表明，該研究方法具有可行性。

本文提出兩種梯級水電站實時負荷分配模型,模型ⅰ根據(jù)站間和廠內(nèi)水量電力平衡分配站間負荷,檢驗站間聯(lián)合躲避不可調(diào)控區(qū)和防止負荷大規(guī)模轉移等約束滿足情況并制定開停機策略,以梯級電站水位能消耗最少為目標調(diào)整初始分配繼而實現(xiàn)廠內(nèi)經(jīng)濟運行;模型ⅱ根據(jù)聚合分解思想將梯級水電站系統(tǒng)分為若干組對偶子系統(tǒng),每組對偶系統(tǒng)聚合為虛擬電站直接以機組為基本分配單元優(yōu)化目標函數(shù)。清江梯級電站實時運行仿真計算結果表明,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%;減少隔河巖機組穿越振動區(qū)分別為9.83%和17.3%。兩種模型既可顯著增加電站經(jīng)濟效益又能大幅提高運行安全性。

研究了電力市場下的梯級水電站的長期優(yōu)化調(diào)度問題,建立了多發(fā)電主體梯級水電站優(yōu)化調(diào)度模型.該模型通過調(diào)節(jié)上下游不同發(fā)電主體下電站的效益補償,可以協(xié)調(diào)上下游不同發(fā)電主體的利益,保證總的梯級效益接近最優(yōu)化.將建立的多目標調(diào)度模型用權重法轉化為單目標求解,可獲得不同權重組合下的一組非劣解集.同時還探討了浮動上網(wǎng)電價對存在多發(fā)電主體情況下梯級效益的影響,梯級效益的變化趨勢與枯水期電價上浮與豐水期下浮比例x/y有關,只有x/y足夠大時,梯級總效益才會比電價不浮動時有所增加.

梯級水電站日優(yōu)化調(diào)度模型在考慮電網(wǎng)負荷要求和梯級水電站各機組的振動區(qū)的前提下,采用電網(wǎng)允許的峰平谷負荷比約束日內(nèi)各時段的出力,達到了減少機組起停次數(shù)的目的。模型采用動態(tài)定出力求解,以梯級電站發(fā)電收入最大化為目標,并用實例對此模型進行了計算。計算過程和結果表明,動態(tài)定出力求解時間短,優(yōu)化結果與目前的電網(wǎng)需求相一致。

水力發(fā)電是我國國民經(jīng)濟在發(fā)展過程中必不可少的重要組成部分,水力發(fā)電不僅會對我國經(jīng)濟發(fā)展起到一定的推動和促進作用,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,文章針對梯級水電站實時優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟運行的具體措施進行深入分析,為我國水利發(fā)電工程的未來可持續(xù)發(fā)展打下良好基礎。

分析研究了梯級電站長期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的理論與方法，針對傳統(tǒng)遺傳算法應用于梯級電站長期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度問題時存在的缺陷，如傳統(tǒng)遺傳算法用于求解梯級電站優(yōu)化調(diào)度問題時，存在隨機種群可行率難以控制；遺傳操作過程中可能破壞較優(yōu)個體；易”早熟”等問題，提出一種改進的遺傳算法，即在產(chǎn)生隨機種群和變異過程中提出考慮連續(xù)階段約束，對個體的可行性進行檢驗、修正和保護；通過優(yōu)化設計變量在各次計算中產(chǎn)生聯(lián)系，實現(xiàn)算法的逐步尋優(yōu)，避免算法的”早熟”。通過實例仿真分析，驗證了改進算法的可行性和優(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)濟運行的重要技術工作。梯級水電站優(yōu)化調(diào)度控制問題比較復雜，尤其是二級以上具有較大調(diào)節(jié)水庫的梯級水電站的優(yōu)化調(diào)度其難度更大，受到相關學者的廣泛關注。本文就梯級水電站實時優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟運行進行簡要分析。

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)濟運行的重要技術工作。梯級水電站優(yōu)化調(diào)度控制問題比較復雜，尤其是二級以上具有較大調(diào)節(jié)水庫的梯級水電站的優(yōu)化調(diào)度其難度更大，受到相關學者的廣泛關注。本文就梯級水電站實時優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟運行進行簡要分析。

以梯極水電站群作為背景,以大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)技術作為理論基礎,建立了梯級水電站群優(yōu)化補償調(diào)節(jié)的數(shù)學模型,并開發(fā)出一套實用的水庫群優(yōu)化補償調(diào)節(jié)軟件,通過實例驗算,證明模型的建立與軟件的開發(fā)都是成功的。

應用改進粒子群算法求解松江河梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度問題,建立梯級電站發(fā)電量最大和發(fā)電效益最大短期優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型。針對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,引入收縮因子和基于遺傳思想的變異算子對其進行改進。應用改進粒子群算法對松江河梯級水電站進行短期優(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)學模型進行算例分析。結果表明:對梯級電站進行短期優(yōu)化調(diào)度可以提高梯級電站的整體質量和效益;應用改進粒子群算法求解梯級電站短期優(yōu)化調(diào)度問題在求解時間、精度上都取得了滿意的效果。

討論市場機制下梯級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則的目標函數(shù)?？紤]市場競爭的電價和電量、水庫存水價值、水流時滯以及設備折舊等因素,給出了相應的約束。重點討論市場機制對棄水量的影響、發(fā)電量和發(fā)電引用流量的函數(shù)關系式以及存水價值系數(shù)的確定方法。最后給出在梯級電站運行管理中引入競爭機制和加強市場預測研究的建議。

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(diào)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。