遺傳算法和運行區(qū)劃分的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟安全運行分析

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。

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。

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。

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。

針對梯級水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行調(diào)度模型約束條件多、求解復(fù)雜的問題,提出了一種基于遺傳算法的雙層耦聯(lián)求解算法,該算法兼有機組負荷分配和機組組合雙重優(yōu)化的特點,可同時求得廠內(nèi)經(jīng)濟運行優(yōu)化調(diào)度模型的全局最優(yōu)解。研制開發(fā)了基于此算法的梯級水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行優(yōu)化調(diào)度程序軟件,并且已應(yīng)用于某流域梯級水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行實際調(diào)度計算中,取得了較高的工程應(yīng)用價值。

就提高水電站水能利用率為目標(biāo),建立模型,通過數(shù)值方式進行運算,利用matlab采用遺傳算法模擬仿真了漫灣水電站機組優(yōu)化運行;并比較了電站比較了采用傳統(tǒng)方法、采用優(yōu)化算法以及采用優(yōu)化算法下縮小峰谷負荷差和無峰谷負荷差幾種工況下耗水量,能夠提高水輪機發(fā)電效率的運行參數(shù).

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。

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(biāo)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。

以水電站運行成本最小為目標(biāo),提出了一種用混合遺傳算法實現(xiàn)大型電站最優(yōu)運行計劃的方法。該方法考慮了機組能量特性差異,并能在旋轉(zhuǎn)備用、起停成本、空蝕振動區(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。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,同時提高了遺傳算法的精度。算例表明,方法精度高,計算速度快。

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?，F(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。

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。

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.

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。

目前,水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行的實際應(yīng)用在中小型水電站上取得了較好的成效,而在巨型水電站上卻缺乏深入的研究。以瀑布溝水電站(發(fā)電容量3600mw)為研究實例,根據(jù)巨型電站的實際生產(chǎn)運行情況,充分考慮了其所擔(dān)負的電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻的任務(wù),增加了避免機組出力大面積轉(zhuǎn)移的約束條件;以水電站耗水量最小為目標(biāo),建立了準實時優(yōu)化分配的數(shù)學(xué)模型,采用改進的時間-空間動態(tài)規(guī)劃算法進行求解。計算結(jié)果顯示瀑布溝電廠日發(fā)電耗水率由2.652m3/(kw×h)下至降2.585m3/(kw×h);廠內(nèi)經(jīng)濟運行可將經(jīng)濟效益提高近2.5%;平均計算耗時0.168s。與采用遺傳算法(geneticalgorithm,ga)計算所得結(jié)果對比表明,該模型求解精度高,運算速度快,有較強工程實用價值,是一種提高巨型水電站水能利用率和發(fā)電效益的有效方法。

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。

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題在本質(zhì)上是一個目標(biāo)函數(shù)連續(xù)和變量離散的非線性約束優(yōu)化問題。針對其求解困難,本文將模型轉(zhuǎn)換為只具有兩界約束和離散約束條件的優(yōu)化問題,并首次將罰函數(shù)法和一種新型的群智能算法——仿電磁學(xué)算法融合起來對該優(yōu)化問題進行求解。詳細闡述了算法的改進過程、離散變量的處理和基本求解步驟。通過兩個算例的仿真分析及其與遺傳算法的比較可知所提算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行方面正確有效。

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(biāo),可供借鑒。

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。

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(biāo)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(biāo)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。

隨著電力市場化的逐步實施,發(fā)電企業(yè)將會參與市場競爭。水電廠經(jīng)濟運行能提高1%～3%的水力效率,水電廠應(yīng)盡快實現(xiàn)經(jīng)濟運行。以豐滿水電廠發(fā)電機出力與耗流量函數(shù)為基礎(chǔ),應(yīng)用改進遺傳算法對水電廠進行計及開停機的優(yōu)化調(diào)度計算。在改進遺傳算法中,采取了自適應(yīng)和精英保留策略以及移民算子,提出了方向性變異的觀點,改進了變異方法。計算結(jié)果與自動發(fā)電控制(agc)方法進行了比較,表明算法具有一定的優(yōu)勢。

近幾年來，隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，水電站的數(shù)量與日俱增。作為我國能源開發(fā)的重點項目，水電站的發(fā)展對于我國農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展有著重要的影響。要想保證水電站安全運行，就需要建立嚴格的安全運行的管理體制，并且讓各種資源可以充分地進行調(diào)度和管理，確保資源分配的有效性。到目前為止，我國的水電站發(fā)展過程仍然存在著非常多的問題，只有充分重視水電站安全運行的問題，才能促進我國水電站健康的發(fā)展。在本文中，筆者針對水電站安全運行的相關(guān)內(nèi)容進行介紹和分析，希望對相關(guān)工作者有所借鑒和幫助。