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(jù)。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。

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

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(jù)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。

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。

本文作者通過對k判別式法基本原理及水電站水庫調度圖相結合的k判別式方法進行了分析。主要就水電站水庫優(yōu)化調度中,利用判別式法求解梯級水電系統(tǒng)優(yōu)化調度的運行規(guī)律進行了詳細的研究。同時以實例應用說明了該求解模型和方法在梯級水電站調度系統(tǒng)中是行之有效的。

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。

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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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(jù)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。

基于西江公司水調自動化系統(tǒng),探討研究其所屬的梯級貴港和桂平2座水電站短期優(yōu)化聯(lián)合調度,建立了梯級發(fā)電量最大模型和考慮調峰約束模型,介紹了\"離散微分動態(tài)規(guī)劃(dddp)算法\"的求解方法,并利用該方法進行了具體實例計算,深入分析了枯、平、豐3種不同流量的來水日下發(fā)電量最大模型的優(yōu)化結果和考慮調峰約束的影響,為公司梯級水電站合理安排負荷分配提供一定的借鑒。

一、梯級水電站概況黃河支流洛河上有禹門河、具有水、張村、崛山4座梯級水電站,故縣水庫是一座以防洪為主,以灌溉、供水、發(fā)電綜合利用為目標的大型水利樞紐,最大壩高125m,總庫容11.75億m3,電站裝機容量60mw,3臺機組于1992年年底并網發(fā)電,主要承擔洛陽地區(qū)電網的調峰任務。其調峰運行,使得下游各電站在一日內流量變幅較大,同時,產生的不穩(wěn)定流對洛寧、宜陽等縣的灌溉、發(fā)電、供水和水產養(yǎng)殖等造成一定的影響。

cnr公司是法國最早也是獨家的可再生能源生產商,擁有并運營羅納河上19座徑流式梯級水電站。為優(yōu)化能源管理,該公司成立了創(chuàng)新性綜合協(xié)調機構,即間歇式可再生能源優(yōu)化和遠程控制中心,并聯(lián)合內部開發(fā)的it工具進行發(fā)電預測、水電資產監(jiān)管及歐洲批發(fā)市場電力銷售優(yōu)化等。實踐證明,在嚴格的安全限制下,該中心使cnr公司實現(xiàn)了電力銷售最大化,并進行了風險對沖,減少了均衡成本,從而有效促進間歇式可再生能源融入歐洲電力市場。

將蟻群優(yōu)化算法用于求解分時電價下梯級水電站間短期優(yōu)化調度模型,考慮市場競爭下的電價和電量、水庫存水價值、水流時滯以及設備折舊等因素,建立了利益最大化為優(yōu)化準則的短期優(yōu)化調度模型.給出了蟻群算法求解梯級短期優(yōu)化調度模型的數(shù)學描述及算法的求解步驟.最后以某梯級流域中三個水電站的相關數(shù)據(jù)建立了相應的優(yōu)化調度模型,運用蟻群算法進行了計算仿真,并與傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃法進行對比.仿真結果證實了所采用算法的有效性和可行性.

針對電力市場中買賣雙方通過簽訂遠期合同進行交易的市場交易類型,結合水庫優(yōu)化調度理論與方法,建立物理合同和金融合同下的梯級水庫優(yōu)化模型,并以清江梯級水電站為例進行應用研究,驗證了模型的合理性與有效性,為今后市場環(huán)境下水電商針對不同的合同簽訂方式做出決策提供了參考和依據(jù)。

http://www.***.*** 烏溪江梯級水電站優(yōu)化調度研究 芮鈞 國電自動化研究院，江蘇南京（210003） e-mail：ruijun12@163.com 摘要：以烏溪江梯級水電站為例，詳細介紹了用逐步優(yōu)化算法求解梯級水電站發(fā)電優(yōu)化調 度的全過程。此方法可以獲得梯級各電站的最優(yōu)運行方式，指導梯級各水電站的實際運行。 關鍵詞：烏溪江梯級電站，逐步優(yōu)化算法，優(yōu)化調度 1.引言 水電站的單庫優(yōu)化調度問題，可以使用常規(guī)動態(tài)規(guī)劃算法來求解，其計算時間和計算精 度均能滿足實際生產的需要[1]。但是，梯級水電站優(yōu)化調度決策變量較多，且各水庫之間互 相影響，利用常規(guī)的動態(tài)規(guī)劃來求解會遇到維數(shù)災問題[2]。目前比較適合用于求解梯級水電 站優(yōu)化調度的算法主要有逐步優(yōu)化算法和基因遺傳算法。本文主要討論用逐步優(yōu)化算法求解 梯級水電站優(yōu)化調度問題的方法。 逐步優(yōu)化算法（

選取梯級發(fā)電量最大模型,采用具有精度高、收斂快的大系統(tǒng)分解協(xié)調算法對模型進行求解,以烏江梯級電站為例,通過對流域不同頻率來水情況的發(fā)電量進行計算,進而總結了烏江梯級電站短期優(yōu)化調度的發(fā)電規(guī)律,為短期調度計劃的制定提供了決策指導。

近些年頻發(fā)的極端干旱氣候條件對特大流域水電系統(tǒng)提出了更精細化的蓄能控制要求。該文考慮蓄能軌跡約束,提出一種基于等蓄能線的梯級水電站群蓄能控制優(yōu)化調度方法。引入可行域預壓縮策略,采用數(shù)學組合理論和等蓄能線,依蓄能控制指標建立各時段梯級水庫可行水位組合曲面,將蓄能控制下的優(yōu)化問題轉化為無約束問題,并采用動態(tài)規(guī)劃實現(xiàn)高效求解。瀾滄江中下游梯級水電站群調度結果表明,通過精細化控制梯級蓄能可以有效提高發(fā)電效益,降低供電破壞風險,與常規(guī)約束優(yōu)化方法相比,所提方法高效快速、切實可行。

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。

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．