梯級水電站聯合發電調度的優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合發電優化調度的調度準則——以單位水體發電電價最高優先發電,在此基礎上建立梯級水電站群聯合發電優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電模型,在此基礎上提出單位水體發電電價的概念。建立優化調度模型時,將電力系統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,能給系統調度員做出最佳調度決策提供一定的依據。優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合調度金沙江區域梯級水電站邁入\"調控一體化\"時代長江上游大型水電站群聯合調度發展戰略流域梯級水電站聯合優化調度的必要性及對節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,把系統的各元素,輸入/輸出參數等簡化和假設后建立簡化通用的數學模型,用搜索算法對該數學模型進行優化仿真,得出最優解。

梯級水電站聯合優化調度是一項涉及學科門類廣泛、牽涉部門利益眾多的復雜大系統優化決策問題,對制定和實施區域用水規劃、實現經濟社會可持續發展具有重大的現實意義。鑒于當前群體智能優化算法應用于梯級水電站聯合優化調度中存在的\"維數災\"及大量約束條件不易處理的難點,將加速遺傳算法(aga)應用于梯級水電站聯合優化調度研究中,采用\"分類假設\"的思路逆序尋找不同電站、不同時段優化變量可行決策空間并生成初始種群個體,由此重點闡述了改進遺傳算法對優化調度模型大量復雜約束條件的實現方法。上述方法在我國水、電特性代表性良好的烏江梯級七庫聯合優化調度實例的應用結果表明:加速遺傳算法對梯級水電站聯合優化調度模型復雜約束條件具有較強的自適應及全局搜索能力,且計算結果與設計成果相比,烏江梯級水電站多年平均發電量增加約2.60%。可見,采用\"分類假設\"的研究思路處理群體智能優化算法應用于梯級水電站聯合優化調度中存在的復雜約束問題是合理可行的,可為流域梯級水電站實行集中運行、調度提供科學有效的決策依據。

針對pso算法中的早熟收斂問題,提出一種文化粒子群算法(cpso)并將pso納入文化算法模型作為群體空間的進化方式,引入一種局部隨機搜索算子實現信念空間的知識結構并指導算法的演化過程,在保持種群多樣性的同時提高算法的全局尋優性能。將cpso應用于某梯級水電站的優化調度中,結果表明,cpso可很好地兼顧計算速度及求解精度,為梯級水庫優化調度提供了一條全新途徑。

梯級水電站中長期經濟調度是一個典型非線性優化問題，通常要求在滿足復雜的水力、電力約束條件，兼顧求解效率的同時實現梯級發電量最大。為有效解決這一問題，通過改進標準蝙蝠算法（batalgorithm，ba）更新策略和引入差分進化算法（differentialevolution，de）變異、選擇操作，提出一種改進的蝙蝠算法（improvedbatalgorithm，iba）。對標準蝙蝠算法更新策略進行以下改進：1）蝙蝠個體脈沖頻率不隨種群迭代而更新；2）蝙蝠個體脈沖發射率和脈沖音量隨種群迭代而更新；3）無條件接受全局搜索產生的新解，有條件接受局部搜索產生的新解；4）改進飛行速度公式，縮小新個體與當前種群最優個體的偏離值。同時，針對蝙蝠算法種群多樣性差、易陷入局部最優的缺點，引入差分進化算法中的變異、選擇操作，實現動態控制變異概率。建立兼顧梯級最小出力最大化的梯級總發電量最大模型，利用大渡河流域瀑布溝、深溪溝、枕頭壩一級梯級水電站經濟調度問題實例，從流域長系列徑流資料中選取典型年，對iba的主要控制參數（縮放因子、最大迭代次數）進行測試與分析。采用iba、ba、逐步優化算法（poa）對同一典型年進行模擬調度。從枯期出力特征、梯級發電量、算法運行時間3項指標綜合來看，對于復雜的梯級水電站經濟調度問題，改進的蝙蝠算法能夠在枯水期給電網提供盡可能大而穩定的出力，同時縮短計算時間，獲得更高精度解。

針對粒子群算法易陷入局部最優的缺點,提出了一種雙適應度方法、動態鄰域算子和隨機動態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化調度數學模型,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,豐水期能兼顧防洪和蓄水的不同要求,有利于電力系統的穩定運行。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化調度提供了一種簡單實用的求解方法。

在研究了人工免疫系統中的克隆選擇學說和克隆選擇算法的基礎上,研究了1種新的人工免疫算法——免疫克隆選擇算法,并將其應用到水庫優化調度中,提出了1種基于免疫克隆選擇算法的水庫優化調度方法。該算法通過在克隆選擇算法中引入免疫基因操作,提高了算法的求解精度和求解效率,避免了"維數災"和早熟問題。實例研究結果表明,相對于動態規劃,免疫克隆選擇算法計算速度快、收斂性好,提高了計算效率,較好地解決了傳統的動態規劃方法求解水庫(群)優化調度問題存在"維數災"問題。

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。

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。

進入二十一世紀以來，科技大發展，經濟大發展。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。環境的污染、能源的短缺，促進了我國水電企業模型的改革，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化調度模型與算法。

進入二十一世紀以來，科技大發展，經濟大發展。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。環境的污染、能源的短缺，促進了我國水電企業模型的改革，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化調度模型與算法。

建立一種梯級水電站中長期水庫優化調度模型,利用混沌優化算法對梯級水電站中長期水庫調度問題進行優化計算。實例計算結果表明,該算法可求解復雜約束條件的非線性梯級水電站水庫優化調度問題,精度高、收斂速度快,為求解梯級水電站水庫優化調度提供了一種有效算法。

介紹分析梯級電廠水電聯合調度的技術和策略,以及相應的計算機系統的組成原則。

分析了梯級水電站水電聯合優化調度技術,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狀和發展方向,并提出相應的計算機系統設計的主要目標和結構要點。

建立了梯級水電站中長期聯合優化調度模型,并采用逐步優化算法對其進行求解。以金沙江中游梯級水電站群為例,通過計算,得到了合理的聯合優化調度方案。與各水庫單獨運行對比,其多年平均發電量、枯期發電量及水量利用率均有不同程度的提高。該結果表明此方法應用于實際生產中切實有效,也為梯級水電站聯合優化調度運行提供了一種可行的途徑。

梯級水電站經濟調度是一個具有多維數、多目標、非線性的新問題,調度策略隨決策者期望而變化。根據不同調度期望,構建三個分別以發電量最大、耗水量最小、末期蓄水量最大為目標的優化調度模型。本文提出的仿水循環算法是一種受自然界水循環過程啟發提出的全新算法,即含多種約束的仿水循環算法cwca,引入水滴權重因子,可根據尋優情況自適應地調整權重值,有效解決迭代速度與計算精度的權衡問題,以及因水滴粒子處于局部最優而導致迭代停滯的問題。利用不同測試函數求解結果對比表明,cwca比改進粒子群算法mpso更具有效性與優越性。經對三座梯級水電站優化調度策略的仿真結果證明了cwca的可行性,也顯示了mpso可顯著提高優化結果,大幅降低收斂時間,是一種更優越的智能種群算法。

鑒于梯級水電站優化運行的高復雜度、強非線性、多約束等特點,構建了基于峰谷分時電價下的梯級水電站日最大發電效益模型。針對遺傳算法(ga)等傳統智能算法對復雜模型求解易陷入局部最優的問題,提出一種水循環算法(wca)與水位廊道約束耦合、降低約束復雜度、規范尋優空間的方法,并以湖北某梯級短期優化調度為背景進行建模仿真,將計算結果分別與ga和粒子群算法(pso)所得結果進行比較。實例研究表明,wca計算的總效益在豐、平、枯典型日分別比ga和pso計算值約高5.65%、3.15%、0.80%,迭代收斂速度更快,求解能力更強,為解決梯級水電站優化調度問題提供了新思路。

借鑒信息素對昆蟲群體協調行為的作用,建立信息素釋放模型、信息素擴散模型、信息誘導模型和信息定向模型,提出信息誘導算子(pheromoneinductionoperator,pio),并與改進遺傳算法(improvedgeneticalgorithmi,ga)相結合,形成信息誘導遺傳算法(pheromoneinductiongeneticalgorithm,piga)。分析了piga具有較好平衡全局搜索能力和局部開發能力的仿生學原理。針對電力市場條件下梯級水電站自調度優化模型的復雜性,將piga應用于該模型的求解,通過算例分析,對比了pso、sgai、ga和piga的優化性能,表明了piga的有效性;同時通過分析pio參數對優化性能的影響,給出了pio參數的選擇原則。

水庫調度圖是水電站發電調度運行的基礎,然而現有研究和算法大都集中在單庫調度圖,庫群發電調度圖成果較少。本文結合我國開發得較為完善的烏江流域梯級水電站群,提出了一種實用的梯級水電站群發電優化調度圖制定方法。該方法以單庫調度圖為基礎,綜合形成初始的庫群調度圖,并以此進行模擬調度,即根據兩種調度圖對長系列資料逐時段計算,獲得兩種負荷結果,最終運用庫群負荷分配調整兩種負荷的偏差,獲得調度結果;然后以模擬調度統計的多年平均發電量最大為目標,采用逐次逼近算法不斷修正兩種調度圖的基本調度線,最終獲得滿足精度要求的單庫調度圖和庫群調度圖。較常規方法,本方法方便一次性得出水電站(群)調度圖。模擬調度結果表明所建立的方法有效、實用,在兼顧電網對電站要求的基礎上,大大提高了梯級長期發電效益。

提出一種求解梯級水電站中長期優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調度計劃．算法把問題解抽象為螞蟻路徑，利用狀態轉移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優解．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化調度問題提供了一種有效的方法．圖1表2參8

為有效求解梯級水電站多目標聯合優化問題,充分發揮水電的發電效益和容量效益,提出一種新型的改進多目標布谷鳥算法(imocs)。針對傳統布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動態發現概率和步長融入到算法中,并結合非支配排序遺傳算法(nsga-ii)的非支配排序思想以及擁擠距離維護外部檔案集策略,提出imocs;通過測試函數驗證了所提算法的有效性。將imocs應用到烏江梯級水電站多目標優化調度中,得到了分布均勻的非劣調度方案集。最后通過模糊決策模型,主客觀確定目標權重法,從非劣解集中選擇一個折中方案,得到各水電站發電用水過程。結果表明,調度方案合理、可靠,且均能滿足各項約束條件。梯級水電站優化調度采用imocs具有較大的實用意義。