改進蝙蝠算法梯級水電站經(jīng)濟調(diào)度

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(jié)構(gòu)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(guān)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。

提出一種求解梯級水電站中長期優(yōu)化調(diào)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(diào)度計劃。算法把問題解抽象為螞蟻路徑,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)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(jié)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(diào)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(diào)度問題提供了一種有效的方法。

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(jié)構(gòu)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(guān)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。

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。

探索新的調(diào)度模型求解方法一直是水庫優(yōu)化調(diào)度研究的熱點之一。社會情感優(yōu)化算法（seoa）是一種新興的啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,但目前在水庫優(yōu)化調(diào)度中未見應用。將seoa應用于梯級水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中,并針對算法初始種群隨機生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設計,針對部分個體過早收斂導致的種群活力低、算法易于局部收斂,制定了種群淘汰策略,從而建立了改進社會情感優(yōu)化算法（改進seoa）。實例表明,在梯級水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的求解中,改進seoa搜索效率高、尋優(yōu)能力強、穩(wěn)定性好。

在實行分時電價政策的背景下,為指導梯級水電站群聯(lián)合優(yōu)化運行,本文建立了以梯級年最大發(fā)電收益和可靠出力最大化為目標的數(shù)學模型。實際運行中,常將可靠出力最大化這一目標轉(zhuǎn)化為梯級可靠出力約束,采用傳統(tǒng)poa求解將會出現(xiàn)維數(shù)災的問題,很難求解,本文提出一種poa改進算法用于上述模型求解。使用雅礱江梯級水電站的實際數(shù)據(jù)進行計算,結(jié)果表明,算法計算速度快,收斂效果好,能夠得到滿意的優(yōu)化結(jié)果。

探索新的調(diào)度模型求解方法一直是水庫優(yōu)化調(diào)度研究的熱點之一。社會情感優(yōu)化算法(seoa)是一種新興的啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,但目前在水庫優(yōu)化調(diào)度中未見應用。將seoa應用于梯級水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中,并針對算法初始種群隨機生成造成的初始解代表性低,引入了初始種群均勻設計,針對部分個體過早收斂導致的種群活力低、算法易于局部收斂,制定了種群淘汰策略,從而建立了改進社會情感優(yōu)化算法(改進seoa)。實例表明,在梯級水電站發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的求解中,改進seoa搜索效率高、尋優(yōu)能力強、穩(wěn)定性好。

為有效求解梯級水電站多目標聯(lián)合優(yōu)化問題,充分發(fā)揮水電的發(fā)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(tǒng)布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動態(tài)發(fā)現(xiàn)概率和步長融入到算法中,并結(jié)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(shù)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(yōu)化調(diào)度中,得到了分布均勻的非劣調(diào)度方案集。最后通過模糊決策模型,主客觀確定目標權(quán)重法,從非劣解集中選擇一個折中方案,得到各水電站發(fā)電用水過程。結(jié)果表明,調(diào)度方案合理、可靠,且均能滿足各項約束條件。梯級水電站優(yōu)化調(diào)度采用imocs具有較大的實用意義。

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(gòu)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。

梯級水電站聯(lián)合發(fā)電調(diào)度的優(yōu)化模型的確定在整個電網(wǎng)經(jīng)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(diào)度的調(diào)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(diào)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(diào)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(wǎng)電價的影響因素考慮在內(nèi)。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(diào)度員做出最佳調(diào)度決策提供一定的依據(jù)。優(yōu)化仿真計算結(jié)果證明該調(diào)度準則具有可行性和適用性。

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(diào)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(diào)度下一步可能的發(fā)展方向.

隨著經(jīng)濟社會不斷發(fā)展,我國能源結(jié)構(gòu)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(guān)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(guān)鍵形式,必須對其進行發(fā)電優(yōu)化調(diào)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(jié)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(diào)度,提出了新的調(diào)度模型.

介紹了目前國內(nèi)對于梯級水電站優(yōu)化調(diào)度問題的研究和實踐現(xiàn)狀,重點研究了優(yōu)化調(diào)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(diào)度金沙江區(qū)域梯級水電站邁入\"調(diào)控一體化\"時代長江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度發(fā)展戰(zhàn)略流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)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(diào)度長江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度關(guān)鍵科技問題探討

建立了梯級水電站短期周優(yōu)化調(diào)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(guān)系和水庫特性決定,其結(jié)論可指導流域梯級電站優(yōu)化運行,為集控中心調(diào)度和指導實際應用提供參考。調(diào)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(diào)度規(guī)則。

遺傳算法是一種簡單、適用的搜索方法,經(jīng)常用于解決非線性復雜的問題。水庫群的最優(yōu)調(diào)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。

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(diào)度模型;構(gòu)造了求解該模型的層結(jié)構(gòu)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(nèi)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(diào)度模型并運用層結(jié)構(gòu)算法進行仿真;并從理論方面分析了仿真結(jié)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(jié)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。

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(shù)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(guān)學者的廣泛關(guān)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(shù)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(guān)學者的廣泛關(guān)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。

提出一種應用搜索法、動態(tài)規(guī)劃法實現(xiàn)梯級水電站日經(jīng)濟運行的數(shù)學模型和算法。它既可用于實時的梯級水電站發(fā)電控制，又可用于控制梯級水電站日發(fā)電計劃。本數(shù)學模型和算法理論上嚴謹、計算時間比較短，能滿足實際運行的需求，此模型和算法應用于東江梯級電站、仿真計算的結(jié)果比較滿意。

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