分層比系數(shù)綜合評判模型優(yōu)選中型梯級水電站群的開發(fā)程序

提出具有彈性約束的梯級水電站工作深度優(yōu)選的一般模型。它可考慮水電站最大、最小工作庫容所允許的彈性約束，按梯級總保證出力最大的優(yōu)化準(zhǔn)則，求解梯級水電站的最優(yōu)工作深度。常規(guī)動態(tài)規(guī)劃是本文模型的特例，本模型可容易地擴(kuò)展為多階段、多模糊約束、多模糊目標(biāo)的水資源系統(tǒng)決策模型。

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(jié)構(gòu)進(jìn)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(jìn)行詳細(xì)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(jìn)入二十一世紀(jì)以來，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)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(jìn)了我國水電企業(yè)模型的改革，因為只有改革才能適應(yīng)時代的變化，才能解決日益嚴(yán)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(jié)構(gòu)進(jìn)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(jìn)行詳細(xì)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(jìn)入二十一世紀(jì)以來，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)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(jìn)了我國水電企業(yè)模型的改革，因為只有改革才能適應(yīng)時代的變化，才能解決日益嚴(yán)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(fù)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(jié)果。

針對梯級水電站群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度函數(shù)識別中存在的線型選擇及變量篩選問題,采用逐步回歸模型篩選關(guān)鍵作用變量并建立回歸調(diào)度函數(shù)方程,以保證調(diào)度函數(shù)的簡潔、有效性。將模型應(yīng)用于金沙江與三峽四庫梯級系統(tǒng)提取消落期系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度函數(shù),從四庫梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度樣本中通過逐步回歸調(diào)度函數(shù)辨識溪洛渡、三峽水庫協(xié)同消落機(jī)制并檢驗了模型精度。結(jié)果表明:在率定來水樣本條件下,逐步回歸調(diào)度函數(shù)擬合誤差均在3%以內(nèi),擬合精度較高;在檢驗來水樣本條件下,與多元線性回歸調(diào)度函數(shù)相比,逐步回歸調(diào)度函數(shù)對應(yīng)總發(fā)電效益平均增加1.67億元(0.69%)。由于逐步回歸調(diào)度函數(shù)剔除了次要因素干擾,相較于多元線性回歸調(diào)度函數(shù)泛化能力更優(yōu),具有更高實用價值。

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(fù)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(jìn)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(shè)后建立簡化通用的數(shù)學(xué)模型,用搜索算法對該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化仿真,得出最優(yōu)解。

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(yīng)電網(wǎng)調(diào)度需求的重要手段。論文提出的數(shù)學(xué)模型成功應(yīng)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。

研究網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)在水庫群調(diào)度中的應(yīng)用，把多目標(biāo)分層排序網(wǎng)絡(luò)分析模型拓展到多目標(biāo)梯級水電站調(diào)度的網(wǎng)絡(luò)分析中，提出梯級水電站群調(diào)度多目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)分析模型。結(jié)合某流域梯級水電站群優(yōu)化調(diào)度實例進(jìn)行模型的應(yīng)用研究，結(jié)果表明，用本文模型構(gòu)造的時空網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)構(gòu)清晰，直觀形象，算法效率高。

以梯極水電站群作為背景,以大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)技術(shù)作為理論基礎(chǔ),建立了梯級水電站群優(yōu)化補(bǔ)償調(diào)節(jié)的數(shù)學(xué)模型,并開發(fā)出一套實用的水庫群優(yōu)化補(bǔ)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。

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(fù)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。

討論市場機(jī)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(zhǔn)則的目標(biāo)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(shè)備折舊等因素,給出了相應(yīng)的約束。重點討論市場機(jī)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(guān)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(jī)制和加強(qiáng)市場預(yù)測研究的建議。

本文應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃原理,建立了梯級水電站優(yōu)化開發(fā)程序數(shù)學(xué)模型,研究了電站裝機(jī)容量優(yōu)化、電站投產(chǎn)時間優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)比較若干問題的計算方法。用該模型和方法,計算烏江干流梯級水電站開發(fā)程序得到滿意成果,具有明顯經(jīng)濟(jì)效益。

稿皇㈡站f-色 j 距離5m。同時，要在整個崩頂坡面植樹。在崩頂及兩側(cè)開挖捧水溝或水平溝以及植樹，可以把地表 徑流排走或攔蓄起來，避免崩壁受徑流沖刷而繼續(xù)崩塌后退 (2)下堵截 在崩崗口以上填筑土谷坊，以抬高侵蝕基準(zhǔn)面，攔蓄水抄防止繼續(xù)下切。較小的崩崗筑一道谷 坊即可?？v深較長的崩崗要筑兩道或多道谷坊。谷坊座數(shù)按n一i計算(h一h為相對高差， h為谷坊高度)。谷坊間距按l一竿計算(l為溝道坡度)。谷坊高度h由地形而定，一般3～5m，頂 寬0．8～1．5m，內(nèi)坡1：1，外坡11．5。谷坊排洪道按10年一遇24小時暴雨設(shè)計。對于大型的分 支形崩崗，則除了在里面逐級筑谷坊外，還要在溝口筑攔沙壩，壩高5m左右，壩頂寬1．5～2m，內(nèi) 坡1；15，外坡12，溢洪道按20年一遇24小時暴雨設(shè)計。 (3)林草封 在崩崗內(nèi)

梯級水電站日優(yōu)化調(diào)度模型在考慮電網(wǎng)負(fù)荷要求和梯級水電站各機(jī)組的振動區(qū)的前提下,采用電網(wǎng)允許的峰平谷負(fù)荷比約束日內(nèi)各時段的出力,達(dá)到了減少機(jī)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(biāo),并用實例對此模型進(jìn)行了計算。計算過程和結(jié)果表明,動態(tài)定出力求解時間短,優(yōu)化結(jié)果與目前的電網(wǎng)需求相一致。

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(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化調(diào)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(jìn)行優(yōu)化計算,并根據(jù)優(yōu)化結(jié)果制定梯級水電站優(yōu)化調(diào)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(dá)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(diào)度規(guī)則能夠使梯級水電站取得效益最大化。

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(xì)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(diào)度方法。引入可行域預(yù)壓縮策略,采用數(shù)學(xué)組合理論和等蓄能線,依蓄能控制指標(biāo)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(zhuǎn)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(diào)度結(jié)果表明,通過精細(xì)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(fēng)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。

針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解高維、復(fù)雜梯級水電站發(fā)電調(diào)度時易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”，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(jìn)的最差解更新方式提高其局部搜索能力。應(yīng)用實踐表明，通過將isfla與標(biāo)準(zhǔn)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。

本文首先從目標(biāo)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(xué)模型.然后對目前研究比較廣泛的各類優(yōu)化算法進(jìn)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.

對梯級水電站水能計算方程中各要素及梯級電站豐水期、枯水期、平水期的發(fā)電水頭和機(jī)組工作情況進(jìn)行了研究。以某梯級水電站為例,計算了無調(diào)度和有調(diào)度時的發(fā)電效益。結(jié)果表明:在不進(jìn)行調(diào)節(jié)的情況下,全年發(fā)電總量為316.75億kw.h;在進(jìn)行調(diào)節(jié)的情況下,全年發(fā)電總量為327.11億kw.h,增發(fā)效益為2.59億元,效益增加近3.3%。

分布在一條河流的上下游有水流聯(lián)系的水電站群。梯級中的各級水電站可以是壩式水電站、引水式水電站或混合式水電站。若單獨開發(fā),各類水電站有各自的優(yōu)缺點,組成梯級水電站后,則可取長補(bǔ)短,獲得梯級效益,如提高資源的利用率、協(xié)調(diào)水資源綜合利用之間的矛盾、縮短總體工期、減少總投資等。