分层比系数综合评判模型优选中型梯级水电站群的开发程序

提出具有弹性约束的梯级水电站工作深度优选的一般模型。它可考虑水电站最大、最小工作库容所允许的弹性约束，按梯级总保证出力最大的优化准则，求解梯级水电站的最优工作深度。常规动态规划是本文模型的特例，本模型可容易地扩展为多阶段、多模糊约束、多模糊目标的水资源系统决策模型。

如今，广大民众对能源的需求量越来越高，但是我国的能源可用量却越来越少，在这种情况下，对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实，梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注．而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述，使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

如今，广大民众对能源的需求量越来越高，但是我国的能源可用量却越来越少，在这种情况下，对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实，梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注．而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述，使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

该文建立了三个复杂的清江流域梯级水电站短期优化调度模型,其中包括了蓄水位约束、用水约束、出力约束,利用poa(逐步逼近法)法解决水电站群的优化问题,较大的提高了水库效益,获得较为满意的结果。

针对梯级水电站群联合优化调度函数识别中存在的线型选择及变量筛选问题,采用逐步回归模型筛选关键作用变量并建立回归调度函数方程,以保证调度函数的简洁、有效性。将模型应用于金沙江与三峡四库梯级系统提取消落期系统联合优化调度函数,从四库梯级联合优化调度样本中通过逐步回归调度函数辨识溪洛渡、三峡水库协同消落机制并检验了模型精度。结果表明:在率定来水样本条件下,逐步回归调度函数拟合误差均在3%以内,拟合精度较高;在检验来水样本条件下,与多元线性回归调度函数相比,逐步回归调度函数对应总发电效益平均增加1.67亿元(0.69%)。由于逐步回归调度函数剔除了次要因素干扰,相较于多元线性回归调度函数泛化能力更优,具有更高实用价值。

遗传算法是一种简单、适用的搜索方法,经常用于解决非线性复杂的问题。水库群的最优调度问题,就是利用搜索算法根据水库群进出水和综合利用情况,把水电站水库看作一个系统,把系统的各元素,输入/输出参数等简化和假设后建立简化通用的数学模型,用搜索算法对该数学模型进行优化仿真,得出最优解。

梯级水电站群实时发电计划调整是充分发挥大规模水电站群短期发电能力、实时协调能力,及时有效地响应电网调度需求的重要手段。论文提出的数学模型成功应用到四川省大渡河流域水电站群中,有效地开展了水电站群发电计划的实时监控和优化调度工作,为全国其他流域大型水电站群和电网的调度运行提供借鉴。

研究网络分析技术在水库群调度中的应用，把多目标分层排序网络分析模型拓展到多目标梯级水电站调度的网络分析中，提出梯级水电站群调度多目标网络分析模型。结合某流域梯级水电站群优化调度实例进行模型的应用研究，结果表明，用本文模型构造的时空网络图，结构清晰，直观形象，算法效率高。

以梯极水电站群作为背景,以大系统分解协调技术作为理论基础,建立了梯级水电站群优化补偿调节的数学模型,并开发出一套实用的水库群优化补偿调节软件,通过实例验算,证明模型的建立与软件的开发都是成功的。

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法—蚁群算法(antcolonyalgorithm,aca)。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。

讨论市场机制下梯级流域水电站间短期优化调度模型,确定了利益最大化为准则的目标函数。考虑市场竞争的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,给出了相应的约束。重点讨论市场机制对弃水量的影响、发电量和发电引用流量的函数关系式以及存水价值系数的确定方法。最后给出在梯级电站运行管理中引入竞争机制和加强市场预测研究的建议。

本文应用动态规划原理,建立了梯级水电站优化开发程序数学模型,研究了电站装机容量优化、电站投产时间优化和经济比较若干问题的计算方法。用该模型和方法,计算乌江干流梯级水电站开发程序得到满意成果,具有明显经济效益。

稿皇㈡站f-色 j 距离5m。同时，要在整个崩顶坡面植树。在崩顶及两侧开挖捧水沟或水平沟以及植树，可以把地表 径流排走或拦蓄起来，避免崩壁受径流冲刷而继续崩塌后退 (2)下堵截 在崩岗口以上填筑土谷坊，以抬高侵蚀基准面，拦蓄水抄防止继续下切。较小的崩岗筑一道谷 坊即可。纵深较长的崩岗要筑两道或多道谷坊。谷坊座数按n一i计算(h一h为相对高差， h为谷坊高度)。谷坊间距按l一竿计算(l为沟道坡度)。谷坊高度h由地形而定，一般3～5m，顶 宽0．8～1．5m，内坡1：1，外坡11．5。谷坊排洪道按10年一遇24小时暴雨设计。对于大型的分 支形崩岗，则除了在里面逐级筑谷坊外，还要在沟口筑拦沙坝，坝高5m左右，坝顶宽1．5～2m，内 坡1；15，外坡12，溢洪道按20年一遇24小时暴雨设计。 (3)林草封 在崩岗内

梯级水电站日优化调度模型在考虑电网负荷要求和梯级水电站各机组的振动区的前提下,采用电网允许的峰平谷负荷比约束日内各时段的出力,达到了减少机组起停次数的目的。模型采用动态定出力求解,以梯级电站发电收入最大化为目标,并用实例对此模型进行了计算。计算过程和结果表明,动态定出力求解时间短,优化结果与目前的电网需求相一致。

为保证梯级水电站安全、稳定、高效运行,充分利用水资源,需要对梯级水电站进行联合优化调度。根据梯级水电站蓄能最大原则,全方位考虑梯级水电站运行的约束条件,通过逐步搜索算法,对梯级水电站面临时段的运行进行优化计算,并根据优化结果制定梯级水电站优化调度规则。梯级水电站蓄能最大原则在短期能使梯级水电站蓄能最大,长期能使梯级水电站群发电量达到最大,根据梯级水电站蓄能最大原则制定的梯级水电站,短期调度规则能够使梯级水电站取得效益最大化。

近些年频发的极端干旱气候条件对特大流域水电系统提出了更精细化的蓄能控制要求。该文考虑蓄能轨迹约束,提出一种基于等蓄能线的梯级水电站群蓄能控制优化调度方法。引入可行域预压缩策略,采用数学组合理论和等蓄能线,依蓄能控制指标建立各时段梯级水库可行水位组合曲面,将蓄能控制下的优化问题转化为无约束问题,并采用动态规划实现高效求解。澜沧江中下游梯级水电站群调度结果表明,通过精细化控制梯级蓄能可以有效提高发电效益,降低供电破坏风险,与常规约束优化方法相比,所提方法高效快速、切实可行。

针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”，或陷入局部最优解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（isfla）。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作，同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明，通过将isfla与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比，isfla在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。

本文首先从目标函数和约束条件两个方面,介绍了梯级水电站优化调度的各类数学模型.然后对目前研究比较广泛的各类优化算法进行了综述.最后指出随着水电能源的开发,梯级水库优化调度下一步可能的发展方向.

对梯级水电站水能计算方程中各要素及梯级电站丰水期、枯水期、平水期的发电水头和机组工作情况进行了研究。以某梯级水电站为例,计算了无调度和有调度时的发电效益。结果表明:在不进行调节的情况下,全年发电总量为316.75亿kw.h;在进行调节的情况下,全年发电总量为327.11亿kw.h,增发效益为2.59亿元,效益增加近3.3%。

分布在一条河流的上下游有水流联系的水电站群。梯级中的各级水电站可以是坝式水电站、引水式水电站或混合式水电站。若单独开发,各类水电站有各自的优缺点,组成梯级水电站后,则可取长补短,获得梯级效益,如提高资源的利用率、协调水资源综合利用之间的矛盾、缩短总体工期、减少总投资等。