分时电价梯级水电站短期优化调度

建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解。通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律。梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考。调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则。

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。

在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。

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。

　依据发电企业既要服从电网调度又要追求自身效益的特点,建立了两个考虑峰谷分时电价因子的梯级短期调度模型,并选用逐次优化和逐步逼近的混合算法(poa-dpsa)求解。该模型简单,算法易于实现。将该理论应用于电站实际演算中,结果表明这两个优化模型对促进电网的安全、提高企业发电效益具有较高的应用价值。

研究在分时电价制度下水电系统短期优化调度问题,建立了优化调度数学模型。采用变分原理,导出其最优性条件,给出了适于梯级水电系统的最优性条件的具体形式。通过分析水电站水价的估计式,得到了具有普遍适用性的、形式统一的最优性条件。特例分析说明所提模型具有广泛的适用性。

选取梯级发电量最大模型,采用具有精度高、收敛快的大系统分解协调算法对模型进行求解,以乌江梯级电站为例,通过对流域不同频率来水情况的发电量进行计算,进而总结了乌江梯级电站短期优化调度的发电规律,为短期调度计划的制定提供了决策指导。

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题,并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例,给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤,并通过龙羊峡-李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明,与遗传算法相比,改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时,减少了机组的启停次数,并且使所有机组连续高效运行,从而降低了机组的维护费用,并增加了梯级的经济效益．

在传统水电站调度模式下，由于电价固定不变，水电站调度模式的目的是寻求发电量的最大化，以提高效益。然而在市场竞价环境下，电价会随着市场的变化而发生波动，因此，水电站的调度模式转变为以获得尽可能多的利润为最终目标。市场的不确定性提升了发电公司报价决策的难度。与火电厂有所不同，水电站不同时段的发电能力会有所差异，因此，其竞价策略十分复杂。随着竞价策略复杂性的提升，梯级水电站短期优化调度的难度也有所增加，增强对市场竞价下梯级水电站短期优化调度的研究就显得尤为重要。

梯级水电站优化调度对于增加系统发电量,降低耗水率,充分利用流域水能资源,提高整个梯级水电站群的经济效益和运行水平具有重要意义。建立\"一库多级\"梯级水电站群短期优化调度模型,研究采用逐步优化算法(poa算法)进行模型求解的方法和步骤,在此基础上开发调度软件,并以金溪流域梯级电站群为例对算法实际应用效果进行分析。研究结果表明,采用poa算法能够有效提高水电站发电量3%以上,且poa算法具有易于计算机程序实现的特点,在水电站自动优化调度方面具有较大优势。

基于西江公司水调自动化系统,探讨研究其所属的梯级贵港和桂平2座水电站短期优化联合调度,建立了梯级发电量最大模型和考虑调峰约束模型,介绍了\"离散微分动态规划(dddp)算法\"的求解方法,并利用该方法进行了具体实例计算,深入分析了枯、平、丰3种不同流量的来水日下发电量最大模型的优化结果和考虑调峰约束的影响,为公司梯级水电站合理安排负荷分配提供一定的借鉴。

预报和调度是水调自动化系统的重要高级应用功能。为了实现预报和调度功能,必须研究和开发相应的应用软件。本文介绍了黄河上游梯级水电站短期(日)优化调度软件的开发及应用:短期优化调度模型和厂内经济运行模型及相应的算法;调度软件的开发;软件的功能及应用。

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。

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。

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.

随着经济社会不断发展,我国能源结构也随着不断变化,水电资源作为一项重要能源,其发展好坏直接关系到我国的可持续发展道路.梯级水电站作为水电的一种关键形式,必须对其进行发电优化调度,从而保证水资源得到合理利用.本文主要针对梯级水电站的主要特点和未来发展方向,总结了我国的一些成果,并深入分析了其运行过程中的主要问题,通过对模型进行改进,对其进行优化调度,提出了新的调度模型.

介绍了目前国内对于梯级水电站优化调度问题的研究和实践现状,重点研究了优化调度模型的建立和优化算法。

宏观视角下的流域梯级水电站联合调度金沙江区域梯级水电站迈入\"调控一体化\"时代长江上游大型水电站群联合调度发展战略流域梯级水电站联合优化调度的必要性及对节能减排的作用气候变化条件下的三峡梯级水库调度长江上游大型水电站群联合调度关键科技问题探讨

随着我国节能发电调度政策的逐步实施,梯级水电站在新的调度方式下如何优化运行已成为当前重要的研究课题。以总蓄能耗用最小为目标,研究了梯级水电站节能运行的短期优化调度模型,采用退火遗传算法进行求解,并对火溪河梯级水电站进行了实例计算。结果表明,该短期优化调度模型能够提高梯级水电站水能利用率,适应节能发电调度的要求。

介绍分析梯级电厂水电联合调度的技术和策略,以及相应的计算机系统的组成原则。

分析了梯级水电站水电联合优化调度技术,包括来水预报技术、计划调度技术、实时调度技术和电力市场水电调度技术,说明了这些技术的现状和发展方向,并提出相应的计算机系统设计的主要目标和结构要点。