改进蚂蚁算法梯级水电站短期优化调度

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。

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。

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。

梯级水电站中长期经济调度是一个典型非线性优化问题，通常要求在满足复杂的水力、电力约束条件，兼顾求解效率的同时实现梯级发电量最大。为有效解决这一问题，通过改进标准蝙蝠算法（batalgorithm，ba）更新策略和引入差分进化算法（differentialevolution，de）变异、选择操作，提出一种改进的蝙蝠算法（improvedbatalgorithm，iba）。对标准蝙蝠算法更新策略进行以下改进：1）蝙蝠个体脉冲频率不随种群迭代而更新；2）蝙蝠个体脉冲发射率和脉冲音量随种群迭代而更新；3）无条件接受全局搜索产生的新解，有条件接受局部搜索产生的新解；4）改进飞行速度公式，缩小新个体与当前种群最优个体的偏离值。同时，针对蝙蝠算法种群多样性差、易陷入局部最优的缺点，引入差分进化算法中的变异、选择操作，实现动态控制变异概率。建立兼顾梯级最小出力最大化的梯级总发电量最大模型，利用大渡河流域瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级梯级水电站经济调度问题实例，从流域长系列径流资料中选取典型年，对iba的主要控制参数（缩放因子、最大迭代次数）进行测试与分析。采用iba、ba、逐步优化算法（poa）对同一典型年进行模拟调度。从枯期出力特征、梯级发电量、算法运行时间3项指标综合来看，对于复杂的梯级水电站经济调度问题，改进的蝙蝠算法能够在枯水期给电网提供尽可能大而稳定的出力，同时缩短计算时间，获得更高精度解。

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.

针对梯级水电站采用的以发电效益最大化为目标的优化数学模型具有一定局限性且未考虑峰谷电价影响的问题,在原有发电效益的基础上增加峰、平、谷电价,不同时段给予不同电价进行优化,提出基于分时电价的梯级水电站优化调度数学模型.以黄河上游的梯级水电站为例,采用matlab软件的模式搜索法、遗传算法分别对模型进行求解,验证该优化调度数学模型的正确性及算法的合理性和可靠性,从而为市场环境下高维、复杂的梯级水电站短期优化调度提供了一种新的求解途径.

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。

鉴于梯级水电站优化运行的高复杂度、强非线性、多约束等特点,构建了基于峰谷分时电价下的梯级水电站日最大发电效益模型。针对遗传算法(ga)等传统智能算法对复杂模型求解易陷入局部最优的问题,提出一种水循环算法(wca)与水位廊道约束耦合、降低约束复杂度、规范寻优空间的方法,并以湖北某梯级短期优化调度为背景进行建模仿真,将计算结果分别与ga和粒子群算法(pso)所得结果进行比较。实例研究表明,wca计算的总效益在丰、平、枯典型日分别比ga和pso计算值约高5.65%、3.15%、0.80%,迭代收敛速度更快,求解能力更强,为解决梯级水电站优化调度问题提供了新思路。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

考虑到短期优化调度中电网限定了峰平谷段出力比,将目前较成熟的动态规划算法作了改进,选用梯级发电总收入最大为目标建立了数学模型,并用fo-dp算法寻求出宝兴河梯级水电站短期最优运行方式。计算结果表明,该方法能够较好的解决短期优化调度问题,具有一定的实用价值。

针对梯级水电站短期优化调度的不确定性问题,研究了不确定性因素的概率分布规律,并根据实际系统的运行要求,给出了概率分布密度函数的假设检验方法。探索发电用水量与各种随机因素的互动关系及影响机理,构建了一种新的计及概率的梯级水电站短期优化调度策略。把灾变理论、混沌优化思想和基本粒子群算法结合起来,形成一种混合粒子群算法。该算法扩大了种群的搜索空间,增加了种群的多样性,改善了基本粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并能从理论上证明其依概率收敛至全局最优解。将混合粒子群算法嵌入蒙特卡罗随机模拟中对本文提出的模型进行求解,求解方法简单有效。仿真结果表明,该策略能较好地处理不确定性条件下梯级水电站的短期优化调度问题。

探索新的调度模型求解方法一直是水库优化调度研究的热点之一。社会情感优化算法（seoa）是一种新兴的启发式智能优化算法,但目前在水库优化调度中未见应用。将seoa应用于梯级水电站发电优化调度中,并针对算法初始种群随机生成造成的初始解代表性低,引入了初始种群均匀设计,针对部分个体过早收敛导致的种群活力低、算法易于局部收敛,制定了种群淘汰策略,从而建立了改进社会情感优化算法（改进seoa）。实例表明,在梯级水电站发电优化调度模型的求解中,改进seoa搜索效率高、寻优能力强、稳定性好。

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。