微粒群算法在水电站厂内经济运行中应用

1概述\r\n遗传算法《geneticalgorithm）是一种基于生物遗传和进化过程的计算机模拟，遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力，遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的遗传和进化。在进化论中，每一物种在不断的发展过程中都是越来越适应环境，物种的基本特征被后代继承，但后代又不完全与父代相同。对于这种新的变化，若适应环境，则被保留下来；否则，就将被淘汰。亦即适者生存，不适者淘汰。遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的优化算法。

介绍一种将惩罚函数、动态修正出力-流量(n-q)关系与优化算法相结合实现水电站厂内经济运行的方法。该方法可针对短期优化调度结果(日负荷过程)制定启停计划,实现负荷的经济分配,并且考虑了机组间的效率差异、机组启停成本、气蚀振动区、机组可用性及主接线方式等约束条件。算例表明该方法不仅能解决厂内经济运行的多约束问题,而且能与电力市场下的短期优化调度很好地结合起来。该方法易于实现程序设计且计算速度快。

采用罚函数将有约束的水电站厂内经济运行问题转化为无约束优化问题,在粒子群中引入遗传算法中的\"交叉\"思想并采用线性递减的惯性权重,以提高粒子在解空间的遍历性和局部搜索能力,避免粒子群限于局部最优。实例计算结果表明该算法在求解水电站厂内经济运行问题上是可行、有效的。

通过分析紧水滩水电站机组特性曲线,应用动态规划法提出各机组最优运行组合,实现机组安全高效运行,达到节能降耗的目的。

水电站厂内经济运行是电力系统的重要研究课题,能有效增加水电站的经济效益。本文将类电磁机制算法用于水电站厂内经济运行研究中。该算法模拟电磁场中带电粒子间的吸引与排斥机制,将搜索解类比为带电粒子,然后按一定的准则通过局部搜索、计算合力和移动粒子等环节使搜索粒子朝最优解移动。该算法具有全局优化能力强,编程实现简单,收敛性好等优点。与水电站厂内经济运行研究的多种已有方法进行仿真对比,结果证实该算法可有效解决水电站厂内经济运行问题,可将该算法推广应用到电力系统的其它问题研究中。

随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临\"维数灾\"和实效性问题。近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视。现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析。本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法。

差分进化算法(differentialevolution,de)是一种基于群体的进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。文中将其改进的方法应用于以水电站运行成本最小为目标的优化模型。该模型考虑了机组能量特性差异,以旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等指标作为约束条件。实例计算表明,该方法克服了传统方法在处理多约束、多维优化问题上的困难。

针对小型水电站机组实际特性和理论特性存在着较大差异,供水方式一般采用联合供水,因水头损失与机组流量分配有关的特点,本文以遗传算法为基础,考虑机组效率修正和机组段的水头损失进行厂内经济运算。以一个实际的小型水电站为例,说明了遗传算法用于小型水电站的可行性和有效性。

以发电耗流量最小建立经济运行数学模型,通过模拟蜜蜂交配过程中的婚飞行为,提出了一种蜜蜂进化算法(hbea),在杂交过程中引入了外来雄蜂提高子代多样性,又引入工蜂对子代喂以蜂王浆提高群体适应度。通过schwefel’s函数仿真测试证明了hbea的可行性。以乌江渡水电站经济运行为例,结果表明该算法解决水电站经济运行问题行之有效。

本文提出求解水电站厂内经济运行问题的新方法－遗传算法，它不同于常规优化算法的特点在于，从多个初值点开始，沿多路径搜索实现全局或准全局最优，计算过程不需要存贮状态或决策变量的离散点，减少计算机内存，不必求导计算，编程简单，是一种有效的自适应随机搜索算法。

大容量巨型水电站普遍具有高坝、高水头、高负荷的运行特征,给电网安全带来隐患。本文从调度工作出发,在满足机组运行安全的前提下,探讨一种实用化的水电站厂内经济分配方法。分析结果表明,该方法能够有效满足调度人员工作需求,是一种切实可行的负荷分配方法。

在柘溪、凤滩水电站机组原型效率试验基础上，依据耗水量最小原则，用查表法实现了厂内经济运行，柘溪水电站节能率２８１％，经济效益显著。该法简明、直观，成果使用方便，并可与计算机监控系统配合使用。

大容量巨型水电站普遍具有高坝、高水头、高负荷的运行特征,给电网安全带来隐患。本文从调度工作出发,在满足机组运行安全的前提下,探讨一种实用化的水电站厂内经济分配方法。分析结果表明,该方法能够有效满足调度人员工作需求,是一种切实可行的负荷分配方法。

水电站厂内经济运行问题在本质上是一个目标函数连续和变量离散的非线性约束优化问题。针对其求解困难,本文将模型转换为只具有两界约束和离散约束条件的优化问题,并首次将罚函数法和一种新型的群智能算法——仿电磁学算法融合起来对该优化问题进行求解。详细阐述了算法的改进过程、离散变量的处理和基本求解步骤。通过两个算例的仿真分析及其与遗传算法的比较可知所提算法在水电站厂内经济运行方面正确有效。

针对水电站厂内经济运行中需要考虑的关键问题,建立了相关的数学模型。根据该模型的特点,提出了一种基于遗传算法求解的新思路。该算法采用浮点数编码技术和以发电运行总成本倒数为适应度函数,并设计了一些启发式技术和遗传操作算子有效地处理模型中的各种约束条件,使得算法在遗传操作迭代过程中的所有个体都是可行解。实例研究表明,模型合理,算法可行、有效。

针对径流式水电站基本无调节能力的运行特点,提出其发电量最大优化调度模型,并采用罚函数法与自组织进化规划法相结合进行模型求解.选择某径流式水电站进行模拟计算,说明该方法具有求得整体最优解的能力,算法可行.

以珊溪水电站为例,采用windows2000、vb6.0、access2000、mgcs6.52组态软件等开发工具,构建了系统管理、数据管理、图形管理、计算分析、数据查询、权限设置6大功能模块,并运用系统构建、数据库维护、动力特性生成、有功负荷优化等关键技术。应用和实施结果表明,该系统行之有效,可提高发电效益2%,实现了预期目标,可供借鉴。

{总第388期 求噜 电站电丽运行43 · <．一 蜥型电站缝遘模羲 郑州工业大学马跃先 ，——————— ～ 目前，绝大多数小型水电站对厂内经济运 行的重要性仍缺乏认识，影响了电站的经济效 益。豫西某引水式电站装机3台，1号、2号 和3号机的容量分别为3000kw、3200kw和 1600kw。某运行班根据来水量开1号、3号 机，按习惯1号机带负荷2400kw，3号机带 600kw，两台机持续稳定运行。笔者在保持上 游来水量和前池水位不变的情况下，征得电站 管理人员同意后调整了1号、3号机的出力． 让1号机带2000kw，当3号机的出力为 1200

本文试图根据电网负荷和电站水头的实时变化情况,进行厂内经济运行的优化计算。当厂内经济运行优化计算能够达到一定的速度要求时,即可认为实现了水电站厂内经济运行准实时系统。选择某中型水电站进行厂内经济运行实时系统的模拟实验,结果表明对水电站的4台机组进行实时优化,平均计算时间在02秒以内,即实现了厂内经济运行的准实时系统。

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法(differentialevolution,de)实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用混合遗传算法实现大型电站最优运行计划的方法。该方法考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、起停成本、空蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了遗传算法的精度。算例表明,方法精度高,计算速度快。

针对重庆大唐彭水水电厂优化运行管理的迫切需求,以双层嵌套的混合粒子群优化模型为基础,提出了基于.netframework的彭水水电站厂内经济运行系统解决方案.详细论述了彭水水电厂厂内经济运行系统架构及实现技术,根据彭水电厂实际需求设计了系统的功能结构.实际运行情况表明,该系统稳定可靠、界面友好、交互性强,能够有效提高水电站运行管理水平,具有良好的工程应用价值.