考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究
水库优化调度的方法
水库优化调度的方法水库优化调度是指通过合理的水库操作和调度策略，最大限度地实现水库资源的综合利用，提高水库的供水能力和调节能力，满足不同需水阶段的需水量，同时保护水资源的可持续利用。
水库优化调度方法可以通过以下几个方面进行实现：1. 建立合理的水库调度模型：水库优化调度需要建立合理的数学模型，包括水库的供水模型和调节模型。
供水模型主要通过分析降雨入库、蒸散发和下泄流量等因素，确定出适当的供水量。
调节模型主要通过分析水库上下游的水位变化和流量变化，制定合理的调节方案。
2. 基于水库特性的调度策略：水库优化调度需要综合考虑水库的特性和水资源的需求，制定合理的调度策略。
水库特性包括水库的容积、水位-库容关系、水位-出力关系等，需要根据实际情况进行调整。
调度策略可以分为长期调度、季节调度和短期调度，通过调整水库上游的蓄水和下游的出库流量等参数，保证水库满足不同季节和不同需水阶段的需水量。
3. 确定适当的调度指标：水库优化调度需要制定适当的调度指标，包括水位、库容、供水量、调节能力等。
通过合理地设置调度指标，可以更好地调配水库水资源的供需关系，使得水库在供水和调节方面都能够起到最佳的作用。
4. 考虑生态环境保护：水库的优化调度不仅需要考虑经济和社会的需求，还需要兼顾生态环境的保护。
在制定调度策略时，需要考虑水库上游和下游的生态系统需求，合理安排蓄水和放水的时间和量，保持水库周边生态环境的平衡和稳定。
5. 利用智能优化算法：水库优化调度可以利用智能优化算法来求解最优解。
智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，通过对水库供需关系和调度指标的建模，利用智能优化算法进行求解，可以得到水库最优的调度策略。
6. 引入信息技术支持：水库优化调度可以通过引入信息技术来提高调度效率和准确度。
利用水文气象监测和预报系统，及时获取水库周边的降雨和蒸发情况，对水库进行监控和预警，及时调整调度方案。
同时，建立水库调度管理系统，实现对水库调度过程的实时监测和控制，提高调度的自动化水平。
洪渡河流域梯级水电站水库短期优化调度研究
洪渡河流域梯级水电站水库短期优化调度研究洪渡河流域位于贵州省东北部，是乌江水系左岸的一级支流，全流域集水面积3739km2，干流主河道全长205km。
整个流域受中亚热带湿润季风气候影响，水汽来源丰富，降水量较大，坝址以上流域多年平均降雨量1201mm，降水年际变化不大，多年平均年降水量在1150~1210 mm之间；但年内分配极不均匀，降水量主要集中在4~10月。
国家电投集团黔北水电厂管辖的沙坝、石垭子、高生三座水电站自上而下位于洪渡河中游，形成梯级水库群。
沙坝水电站是洪渡河流域已建成第五级电站，该电站位于洪渡河中游，坝址以上集水面积为1396km2；石垭子水电站是洪渡河流域已建成第六级电站，坝址位于洪渡河中下游，坝址以上集水面积为2589km2；高生水电站是洪渡河规划的第七级梯级电站，其水库正常蓄水位接石垭子水电站厂房尾水位，坝址控制集水面积为3126km2。
江滨水文站为洪渡河干流控制站，控制流域面积2564 km2，位于石垭子坝址上游7.5km，是一个国家基本水文站，资料具有较高的可靠性。
开展水库群的优化调度工作，不仅能发挥水库群之间的库容补偿、水文补偿的作用，获得比单库优化调度更显著的经济效益，而且对于确保电网的安全稳定运行有着重要的现实意义。
洪渡河流域中下游河段将形成以沙坝电站为龙头的梯级水电站，其中已建成的沙坝、石垭子电站具有不完全年调节性能，在建的高生电站具有日调节性能，联合开展中长期或者短期优化调度研究，从整体上对流域的水电站进行优化调度，实现最大的发电效益。
2 梯级水电站短期优化调度分析2.1 梯级水电站短期优化调度分析重要性短期调度分常规与优化调度。
常规调度所利用的信息有限，理论上不够严密，所确定的运行调度策略和相应决策只是可行解或满意解，难以寻求最优调度策略，难以处理多目标、多维变量等复杂问题。
而优化调度是基于系统科学和优化算法，通过某种调度准则和目标函数，建立相应的数学模型，应用优化算法对所建模型进行求解，计算结果认为是最优调度策略。
水资源优化调度模型及算法研究
水资源优化调度模型及算法研究一、绪论随着人口的不断增加和经济的不断发展，水资源的供需矛盾日益凸显。
为有效保障水资源的合理利用和管理，研究水资源优化调度模型及算法迫在眉睫。
本文旨在探讨水资源优化调度模型及算法的研究进展。
二、水资源优化调度模型1. 基于线性规划的水资源优化调度模型线性规划是一种常见的数学方法，可以用于优化许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于能够快速得到一个最优解。
线性规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad cx $$$$ s.t. \quad Ax \leq b $$其中，x是优化变量，c和A是常数矩阵，b是常数向量。
这个模型的含义是在满足约束条件Ax≤b的情况下，使目标函数cx最大化。
2. 基于动态规划的水资源优化调度模型括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以考虑到历史时刻的决策对未来的影响。
动态规划模型的数学形式如下：$$ Max \quad \sum_{t=1}^{T}f_t(x_t,u_t) $$$$ s.t. \quad x_{t+1}=g_t(x_t,u_t) $$其中，x是状态变量，u是决策变量，f是收益函数，g是状态转移函数。
这个模型的含义是在满足状态转移方程x_{t+1}=g_t(x_t,u_t)的情况下，使收益函数f最大化。
3. 基于遗传算法的水资源优化调度模型遗传算法是一种常见的优化方法，可以用于许多实际问题，包括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在多个解空间中搜索最优解。
遗传算法模型的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是种群数量。
这个模型的含义是在种群中搜索最优解x。
三、水资源优化调度算法1. 基于模拟退火的水资源优化调度算法括水资源优化调度。
该方法的优点在于可以在温度下降的过程中逐渐减小搜索范围。
模拟退火算法的数学形式如下：$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中，x是优化变量，f是目标函数，N是样本数量。
梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发
梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【摘要】Because the traditional dynamic programming algorithm and POA algorithm are easy to appear dimension-disaster in solving the short-term optimal dispatching of cascade hydropower stations.Taking the cascade hydropower stations in APeng RiverBasinofChongqingasanexample,animprovedDynamicProgrammingwit hSuccessiveApproximation (DPSA) algorithm is proposed based on the actual operation demand,and then an optimization model with maximum power output is established by using this algorithm.The corresponding application software is also developed.The results show that improved DPSA algorithm has high efficiency and good convergence,and can meet the requirements on dispatching of cascade hydropower stations.%传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2013(039)007【总页数】4页(P86-88,106)【关键词】短期优化调度;改进逐次逼近动态规划算法;软件;梯级水电站【作者】费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【作者单位】中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000【正文语种】中文【中图分类】O241.5;TV697.120 引言随着流域大规模的梯级开发和水电站群增多,各电网公司和流域开发公司对于梯级水电站联合调度和精细化调度的要求也越来越高.而梯级水电站群优化调度问题本身是一个约束和限制条件相对复杂的高维、非线性优化问题,因此建立一个既能满足众多约束条件又兼顾计算时间和计算精度的求解梯级联合优化调度模型的方法显得尤为必要.国内外学者对于动态规划算法和POA算法等传统算法以及遗传算法、粒子群算法等新的智能算法都进行了研究,但这些方法或多或少存在一定的局限性,如传统动态规划算法的 "维数灾"问题、POA算法比较依赖初始状态[1-2]、遗传算法[3]和粒子群算法[4]过收敛易早熟等.为此,本文以逐次逼近动态规划算法 (Dynamic Programming with Successive Approximation,DPSA)[5]的改进算法为基础,结合阿蓬江梯级水电站短期优化调度实例进行研究,并进行了软件的开发,取得了较好的效果.1 数学模型1.1 目标函数梯级水电站短期优化调度是研究一天或几天的时间内,在满足电站各种约束的条件下实现最优用水和负荷分配[6-8].一般说来,水电系统短期优化调度主要采用两大类最优准则:用水一定下总发电量或发电总效益最大准则和负荷过程一定下用水量最小或梯级蓄能最大准则.本文在考虑梯级各水库的蓄水、水位限制、水流滞时、电站泄流和出力等约束条件下,以调度期内一定用水量下梯级总发电量最大化为准则,建立梯级水电站短期优化调度模型[9],目标函数式中,E为调度期内梯级水电站总发电量;NP为梯级水电站发电保证率;Ai为第i个电站出力系数;Qi,t为第i个电站在第t时段发电流量,m3/s;N为梯级水电站总数;Hi,t为第i个电站在第t时段平均发电净水头,m;T为调度期内计算总时段数;Mt 为第t时段分钟数,min.1.2 约束条件水量平衡约束水库蓄水量约束水电站机组过水能力流量约束电站出力约束水库之间的水力联系还有其他非负约束.式中,Vit,Vit+1分别为第i个电站第t时段初、末水库蓄水量,m3;qi,t为第i个电站第t时段入库流量,m3/s;Si,t为第i个电站第t时段弃水流量,m3/s;Δt为计算时段长度,s;Vit,min,Vit,max分别为第i个电站第t时段应保证的水库最小蓄水量和允许的水库最大蓄水量,m3(考虑到防洪要求);Qit,min为第i 个电站第t时段所要求的最小过机流量,m3/s;Qit,max为第i个电站第t时段最大过机流量,m3/s;Ni,min为第i个电站允许的保证出力,MW;Ni,max为第i个电站的装机容量,MW;Ri,t为第i水库第t时段的平均入库流量,m3/s;Δti-1为第i-1电站到第i电站的水流滞时对应的时段数;Ii,t为第t时段第i-1电站到第i电站之间的区间平均入流,m3/s.览器/服务器)模式在数据访问上的统一.系统充分汲取了软件技术领域的最新成果和先进的技术理念,全面采用面向对象技术、组件技术和.NET技术,包含多种调度模型、可扩充、可定制和配置多种调度方案.其中梯级短期优化调度部分的主要界面见图2~图7.图1 梯级调度系统功能模块图2 系统主界面图3 梯级调度短期优化调界面2 软件开发本梯级水电站优化调度系统 (见图1)开发选择微软公司的Visual ,数据访问基于Web Service,实现 C/S(客户/服务器)与 B/S(浏图4 人机交互图5 方案存库图6 方案会商示意图7 结果图表显示对比3 实例阿蓬江为乌江下游右岸的一级支流,跨鄂渝两省区.目前,阿蓬江流域已经建成并投入运行的有朝阳寺、舟白、渔滩、箱子岩、大河口和梯子洞6座水电站水库 (见图8),其中朝阳寺和大河口水库为不完全年调节水库,其他的均为日调节水库.由于重庆乌江电力有限公司 (以下简称 "公司")对朝阳寺尚无调度权,现阶段主要是对朝阳寺以下的5个电站 (见表1)进行梯级联合优化调度.该流域属于山区型河流,各电站对下游河道没有防洪任务,因此水库主要以发电为主.另外,由于公司建设有自己的小型电网,电力能源的大部分用于内部的冶金企业;在此条件下,建立短期梯级发电量最大模型是合适的.图8 阿蓬江流域梯级电站分布示意表1 水电站特征参数水库名称装机容量/MW舟白 8.76 444.5 447.5 2.7 24渔滩8.30 425.82 430.6 3.5 28箱子岩 8.65 403 404 4.62 32大河口 8.99 369 385 13.6 82.5梯子洞 8.47 321.33 322.5 7.4 36出力系数死水位/m 正常蓄水位/m 保证出力/MW在调度软件中分别嵌套了POA、PSO和改进DPSA 3种算法对梯级水电站短期发电进行了优化计算,调度结果见表2.值得说明的是, PSO算法在短期调度中,由于计算时段划分较细且生成的放水流量决策随机性较强,因此在求解中每次优化的结果都会有差异,本文利用PSO算法进行优化求解时是通过多次计算选择一个较优的结果参与比较的.这种解的不唯一性也在很大程度上限制了PSO等智能算法的推广,尤其是在工程实践中的应用.表2 梯级优化调度结果对比方案发电量/万kW.h 运算时间/s舟白渔滩箱子岩大河口梯子洞梯级改进DPSA 11.67 15.11 17.91 89.13 45.31 179.13 20 PSO 11.70 15.15 17.92 88.23 45.30 178.30 25 POA 11.69 15.21 17.93 88.79 45.07 178.69 40由3种算法的计算结果可以看出,改进DPSA算法由于在对初始解的考虑上更为充分,且将多维问题分解成一维,其计算时间和结果都是最优的;PSO算法由于考虑了解空间的全局性,因此也能得到不错的解,但其解不是唯一的;而POA算法在梯级水库调度中并没有从水库数量的角度去降维,因此求解的时间稍长,若要解决更加复杂的水库群调度问题,其缺点则会凸显.3种算法在水库日调度中计算得到的梯级发电量几乎一致.这是由于计算中各水库并无弃水产生,因此在水能的利用上差别不大.综合上述结果可看出,改进的DPSA算法在梯级水库短期优化调度应用中有一定的优越性.4 结论由于梯级水电站短期优化调度对于模型的求解精度和时间有着较高的要求,但目前传统的动态规划算法和智能算法对于多维水库的优化问题在计算耗时和解的稳定性上均存在一定的局限性.本文提出了基于发电量最大模型的梯级水电站短期优化调度算法,并编制了调度软件.应用情况表明,优化调度结果合理、有效,软件界面友好,操作方便,系统实时运算效率高,能够为梯级水电站群短期优化调度提供重要的决策支持.参考文献:[1] 方红远,王浩,程吉林.初始轨迹对逐步优化算法收敛性的影响[J].水利学报,2002(11):27-30.[2] 宗航,李承军,周建中,等.POA算法在梯级水电站短期优化调度中的应用[J].水电能源科学,2003,21(1):46-48.[3] 金菊良,杨晓华,丁晶.水资源系统工程[M].成都:四川科学术出版社,2002.[4] 张秋菊,王黎,马光文,等.基于WEB的电网节能发电调度系统[J].水力发电,2010,36(10):76-79.[5] 黄强,畅建霞.水资源系统多维临界调控的理论与方法[M].北京:中国水利水电出版社,2007.[6] 张丽娜.水电站优化调度模型及其应用研究[D].大连:大连理工大学,2007.[7] 费如君,董增川,等.改进加速遗传算法在梯级水电站优化调度中的应用[J].水力发电,2008,34(8):8-11.[8] 陈洋波,陈安勇.水库优化调度-理论.方法.应用[M].武汉:湖北科学技术出版社,1996.[9] 董子敖,水库群调度与规划的优化理论和应用[J].济南:山东科学技术出版社,1989.[10] 马光文,刘金焕,李菊根.流域梯级水电站群联合优化运行[M].北京:中国电力出版社,2008.。
浅析梯级水电站优化调度模型研究现状
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一
皇王研霾一 ｌ
浅 析梯 级水 电站优 化 调 度模 型研 究现 状
贵 州ห้องสมุดไป่ตู้学电气工程 学院 贵 州电 网公 司电网规 划研 究中心
【 摘 要 】 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 。 【关键 词 】 梯 级 水 电站 ；优 化 调度
从技术 和经济角 度，梯级 水 电站优 化调 度 模 型 是 急 需 解 决 的 具 有 重 要 理 论 意 义 和 应
用 前 景 的课 题 。 ２ ． 梯 级 水 电站 优 化调 度 模 型 研 究 概 况 梯 级 水 电 站 是 水 利 系 统 和 电 力 系 统 的 耦 合 ，其 运 行 需 要 在 满 足 防 洪 、灌 溉 等 要 求 的 基 础 上 发 挥 其 在 电力 系 统 中 的作 用 ，故 确 定 其 运 行 方 式 是 一 项 复 杂 的 工 作 ， 需 要 先 制 定 满 足 特 定 要 求 的 优 化 准 则 ，才 能 够 衡 量 优 化 调度的效果 。 梯 级 水 电站 优 化 调 度 的关 键 问题 是 建 立 优 化 调 度 模 型 。 目前 常 见 的 梯 级 水 电站 短 期 优 化 调 度 运 行 准 则 有 以下 几 种 形 式 ： （ １ ） 梯级 总 发 电量 最 大 。文 献 ［ ３ ］ 采 用 直 接 搜 索 模 式 来 求 解 径 流 过 程 确 定 下 的 水 库 群 系 统 发 电量 最 大 模 型 ， 该 方 法 可 推 广 应 用 于 梯 级 水 电站 长 期 优 化 调 度 问题 。但 是 如 果 在 水 火 电联 合 系 统 中 单 纯 追 求 水 电发 电 量 最 大 ，那 么 优 化 结 果 将 使 水 轮 机 运 行 在 高 效 率 区 或 停 机 ， 这 样 将 牺 牲 水 火 电联 合 系 统 的 整 体效益 。 （ ２ ） 梯级 总 蓄 能最 大 。文 献 ［ ４ ］ 建 立 了 梯 级 水 电站 总 蓄 能 最 大 的 优 化 调 度 模 型 ， 在 实 际应 用 中 取 得 了较 好 的 经 济 效 益 ，但 这 种 准 则 很 容 易 造 成 最 末 级 水 库 放 空 ， 尽 管 满 足 当 日 的 最 优 调 度 ， 但 会 使 下 一 调 度 期 无 最 优 解 ，不 利 于 中 长 期 调 度 。 （ ３ ） 梯 级 总 耗 能 最 小 。文 献 ［ ５ ３ 建 立 了 总 耗 能 量 最 小 优 化 调 度 模 型 ，该 准 则 在 国 内 被
水库优化调度案例研究
最近邻抽样 回归预测法是一类基于数据驱动的非参数统计模
型， 而灰色拓扑预测法较适应小样本。 月径流预测 中退水 ／ 线 形 回归模型法是枯季预测 的一种主要方法 ， 在控制流域 面积 较小 、 流域 的调 蓄功能较差时 ， 预测效果 并不理想 ； 降雨 径 流关 系分析法是建立经 验公式 ， 公式形式简单 、 预测精度 较 高； 但两者都需对水库流域 的历史水文资料数据进行处理 ， 做出恰 当的分析并找出规律 ，采用最先进的算 法进行模 拟
ｌ科技论坛 嚣 【
水 库 优 化 调 度 案 例 研 究
周 建
（ 华电四川发电有限公司宝珠寺水力发 电厂
【 摘
广元
６ ８０ ） ２ ０３
要】 阐述水库优化调度的必要性， 优化调度模型及求解方法， 优化调度规则、 水库径流预测和实际运用情况， 分析了影
径流预测 Ｒ 广一 水库第 ｔ Ｑ 时段入库 流量 （ ３） ｍ／ ； ｓ
下游紫兰坝水电站 １ｋ ４ ｍ。电站 以发电为主 ， 兼有防洪 、 灌溉
ｓ 一 水库第 ｔ １ ＿ 时段弃水流量 （ ｆ ） ｍｆ 。 ｓ
（） ２ 水库蓄水量约束
Ｖ ≤ Ｖ。 Ｖ一 ≤
等综合效益 ， 装机 ７ ０ Ｗ。宝珠寺电站工程为一等大（ ） ０Ｍ 一 型
工程 ， 枢纽主要建筑物为一级 ， 大坝千年一遇设计 ， 万年一遇 校核 ，万年一遇洪水与碧 口水库溃坝洪水为非常洪水标准 。
（） ４ 电站 出力 约 束 Ｎ ≤ＡｘＱ ×Ｈｔ ｔ ≤Ｎ
５ ４ ｍ。死库容 ７ ０ 亿 ｍ ， ９． ７ ．８ ５ ３ 调节库容 １． ｍ 。 ３ ４亿
２ 宝 珠寺 水库 调度 原则
水库调度优化模型及应用研究
水库调度优化模型及应用研究一、引言水库调度是水资源管理的重要环节，其目的是在满足各种约束条件的前提下，实现水资源的高效利用和综合效益最大化。
随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的日益突出，传统的水库调度方法已经难以满足实际需求，因此，研究和建立更加科学合理的水库调度优化模型具有重要的现实意义。
二、水库调度的基本概念和任务（一）水库调度的定义水库调度是指根据水库的来水、用水需求、水库特性以及其他相关因素，通过合理控制水库的蓄放水过程，以达到防洪、兴利、发电、灌溉、供水等目标的管理活动。
（二）水库调度的任务1、防洪调度确保水库在洪水期间能够有效地削减洪峰流量，保障下游地区的防洪安全。
2、兴利调度合理分配水资源，满足发电、灌溉、供水等兴利部门的用水需求，提高水资源的利用效率和经济效益。
3、生态调度考虑水库下游生态环境的需求，维持河流生态系统的稳定和健康。
三、水库调度优化模型的类型（一）确定性优化模型确定性优化模型基于确定性的来水和用水条件进行建模，常见的有线性规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
1、线性规划模型通过建立线性目标函数和线性约束条件，求解最优调度方案。
但对于复杂的水库调度问题，可能存在线性化误差。
2、非线性规划模型能够处理目标函数和约束条件中的非线性关系，但计算复杂度较高。
3、动态规划模型将水库调度问题分解为多个阶段，通过递推求解最优决策序列，但可能存在“维数灾”问题。
（二）随机性优化模型考虑来水和用水的不确定性，采用随机变量来描述，如随机动态规划模型、蒙特卡罗模拟模型等。
1、随机动态规划模型在动态规划的基础上引入随机变量，能够更好地处理不确定性，但计算量较大。
2、蒙特卡罗模拟模型通过大量随机抽样来模拟水库调度过程，评估不同调度方案的效果，但结果的准确性依赖于抽样数量。
（三）智能优化算法模型如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，具有较强的全局搜索能力和适应性。
1、遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择来寻找最优解。
梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法.doc
梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法-摘要：本文构建了梯级水库防洪调度优化模型，利用M法模拟了梯级水库中的水流动状态，模型是一种后效性的动态规划模型，探讨了对应的解法，指出一类简易的多维动态规划递推解法；而实例分析说明，模型具备一定的科学性，所取得的成果比较具有代表性，研讨出来的办法求解迅速，并且可操作性强，是一类高效的计算模式以及演算办法。
Abstract：In this paper，cascade reservoirs flood control scheduling optimization model is constructed，M method is used to simulate the water flow state of cascade reservoirs. This model is an aftereffect dynamic programming model. This paper discusses the corresponding method，points out a kind of multi-dimensional dynamic programming recursive solution. And the instance analysis shows that the model has certain scientific nature，the results of it are representative，the calculation method by the discussion is quick，and the maneuverability is strong. It is a kind of high efficient calculation model and calculation method.关键词：梯级水库；优化调度；动态模型；规划；求解0 引言当前，中国已经建有各种水库8.6万个，大规模水库482个，中规模水库3000个。
水电站水库群优化调度方法研究
②考虑水电水库“非结构化”特点， 引入系统识别思想，采用模拟与优化相结 合的方法。研究模型简单，解决速度快， 易于参与决策者，能够快速给出满意的怨 决方案实际“模拟优化调度模型和求解方 法。
三、结语 水库群联合调度是一个涉及面广、极 其复杂的管理和决策问题。随着水文气象 预报和计算机应用技术的不断进步，必将 产生一些适用于水库群联合调度的新理论 和新技术，具有广阔的发展应用前景。 参考文献： …中华人民共和国水利部，中华人 民共和国国家统计局．第一次全国水利普 查公报Ⅱ】中国水利，２０１６（７）：卜３． ［２］张勇传，李福生，熊斯毅，等．水 电站水库群优化调度方法的研究Ｄ］．水力 发电，２０１６（儿）：４８—５２．
显式随机优化模型（ＥＳＯ）描述了基 于非确定性水文时间序列和概率分布的 随机流入或其他状态变量。ＥＳ０的优势 在于能够更强烈地考虑输入信息的不确定 性。具体的例子可以结合预测信息的可用 程度来建立径流描述模型。引入降雨径 流模型来描述研究盆地的径流量。采用 ＳＤＰ和ＢＳＤＰ相结合的混合随机动态规 划模型，指导水库发电调度。可以考虑径 流本身的随机性，径流预报的不确定性以 及后期径流概率信息。用于短期和中期径 流预测的贝叶斯随机动态规划模型（ＴＳ— ＢＳＤＰ）可以同时考虑确定性流入和不确 定预测流入，使得水电站可以获得更高的 发电效益。主要问题是如果流入量或预测 流入量的分类增加，模型的计算量增加． 容易发生“维灾”问题，因此它在复杂水 库系统调度中的应用较少。ＥＳＯ的调度 结果往往不如ＩＳＯ和ＰＳＯ。可以看出， 如何结合多源信息解决ＥＳＯ“三维灾难” 问题将是其未来的研究方向。
水库调度模型及其在水资源管理中的应用研究
水库调度模型及其在水资源管理中的应用研究随着城市化进程的加速，水资源的管理越来越受到重视。
其中，水库的调度管理起到了至关重要的作用。
水库调度模型的研究和应用，也成为了当今水资源管理领域中一个炙手可热的话题。
一、水库调度模型的基本概念水库调度模型是指对水库水文及水工作用进行模拟和预测，以达到最佳调度水平的一种数学模型。
水库调度模型一般分为两种：实时调度模型和非实时调度模型。
实时调度模型主要用于水库实时调度决策中，通过对水库水情数据进行实时监测和分析，建立水库实时水情和调度预测模型。
非实时调度模型则是对水库长期调度管理进行建模和预测，用于制定水库的年度调度计划等。
二、水库调度模型的构建水库调度模型通常由两个主要部分构成，即建模部分和求解部分。
建模部分是指将水库中的水文数据如水位、流量等，以及水库调度决策所需的其他数据如气象数据等，进行采集、处理和建模，形成水库调度模型。
求解部分是指对已构建好的水库调度模型进行求解，得到最优的调度决策方案。
求解方法主要分为两类：传统方法和智能优化方法。
传统方法主要包括线性规划、动态规划、模拟退火等，它们在求解速度和准确度上存在局限性，一般只适合于较小规模的问题。
而智能优化方法则是近年来发展起来的一类方法，主要包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些方法适用于高维、非线性的水资源管理问题，在求解速度和精度上有一定的保障。
三、水库调度模型在水资源管理中的应用水库调度模型主要用于水库的调度管理和水资源的优化配置。
其具体应用包括以下几个方面：1、水库调度决策水库调度模型可以根据水库实时水情数据、气象数据、时间序列数据等，对水库的日、周、月、季度等不同时间尺度进行调度决策，以实现水资源的合理配置和利用。
2、水资源需求优化配置水库调度模型可以根据不同水资源需求的重要性和优先级，制定最佳的水资源配置方案，以满足城市、农业、工业等各种用水需求。
3、水污染控制水库调度模型可以将污染信息和水域水质模型等纳入模型中，从而实现对水质的预测和调控，有效控制水污染的发生和扩散。
乌江梯级水库联合优化调度方案研究
乌江梯级水库联合优化调度方案研究随着人口的不断增长和经济的快速发展，水资源的合理利用与安全调度变得尤为重要。
乌江梯级水库位于中国贵州省，是该地区重要的水利工程之一。
为了更好地满足乌江下游的用水需求、保障农田灌溉和水电发电，乌江梯级水库的联合优化调度方案被提出并引起了广泛的关注。
一、乌江梯级水库概述乌江梯级水库由一系列多个水库组成，其中包括乌江源水库、寨黎水库、黄果树水库、云雾山水库等。
这些水库相互之间通过调度水位，实现联合调度。
乌江梯级水库集水面积广阔，水库容积大，有较好的水能调配能力。
二、优化调度原则乌江梯级水库联合优化调度方案的制定需要遵循以下原则：1. 综合考虑上下游水库的水文情况，确保流域内各个水库的运行安全；2. 平衡上下游的洪水调度，避免洪水灾害的发生；3. 尽量满足下游农田灌溉和城市生活用水的需求；4. 充分利用水库的水能，提高水电发电效益。
三、优化调度模型针对乌江梯级水库联合优化调度方案的制定，可以采用优化调度模型。
该模型基于水文数据、水库特性和目标函数，通过数学方法计算最优的调度方案。
常见的优化调度模型有线性规划、动态规划和遗传算法等。
四、调度方案分析通过应用优化调度模型，可以得到多种调度方案，并进行方案之间的比较和分析。
在考虑乌江梯级水库的调度方案时，应综合考虑下游农田灌溉、城市用水和水电发电等因素。
根据实际情况和需求，可以确定最优的调度方案。
五、调度方案实施与效果评估将制定好的调度方案实施于乌江梯级水库，通过实际调度运行情况进行监测和评估。
根据评估结果，及时调整和优化调度方案，以适应变化的情况和需求。
同时，应考虑调度方案对水库周边环境和生态的影响，实现水资源的可持续利用。
六、优化调度的挑战与展望乌江梯级水库联合优化调度方案的制定面临着一些挑战，如水文数据的获取与精度、调度方案的实施问题等。
未来，可以结合先进的水文模型、水情预报和智能技术，进一步改进调度方案，提高水资源的利用效率和水库的调度能力。
水库多目标优化调度
水库多目标优化调度水库是人类对水资源进行调控和管理的重要基础设施之一，其优化调度对于实现水资源的高效利用、水文气象灾害的防控以及保障区域经济社会可持续发展具有重要意义。
随着水资源需求日益增加和水环境保护要求的提高，水库优化调度面临着更为复杂的多目标问题。
本文将从问题提出、优化模型建立、算法求解和实施效果评价等方面进行探讨。
1. 问题提出水库多目标优化调度的核心问题是在满足多个目标的约束条件下，确定最优的水库调度策略。
常见的水库调度目标包括：保障下游河流生态环境、满足上游农田灌溉和城市供水需求、发电优先等。
同时，还需考虑到水库间的相互影响以及水文气象条件的变化等因素。
因此，水库多目标优化调度问题是一个典型的复杂动态规划问题。
2. 优化模型建立为了解决水库多目标优化调度问题，需要建立相应的优化模型。
优化模型的基本思想是将水库调度过程转化为一个数学规划问题。
常用的数学规划方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
根据具体的调度目标和约束条件，选择适合的优化模型。
以线性规划为例，假设有n个水库，目标是最大化发电量和满足下游灌溉需求。
建立线性规划模型如下：目标函数：Maximize Σ(wi * xi + si * yi)约束条件：1) Σ(xi) ≤ Qmax （发电容量约束）2) Σ(yi) ≤ Imax （灌溉需求约束）3) Σ(mij * xi) ≤ Dmaxj （下游需求约束）4) xi, yi ≥ 0 （调度决策变量非负）其中，wi和si分别表示第i个水库单位发电产量和灌溉效益；xi和yi分别表示第i个水库的发电量和灌溉量；mij表示第i个水库供水给第j个下游区域的单位供水量；Qmax、Imax和Dmaxj分别表示发电容量上限、灌溉需求上限和下游需求上限。
3. 算法求解对于复杂的水库多目标优化调度问题，常常采用启发式算法进行求解。
常见的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告一、研究背景与意义梯级水库群是指由多个水库协同调度完成不同目的的水库群，通常包括水能调峰、供水、灌溉等多种用途。
梯级水库群的优化调度能够最大限度地发挥水资源的综合效益，提高水资源利用率，实现节约用水。
因此，对梯级水库群优化调度研究已经成为水文学和水资源管理领域中的研究热点之一。
目前，国内外学者已经开展了大量的梯级水库群优化调度研究，提出了多种优化调度方法和模型。
然而，这些方法和模型普遍存在着以下问题：一是大多数模型采用静态优化方法，难以应对实际水文情况的变化；二是很多模型只考虑单一目标，难以兼顾多目标调度的需求；三是很多模型对于不确定因素处理不够充分，对于水库调度的实际效果存在一定的风险；四是在模型计算时未充分考虑水库蓄水量和出流量的限制条件，导致计算结果不够准确。
基于此，本研究旨在从动态和多目标的角度出发，构建梯级水库群优化调度的动态最优化模型，应用该模型进行优化调度探究，提高梯级水库的调度效率和水资源的综合利用效益。
二、主要研究内容及研究计划1. 研究目标本研究的核心目标是构建梯级水库群的动态最优化模型，使水库的调度能够适应不同水文情况的变化，同时兼顾多种调度目标，并对不确定因素进行全面考虑。
通过对该模型的应用，进一步提高梯级水库群的调度效率和水资源的综合利用效益。
2. 主要研究内容（1）分析梯级水库群的特点和调度需求，探讨不同调度目标的权衡和取舍。
（2）基于各水库的水文情况和调度要求，构建系统动态模型，并建立动态规划模型，求解梯级水库群的最优调度策略。
（3）建立模型的模拟测试平台，利用真实水文数据进行模拟计算，并通过对不同目标的仿真比较，验证模型的实效性和实用性。
3. 研究计划及预期成果研究时间为两年，计划分三个阶段进行：（1）第一年：完成对梯级水库群调度问题的研究，探讨不同调度目标的权衡和取舍，建立系统动态模型。
（2）第二年：基于动态规划方法，构建梯级水库群的动态最优化模型，求解最优调度策略；同时，应用仿真测试对模型的效果进行验证。
梯级水电站群短期联合优化调度研究
关键 词 ： 级 水 库 群 ； 梯 优化 调 度 ： 传 算 法 ； ｔ ｂ 具 箱 遗 Ｍａａ ｌ
中 图分 类号 ： Ｖ ３ Ｔ ７７ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２ ９ ０ （０ ）５ ０ ８ － ３ １７ — ９ ０ ２ １ ０ — ０ ０ ０ １
摘 要 ： 传 算 法 是一 种 简单 、 用 的搜 索 方法 ， 常 用 于解 决非 线 性 复杂 的 问题 。水 库 群 的 最 优 调度 问题 ， 是 利 用 搜 索 算 法根 遗 适 经 就
据 水 库 群 进 出 水 和综 合 利 用情 况 ， 水 电 站 水 库看 作 一 个 系 统 ， 系统 的各 元 素 ， 入 ／ 出参 数 等 简 化 和 假 设 后 建 立 简 化 通 用 的 把 把 输 输
・
８ ０・
ｅ பைடு நூலகம் ， ｅ
水科学与工程技术
２ １ 年第 ５ ０１ 期
水电站
》 ， Ｉ ／
京
梯 级水 电站群 短期联 合优化调 度研 究
王 鹏 飞 王 玉 庆 刘 峰 ， ，
（． 北 工 程 大 学 ，河 北 邯郸 ０ ６ ２ ；． 军 第 ９ ２ ７ 队 ， 山东 威 海 ２４ ｌ ） １ 河 ５ ０ １２空 ４８部 ６４ １
Ｓ ｏ ｔ ｔｒ ｐ ｉ ｉｅ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ Ｃｏ ｂｎ ｄ ｏ ｓ ａ ｅ Ｈｙ ｒ ｐ ｗｅ ｏ ｐ ｈ ｒ － ｅ ｍ Ｏ ｔｍ ｚ ｄ Ｓ ｈ ｄ ｌ ｍ ｉ ｅ ｆＣａ ｃ ｄ ｄ ｏ ｏ ｒ Ｇｒ ｕ ｎ
Ｗ ＡＮＧ ｅ ｇ ｆ ｉ Ｗ ＡＮＧ Ｙｕ ｑ ｎ Ｌ Ｕ Ｆ ｎ ２ Ｐ ｎ — ｅ ， — ｉ ｇ ， Ｉ ｅ ｇ
梯级水电站优化调度模型与算法
梯级水电站优化调度的意义
提高水能利用率
增加发电量
通过优化调度，可以更加合理地利用水资 源，提高水能的利用率，从而减少浪费。
优化调度可以更好地适应水文条件的变化 ，提高水能的利用效率和发电效益，增加 发电量。
降低运行成本
增强防洪能力
通过优化调度，可以更加合理地安排设备 的运行和维护，降低运行成本。
梯级水电站具有调节洪水的能力，通过优 化调度，可以更加有效地应对洪水灾害， 保障人民生命财产安全。
基于粒子群算法的优化调度
粒子群算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来 进行优化搜索。
在梯级水电站优化调度中，粒子群算法可用于求解机组组合、水库调度等优化问题，具有易 于实现、收敛速度快、鲁棒性好的优点。
粒子群算法的关键参数包括粒子数量、惯性权重、学习因子等，需要根据具体问题进行合理 选择与调整。
梯级水电站优化调度 模型与算法
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目 录
• 梯级水电站概述 • 梯级水电站优化调度模型 • 梯级水电站优化调度算法 • 梯级水电站优化调度系统设计 • 梯级水电站优化调度系统实现与测试 • 梯级水电站优化调度系统的应用与推广
01
梯级水电站概述
梯级水电站的定义与特点
定义
梯级水电站是指在同一河流或水 系中，由多个不同规模的水电站 按一定的顺序和逻辑关系组合而 成的电站群体。
模型训练模块
利用历史数据和机器学习算法 ，构建预测模型，实现对未来
水文情势的预测。
调度决策模块
根据预测结果，制定最优调度 决策，实现梯级水电站的经济
运行。
系统数据库设计
数据库选型
采用关系型数据库管理系统（RDBMS），如 MySQL或PostgreSQL。
水电站水库实时优化调度模型及其应用概要
水电站水库实时优化调度模型及其应用概要在水电站水库管理中，对水库实时优化调度是至关重要的。
通过建立一定的模型和算法，实现水库水文气象预报数据的分析与处理，水库水位、流量等指标的实时观测与预测，以及以此为基础进行水库优化调度决策的制定和实施，可以最大限度地利用水资源。
本文将介绍一种实时优化调度模型及其应用概要。
实时优化调度模型概述实时优化调度模型是一种以时间为变量、以水库水文和气象数据、水库结构参数及发电机组特性等为基础数据，通过计算机编程模拟、优化运算和决策制定的综合技术。
在水库实时优化调度中，模型主要包括以下几个方面：入库流量预测模型入库流量预测模型是根据水库入库水文数据和气象数据，结合概率论与数理统计方法，建立起来的一种数学分析模型。
该模型可以根据历史气象和水文数据以及当前的气象和水文情况，进行多种统计分析和预测，如时间序列分析、回归分析、灰色模型等，从而实现入库流量的预测，为后续的水库调度决策提供预测数据。
洪峰出库决策模型洪峰出库决策模型主要用于洪水期的水库调度决策，是根据洪水预测模型和水库特定结构参数得出的出库流量计算模型。
该模型可以预测出漫洪期水位、镇流时出流量等参数，从而实现水库出口流量的有效控制，避免因洪水造成的灾害风险。
长期调度决策模型长期调度决策模型主要用于制定较长时期（如几个月到几年）的水库调度方案。
该模型利用历史水文和气象数据，通过多因素分析、概率统计等方法预测未来一段时间内的水文情况和发电需求情况，制定出合理的水库调度方案。
实时优化决策模型实时优化决策模型是根据当前水位、流量、需求等实时信息，通过程序计算出最优化的出库流量，提高水库的发电效益。
该模型包括了智能优化算法、系统实现方案、多维水库调度模型等，可以对实际发电、供水和洪水防御等问题进行实时优化。
实时优化调度模型的应用实时优化调度模型在水库管理中的应用非常广泛。
在实际应用中，为了降低调度系统的误差和改进水文模型及气象预测算法，还可以加入人工智能技术、物联网技术、云计算技术等，使模型更加准确高效。
梯级水库多目标生态优化调度研究
流域开发功能综合化使得梯级水库调度决策必
态环境效益是指水库在调度期内对维护河流水文情
须全面考虑多个目标ꎬ 且目标之间存在不可公度性
势、 改善水体水质、 提供生态需水保障等方面作出
的同时ꎬ 往往也伴随着矛盾性ꎬ 因此采用多目标优
为更好地保障河流生态目标实现ꎬ 将适宜生态
化具有必要性和优越性 [１１] ꎮ 多目标优化算法通过
自然水流情势 [８] ꎬ 以创造更加适宜的栖息地环境ꎮ
准则、 调度因子等ꎬ 明确水库生态调度表征形式为
本文采用逐月频率计算法 [９] 估算河道适宜生态流
下泄流量及流量过程ꎬ 并以适宜生态流量作为非约
量ꎮ 逐月频率计算法的基本思路是响应不同时期生
束性目标ꎬ 将最小生态流量作为约束性目标ꎬ 从而
态系统互有差异的生态需水要求ꎬ 将生态径流当成
期、 枯水期的临界流量ꎻ 然后收集尽可能长的天然
月( 或日) 径流系列并进行频率分析ꎬ 枯水期、 平
水期、 丰水期可分别采用 ９０％ 、 ７０％ 、 ５０％ 保 证
率下的月平均径流过程当做适宜生态径流过程ꎮ 各
式中ꎬ ｑ ｉꎬｔ —第 ｉ 个水库 ｔ 时段内的下泄流量ꎬ 包括
发电流量ꎬ ｍ３ / ｓꎻ ｑ ｉꎬｔꎬｅｐｒｏ —第 ｉ 个水库 ｔ 时段内的适
宜生态流量ꎬ ｍ３ / ｓꎮ气候、
生物物种等不同对象需求适当进行修改加以确定ꎮ
１ ３ 模型构建
水库调度以调度期内产生的社会、 经济、 生态
梯级水库多目标生态优化调度模型约束条件包
括水库水量平衡约束、 水库水位或库容约束、 水库
出力约束、 下泄流量约束( 取水轮机允许过水流量、
但是我国各地区水资源情况及社会经济发展水平差
考虑回水效应的一库多级式水电站群短期优化调度模型
1. 引言
西南地区是我国水电资源最丰富的地区[1]，经过多年的开发建设，“一库多级”或“多库多级”式调度已 成为西南流域梯级电站普遍的运行方式[2]。这些梯级库群以大库容、强调节能力的大型电站为龙头，下游有 1 至多座小库容、高水头、弱调节能力的水电站为附属，利用龙头水库的调蓄作用，最大化梯级电站间的补偿能 力，以提高整个梯级的水能利用率。与传统梯级库群中有多个季调节能力以上的电站不同，由于调节能力的巨 大差异，“一库多级”式梯级电站间的水力联系往往更加紧密。具体表现为：1) 存在流量敏感性电站，由于库 容的限制，下游水库的水位极易受到上游龙头电站下泄流量变化的影响；2) 存在回水效应，部分下游电站和龙 头电站之间的距离过近，流至下库的水流易产生回水，对上库尾水位形成顶托作用，从而影响上库的发电水头。 上述两点极大地加剧“一库多级”式梯级短期发电计划编制的难度，使得针对其开展短期优化调度研究具有重 要意义。
DOI: 10.12677/jwrr.2019.83030
249
水资源研究
考虑回水效应的一库多级式水电站群短期优化调度模型
库容、出库流量的线性关系，简化了模型，但简化后的模型普适性有所降低，难以运用于其他梯级库群。 随着商业软件的发展，混合整数线性规划 MILP 已成功地应用于解决水电短期优化调度问题[13] [14] [15]。
Vi ≤ Vi,t ≤ Vi
(6)
Qi ≤ Qi,t ≤ Qi
(7)
0 ≤ Si,t ≤ Si,t
(8)
式中： Vi,t 、Vi 、 Vi 分别为水库 i 在 t 时段末的库容及其上、下限，m； Qi 、 Qi 分别为水库 i 的出库流量上、下 限，m3/s； Si,t 为水库 i 的弃水流量上限，m3/s。
梯级水库多目标生态优化调度研究
梯级水库多目标生态优化调度研究发布时间：2021-05-08T03:33:38.276Z 来源：《中国电业》（发电）》2021年第1期作者：段华兵[导读] 一定要考虑上游水库的调节作用，尤其是年调节水库的调节作用。
新疆伊犁河流域开发建设管理局新疆伊宁市 835000摘要：当前，梯级电站的累积生态效应日益加剧，特别是在蓄水期，各水库争相蓄水，下游河道流量大幅减少，严重威胁着鱼类及其他水生生物的生存。
同时，水库作为一种径流调节的工程手段，在实现水能资源的合理高效利用上发挥着重要作用。
随着我国金沙江、雅砻江、澜沧江等流域水库群的相继建成与互联智能电网的有序推进，梯级水库已成为承载多方利益诉求的水资源利用载体，亟需开展多目标优化调度的研究，以有效协调水库防洪、发电、供水、生态等多方面的任务，满足新形势下的调度要求。
关键词：梯级水库；多目标；生态优化调度引言开展梯级水库蓄水期生态调度研究对于减轻水库运行对河流生态的负面影响、保护河流生态健康具有重大意义。
目前，有关蓄水期水库调度的研究大多集中在防洪、蓄水、发电与航运目标的蓄水时机及次序的确定、蓄水时机与蓄水进程的协同优化，考虑生态目标的研究较少，建立考虑发电量和下游河道适宜生态流量改变度的多目标模型，其优化目标为适宜生态流量改变度，无法反映下游河道是否缺水及缺水程度；基于调度图的改进提前蓄水方案，并对方案的生态流量满足度进行评价，但其仅在得到调度方案后对方案进行评价，未进行优化调度计算。
采用生态需水满足度评价河道缺水程度，将生态需水满足度作为生态目标构建考虑生态需求的梯级水库蓄水期多目标生态优化调度模型，可为梯级水库蓄水期生态调度提供参考。
1大型水库蓄水运行后对下游河道水温的影响大型水库蓄水运行后对下游河道水温的影响主要涉及到以下方面具体内容：多年调节水库运行水位对下泄水温有较大影响。
冬季低温时段(12月—翌年3月)，水库下泄水温随着水库水位的升高而升高，随着水库水位的下降而降低，库表水温也表现出相同的规律，库表水温在2.5～5.5℃之间变化;夏季高温时段(5—10月)，则表现出相反的规律，即水库下泄水温随着水库水位的升高而降低，随着水库水位的下降而升高，库表水温则基本不受水位的影响，基本维持在14～16℃之间变化。
梯级水库群多目标优化调度模型及CPF-DPSA算法研究
梯级水库群多目标优化调度模型及CPF-DPSA算法研究艾学山;郭佳俊;穆振宇;陈森林;杨百银;周鹏程【期刊名称】《水利学报》【年(卷),期】2023(54)1【摘要】梯级水库群多目标联合优化调度是水能资源高效利用的重要研究内容,现有水库群多目标优化调度模型及求解算法的通用性亟待提高。
在总结现有三种目标函数型式(累积值、极值及百分比)的基础上,以梯级总发电量最大、最小出力最大和生态断面用水保证率最大为目标,建立了具有普适性的梯级水库群多目标优化调度模型,提出了求解该模型的基于惩罚因子的动态规划逐次逼近算法(CPF-DPSA),探究了各目标与对应惩罚系数之间的变化关系,确定了各惩罚系数的影响范围,获得了分布较为均匀和广泛的非劣解集。
老挝南欧江梯级水库群应用表明,该模型具有较好的适用性,CPF-DPSA算法获得的非劣解集分布广泛、均匀。
尤其在长系列优化方面,CPF-DPSA算法在结果精度、非劣解质量和非劣解分布等方面比第三代快速非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)表现出更好的性能。
【总页数】11页(P68-78)【作者】艾学山;郭佳俊;穆振宇;陈森林;杨百银;周鹏程【作者单位】武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室(武汉大学);水电水利规划设计总院;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司【正文语种】中文【中图分类】TV697.12【相关文献】1.金沙江下游梯级水库群多目标兴利调度模型及应用2.交叉微粒群算法在梯级水电站水库群多目标优化调度中的应用3.基于仿水循环算法的梯级水库群多目标优化调度研究4.面向梯级水库多目标优化调度的进化算法研究5.梯级水库群多目标优化调度规则研究——以溪洛渡-向家坝为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究
节能减排、促进能源结构调整、大力发展可再生能源与清洁能源、贯彻落实“绿水青山就是金山银山”的发展理念,是我国能源发展的战略部署之一,水电作为目前开发技术成熟的清洁能源,在我国能源供给中发挥着十分重要的作用,水电规模的不断扩大以及大型水电站群的建成为我国社会主义现代化建设提供了能源保障,我国水电开发仍处于一个高速发展的黄金时期。
因此,对己建水电站群水库的优化调度,不断提高水能资源利用效率,实现精细化生产,是水库科学管理运行的重要环节。
梯级水库短期优化调度直接指导水电站水库的实际生产运行,本文分别从水库调度理论、模型与求解算法等方面入手,对梯级水库短期优化调度中的几个热点难点问题进行了深入研究,并在梯级水库上下游水库流量关系、有后效性问题的求解、维数灾等几个理论性问题取得了一定的创新性研究成果,并结合雅砻江流域梯级水电站实例进行了深入探讨,主要工作包括:(1)考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型研究。
由于短期优化调度的调度期往往为1日,调度周期较短,梯级水库上下游水库之间的流量关系对水库短期优化调度结果产生较大影响;水流在天然河道中的演进既有平移作用,又有坦化作用,而在目前的梯级水库短期优化调度中,坦化作用往往被忽略,这导致所编制发电计划在实际执行中产生偏差,而造成水能资源的浪费。
本文将水流演进约束加入梯级水库短期优化调度模型,采用马斯京根法,通过上游水库出库流量过程演算下游水库入库流量过程,对水流在天然河道中的实际传播过程进行模拟,编制更符合实际运行的发电计划,以减小水库实际运行中的运行误差提高水资源利用效率。
(2)马斯京根法与逐次逼近算法(DPSA)耦合算法及其应用研究。
马斯京根法进行需根据上库出库流量过程进行水流演进,基于此,利用DPSA
算法逐水库进行优化计算时,其他水库水位变化过程已知的特点,将马斯京根法
与DPSA算法耦合,求解考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型,制定梯级水库短期优化调度策略,以锦东、官地梯级水电站为例,分别采用只考虑水流滞时的DPSA算法与考虑了水流演进的耦合算法分别进行了求解,并对结果进行了对比
分析。
(3)考虑水流演进的梯级水库多维动态规划模型应用研究。
对考虑水流演进的梯级水库短期优化调度,上游水库的某一时段的出库流量对下游水库后几个时段入库流量过程都将产生影响,即阶段决策具有后效性影响,针对该问题,构建了考虑水流演进的梯级水库多维动态规划模型,该模型针对短期优化调度中的水流演进问题,在单个时段的计算求解中,将上游N个时段的库容变化过程组合同
时参与计算,结合马斯京根法对下游水库单个时段的入库流量进行仿真模拟,多
维动态规划模型能够遍历所有库容变化组合而能获得全局最优解,通过实例计算对模型的有效性进行了验证。
(4)水电站出力函数及其改进的动态规划算法研究。
多维动态规划计算量大、计算时间长的维数灾问题大大限制了其在梯级水库短期优化调度中应用,本文对动态规划原理进行了深入分析研究表明,动态规划算法中存在大量重复计算与迭代计算过程,基于此,本文提出了水电站出力函数的概念,构建了单时段入库流量、水位变化过程、水电站出力之间的函数关系,在对其量化后,对多维动态规划算法进行了改进,剔除了原算法中重复计算及迭代计算的部分,精简了计算步骤,三库优化调度实例验证了改进算法的优越性及全局最优性。
(5)考虑电网约束的短期优化调度模型的建立及其求解。
根据区域电网稳定性要求,将影响电网稳定的约束条件,包括出力限制约束、
最大功率变动约束、潮流约束等,引入传统短期优化调度模型,构建了考虑电网约束的梯级水库短期优化调度模型,并采用逐步优化算法(POA)算法进行求解,所编制发电计划满足电网安全稳定运行。