水电站水库优化调度多目标决策教程
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。
水库多目标调度方案优选决策方法
水库多目标调度方案优选决策方法作者：李昱王海霞周惠成张弛张小丽来源：《南水北调与水利科技》2016年第04期摘要：针对水库多目标调度模型生成的众多Pareto可行解，决策者往往面临方案优选决策困难的问题。
提出利用可视化展示工具，结合边际效益分析及模糊优选方法，对可行方案进行逐步决策的优选决策方法。
结果表明，利用不同的分析工具与决策方法，使众多可行方案得到形象可视化展示的同时，能够融入决策者的主观偏好等信息，得到具有不同决策需求的满意方案。
通过不同决策方法的层层决策，逐渐减少备选方案的数量，降低了多目标决策问题的复杂性，为决策者的方案优选提供一定的参考。
关键词：多目标调度；优选决策；Pareto解；可视化工具；AeroVis；边际效益；模糊优选中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1672-1683（2016）04-0048-06Abstract：Decision makers usually face decision-making difficulties on Pareto feasible solutions generated by reservoir multi-objective operation model.To solve this problem，visualization tool together with marginal benefit analysis and fuzzy optimization method were proposed for gradual optimization of feasible solution set.The results showed that，by using different analysis tools and decision methods，feasible solutions received visual representation meanwhile some of the decision preference information was integrated to obtain the satisfactory solutions for different decision-making demands.By using different decision methods，the number of alternative solutions was reduced gradually to make the problem less complex.This paper can provide some references for multi-objective solution selection problem for decision makers.Key words：multi-objective operation；optimal decision making；Pareto solutions；Visualization tool；AeroVis；marginal benefit；fuzzy optimization1 研究背景多目标调度方案的优选决策，是水库多目标调度研究的重要组成部分，对于水库实际调度效益的发挥具有重要作用。
基于多目标决策技术的水库优化调度
Ｍｕｔ —ｏ ｊｃｉｅＤ ｃｓ ｎ—ｍａ ｉｇ ｌ — ｂｅｔ ｅｉ ｏ — ｋｎ ｉ ｖ ｉ
Ｗ Ｕ ｎｇ Ｐｅ
（ ｈ ｎｉ ｅｔ ｆ ｔｒＳｉ Ｃ ｎｅｖｔ ｎ＆ Ｅ ｏ ｇ ａ Ｅ ｖ ｏｍｅｔ ｏ ｓ ｕｔ ｎ Ｔ ｉ ａ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｓ ａ ｘ Ｃ ｎｒ ｏ ｅ／ ｏ ｏｓｒａ ｏ ｅ Ｗａ ｌ ｉ ｃｌ ｉ ｌ ｎ ｉ ｎ ｎ ｎｔ ｃ ｏ ，ａｙ ｎ０ ０ ０ ， ｈｎ ） ｏ ｃ ｒ Ｃ ｒ ｉ ｕ
第 ｌ 第１ ６卷 Ｏ期
２１ ０ ０年 １ ０月
水 利 科 技 与 经 济
Ｗ ａｅ ｎ ｅ ｖ ｎ ｙ Ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｃ ｎ ｍｙ ｔｒ Ｃｏ ｓ ｒａ ｃ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｏ ｏ
Ｖ０ ＿ ６ Ｎｏ ０ ｌ１ ．１ Ｏｃ．， ｔ ２０１ ０
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｏｒ ａ ｅ ｍｕ ｈ ｍｏ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ．Ｔ ａ ｔｏ ｌｏ ｅ ａｉｎ ｗｉｈ ｔ ｅ ｏ ｌ ｎ ｏ ｌ ｔａ ｔ ｄ ｒ ｒ ｓ ｒ ｉｓｈ ｖ ｃ ｒ ｕ ｃｉｎｓ ｒ ｄｉ ｎａ ｐ ｒ ｔｏ ｔ ｈ ｎｙ ｏ ｅ ｇ ａ ｕ ｖ ｉ
化调度。
１ 数 学模 型
多年调节水库调度 的 目的是将 丰水年 多余 水量蓄 在 水库中 ， 以补充枯水年 水量不 足。因此 ， 多年调 节水库运 行调度的好坏 不仅 影响 当年 ， 还将影 响 以后若 干 年。水 库调度 的关键 是如何 科学 、 合理 地控制 年末水 位 以及 得 到相应的当年最优发 电策略 。 当年最优发 电策 略 以及 年末 水位 ， 主要影 响水 库 当 年发 电量 以及 来年 发 电蓄 能。 当年发 电量 与年 末 蓄 能 （ 来年发电蓄能 ） 构成 了多年调 节水 库贮存 的总能量 ， 本
浅谈小型水电站水库优化调度方法
Ｓｈ ｕ ｉ ｌ ｉ Ｓｈ ｕ ｉ ｄ ｉ ａ ｎ
浅谈小型水电站水库优化调度方法
杨 凯
（ 甘 肃 省水务 投 资有 限责任 公 司 ， 甘 肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ３ ０ ）
摘 要： 随着科技的进步 ， 小型水 电站水库的调度 方法在 不断地进行优化 ， 水电站 的优化调度是 一个复杂和繁琐的过程 ， 在
小
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， ， ｒ Ｓｈ ｕ ｉ ｌ ｉ Ｓｈ ｕ ｉ ｄ ｉ ａ ｎ
定性 的影响。 因此在实际施工 中 ， 要对其工作量 进行合理 的
规划 ， 施工方案制 定后 ， 结合项 目的实 际需 求 ， 进 行施工工艺 的选择 。在进行坝体施工时 ， 还要处理接缝问题 ， 常用 的方式 有重复灌浆 、 骑缝灌浆和盒式灌浆 。有 时需要 根据灌浆特 征 和工程情况等 因素进行 以上 ３ 种灌 注方式相互配合 、 重复使 用。施工中其灌浆的压力 大约为 ０ ． ２ Ｍ Ｐ ａ ， 还要控制泥浆粒径 和接缝 灌浆开 张度之 间的 比例 ， 最好 为 １ —３ ｍ ｍ， 灌 浆过 程 中应保持适当的扩张。 例 如蚁 患 随州 市 曾都 区 的一 个 中型水 库 曾 发生 过 坝 体滑 坡 ， 当时库 区连 降暴雨 ， 历时 短且 强度大 ， 最大 降雨 量
进行小型水 电站 的调度分为常规 调度和优化调度两 种 ， 常规调度就是确定好调度 图 ， 以某个时 间的蓄水 情况和在调 度水 库优化调 度 ， 就是对 于水 流量进行充 分的利 用 ， 小型水
电站 水 库 优 化 调度 的 内 容 主 要 为 ： 对 调 度 期 内的 径 流 过 程 进 Ｅ ＝ ｍ ａ ｘ Ｑ ｌ Ｈ Ｉ Ａｔ
进 行 小型 水 电站 水 库 调 度 方 法 的优 化 时 。 要 保 证 水库 大 坝 下 游的 安 全 ， 然后 进 行 水 库 内水 量 的调 节 ， 进而产生更多的电力能源， 充 分提 高 水库 的经 济 效 益 ， 本 文 对 小型 水 电站 水 库 优化 的 方 法进 行 了具 体 分 析 。 关键 词 ： 小 型 水 电站 ； 水 库优 化 ； 调 度 问题 ； 调 度 方 法 中图分类号 ： Ｔ Ｖ ７ ４ ２ 文献标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ３ — ６ ９ ９ ７ （ ２ ０ １ ７ ） １ ０ — ０ １ １ ８ － ０ １
水库防洪调度多目标模糊群决策方法
3 水库实时防洪调度决策实例分析
3 . 1 问 题 描 述 水库实时防洪调度决策，属于复杂、多阶段、模糊优化决策问题。所谓的“复杂”是指 要考虑水库之间、水库与下游防护点之间等相互补偿调度；“多阶段”是指洪水调度分为多个阶段，每阶 段要考虑变化的水雨工情信息；所谓的“模糊”是指调度决策所依据的信息如降雨预报信息等模糊不清， 决策人的调度经验具有模糊性。 实际上，大多数水库洪水调度过程的第1阶段是暴雨开始到峰现期间，属于调度决策的关键阶段，通 常洪水涨势猛、库水位变化急剧，闸门受型式及操作规程约束，不能频繁启闭，很难准确控制泄量。当洪 水调度进入第2阶段自由泄流时，按泄流能力出流，便没有必要进行选择决策。第3阶段，降雨停止，洪水 消退，库水位缓慢下降，是处理防洪与兴利矛盾的重要阶段，需要决策停止泄水与否，关系着下次洪水安 全和兴利效益。下面以碧流河水库实时防洪调度决策为例来阐明所提群决策方法的应用步骤。 3 . 2 目 标 一般地，水库防洪调度可以考虑5个目标：p1-水库下游防护点的组合流量，越小越好；p2-调
在水库防洪调度中，通常受到当前时段不确定预报入流信息的制约，决策往往只对当前时段或者随后 的几个时段有效，决策的实时性要求较高，很难确定整个调度过程的最优调度方案。因此，近年来许多学 [1] 者开始研究可行解的评价技术，以便选取一个或者几个满意方案。Cheng和Chau 综述了多目标决策模型在 [2] [3] 水资源规划和运行阶段的应用，这些应用包括：Despic和Simonovic 、Bender和Simonovic 、Raju和 [4] Pillai 等。防洪决策是一项相当复杂，责任重大的决策行动，属于事前决策、风险决策和群决策。水库 作为主要的防洪工程措施之一，其防洪调度决策亦具有类似的特点。针对水库防洪调度决策的群决策性， 在防洪调度多目标半结构性决策理论的基础上，本文将对水库防洪调度模糊群决策方法进行研究。
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。
梯级水电站多尺度多目标联合优化调度(李想,尹冬勤,魏加华著)PPT模板
2.1水电站短期调
01 度的数学模型
2.1.1目标函数 2.1.2约束条件
03 2.3结果和讨论
2.3.1三峡水电站短期调度结果 2.3.2隔河岩水电站短期调度结 果
2.2非线性约束线
02 性化
2.2.1机组净水头 2.2.2机组出力特征曲线
04 2.4本章小结
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5
第3章梯级水库中期调度的知识方法
第3章梯级水库中期调度的知识方法
3.1传统发电计算模型
3.2基于知识的方法 3.2.1水电站机组组合模型
3.2.2知识方法 3.3三峡梯级理论最大发电量计算
3.3.1综合出力系数的问题 3.3.2水电站机组组合单层优化 3.3.3梯级水库调度和水电站机组组合双层优化 3.4与相关研究对比
3.5本章小结
梯级水电站多尺度多目标联合优化 调度(李想,尹冬勤,魏加华著)
演讲人
2 0 2 X - 11 - 11
0
1
序
序
0
2
前言
前言
0
3
第1章绪论
第1章绪论
1.1研究背景 1.2研究进展 1.3研究对象 1.4研究内容
第1章绪论
1.2研究进展
1.2.Байду номын сангаас水电站 机组组合优 化研究
1.2.1水库优 化调度研究
0
6
第4章梯级水库长期调度的并行动态规划
第4章梯级水库长期调度的并行动态规划
4.1多维DP模 型
4.2串行DP算 法
4.3并行DP算 法
4.4高性能计算 系统
4.5经典四水库 问题
4.6三峡－清江 梯级长期联合 优化调度
第4章梯级水库长期调度的并行动态规划
多目标水库资源优化调度决策支持系统及应用
ＺＨＯＵ Ｃｈ ｎ— ｕ ＬＩ Ｙｕ ｕ ｙ ｅ， Ｕ ｎ
北 京交 通 大 学 电子 信 息 工 程 学 院 ， 京 １０ ４ 北 ０ ０４ Ｉｓｔｔ ｏ Ｅｅｔ ｎ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｅ ｇｎｅｉｇ Ｂ ｉｎ ｉｏ ｎ ｎｖｒｉ ，ｅ ｉｇ １０ ４ ，ｈｎ ｎｔｕｅ ｆ ｌ ｒ ｉ ａｄ Ｉｆｒ ａｉ ｎｉｅｒ ， ｅ ｉｇＪ ｔ ｇＵ ｉ ｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ｉ ｃｏ ｃ ｏ ｎ ｊ ａｏ ｅ ｔ ｊ
题 。 用三 库 Ｄ Ｓ结 构 设 计 由数 据 库 、 型 库 、 运 Ｓ 模 管理 策略 方 法 库和 业务 操 作 ４部 分 模 块 组 成 的 水 库 资 源优 化 调 度 决 策 支持 系统 ， 建 立 基 于 成本 函数 和 基 于决 策 者 偏好 的 效 用 函数 的 目标 规 划 模 型 ， 现 水 库 资 源 的优 化 调 度 策略 。 实 关键 词 ： 库调 度 ； 化调 度 ； 用 函数 ； 水 优 效 决策 支持 系统 文 章编 号 ： ０ ２ ８ ３ （ ０ ７ １ — １ ３ ０ 文 献 标 识 码 ： 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ １０ — ３ １２ ０ ）６ ０ ９ —３ Ａ Ｔ ３
ｓ ｃ ｓ ｉ ｏ ｓｗ ｔ ｅ ｎ ，ｖ ｐ ｒｔ ｎ ｐ ｗ ｒ ｇ ｎ ｒｔ ｎ ｅ ． ｕｔ ｏ ｊｃ ｖ ｅ ｉ ｏ ｕ ｐ ￣ ｓｓ ｍ ｏ ｈ ｐｉ ａ ｏ ｅ ｔ ｎ ｕ ｈ ａ ｎ ｗ ， ａ ｒ ｄ ｍａ ｄ ｅ ａ ｏａｉ ， ｏ ｅ ｅ ｅａ ｏ ｔ Ａ ｍ ｌ－ ｂｅ ｔ ｅ ｄ ｃ ｉ ｓ ｐ ｏ ｙ ｔ ｆｔｅ ｏ ｔ ｌ ｐ ｒ ｉ ｌ ｆ ｅ ｏ ｉ ｃ ｉ ｉ ｓｎ ｅ ｍ ａｏ
Ｅ— ｉ： ｈ ｕ ｈ ｎ ｕ ＠ｈ ｔ ｉ ｃ ｎ ｍａｌ ｚ ｏ ｃ ｕ ｙ ｅ ｏｍａ ｌ ｏ ．
多目标水利工程调度方法研究
多目标水利工程调度方法研究标题: 多目标水利工程调度方法研究引言:水利工程调度是指在一定时间范围内，对水资源进行合理的分配和利用，以满足社会、经济和生态环境的需求。
传统的水利工程调度方法往往只考虑单一目标，如最大化灌溉效益或最大化发电收益。
然而，随着社会和经济的发展，多个目标同时需要被优化，因此研究多目标水利工程调度方法显得尤为重要。
本文将介绍一些常见的多目标水利工程调度方法，并讨论其优劣及应用前景。
方法一: 多目标优化算法多目标优化算法是一种常用的多目标水利工程调度方法。
该方法通过将多个目标转化为数学模型，并采用优化算法进行求解。
其中，常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
这些算法能够搜索到一组在多个目标下都相对优化的解，从而为决策者提供多种选择。
然而，由于这些算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间，并且容易陷入局部最优解。
方法二: 适应性权衡方法适应性权衡方法是另一种常见的多目标水利工程调度方法。
该方法通过将多个目标进行加权得到单目标函数，并采用传统的单目标优化算法进行求解。
在此过程中，决策者需要根据实际情况对不同目标进行适当的权衡。
与多目标优化算法相比，适应性权衡方法计算简单快速，且易于理解和应用。
然而，由于不同目标之间的关联性未能完全考虑，其结果往往难以满足多目标的复杂需求。
方法三: 协同优化方法协同优化方法是一种新兴的多目标水利工程调度方法。
该方法通过考虑多目标之间的关联性，寻求统一的解决方案。
在协同优化方法中，各目标之间的关联性被视为一种约束条件，通过引入约束处理技术，可以实现优化解的全局最优性。
目前，协同优化方法在多目标水利工程调度中的应用仍处于起步阶段，但其具有较强的理论基础和良好的应用前景。
结论:多目标水利工程调度是一个复杂而重要的问题，需要综合考虑多个目标和约束条件。
本文介绍了三种常见的多目标水利工程调度方法，分别是多目标优化算法、适应性权衡方法和协同优化方法。
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。
水电站水库优化调度多目标决策教材
1.水库的水量平衡约束
Vt1 Vt (qt Qt )Kt
2.水库的需蓄水量约束
Qt，min Qt Qt，max
3.水库的下泄流量约束 Vt，min Vt Vt，max
4.水电站的出力约束
Nt，min AQt Ht Nt，max
t时段允许水库最大蓄水量
水电站的最小下泄流量为下游生态环境需水流 量，而最大下泄流量按6台机组同时下泄，最 大下泄流量为1800m³/s。
Qt,min Qt 1800
目标函数 12 max E 8.3 730Qt (H t上 -H t下-0.5) t 1
约束条件
Vht Vht min 18.9 Nt 108 Vt1 Vt (qt Qt ) 2.63106 Vt,min Vt Vt,max
通过Tennant法和最小月径流法计算，取其较 大值：
（2）库区本身生态环境需水约束
在任何时刻，水库的水位都应该在其最小生态环境 库容对应的水位之上。
Vht Vht min
t时段水库最小生态环境库容对应的水库水位
水电站的保证出力为18.5万kW，考虑到应该尽 可能提高好的保证出力，取最小出力限制为 18.9万kW，最大出力限制为装机容量108万kW
3.满足电力系统和水资源综合利用部门一定要求的前提 下，使水电站的发电量最大
4.火电为主，水电为辅的电力系统中的调峰调频电站，
使水电站供水期的最小出力最大（或保证电能最大）
➢目标函数
1.以发电量（或发电效益）最大为目标
T
max E AQtHtMt t 1
T
max F ApQtHtMt t1
水电站调度策略的分析与优化
水电站调度策略的分析与优化水电站调度是指根据水力发电工程的水库水情、电力负荷和市场需求等因素，合理编制和调整水库蓄水养水计划以及水电站机组的出力安排，以实现电力系统的可靠供电和经济运行。
水电站调度策略的分析与优化是为了在保证电力系统运行安全的前提下，最大限度地利用水资源，提高水电站发电效益。
本文将对水电站调度策略的原理、优化方法以及应用进行深入探讨。
一、水电站调度策略的原理水电站调度策略的原理是基于电力系统供需平衡的基础上，结合水库水情和市场需求等因素，进行合理的水库调度和机组出力安排。
其关键是确保水库储能充分利用，以满足电力系统的负荷需求，同时兼顾国家能源政策以及环境保护要求。
水电站调度策略的核心是在不违反水文限制的前提下，将水库水情和电力系统需求相匹配，实现电力系统的可靠供电，同时最大限度地利用水资源。
这要求对水库水情进行准确的预测和计算，以及科学合理的调度控制。
二、水电站调度策略的优化方法水电站调度策略的优化方法可以从多个角度进行考虑，包括调峰、调频、调机组等方面。
1.调峰是指在不增加总装机容量的情况下，通过水库调度和机组出力安排等措施，最大限度地提高电力系统的调峰能力。
这要求在电力系统负荷高峰时段，优化水库蓄水养水计划，将水库蓄水储能，以备峰期供电。
2.调频是指通过水电站调度和机组出力调整等方式，保持电力系统频率稳定。
这要求对电力负荷的变化进行准确预测，合理安排机组出力，并与火电厂、风电厂等发电单位进行协调，实现系统频率稳定。
3.调机组是指通过对水电站机组出力进行优化调整，提高水电站的发电效益。
这要求在电力市场价格高峰期，将机组出力调高，以获取更高的电价收益。
水电站调度策略的优化方法还可以结合水能资源特点和市场环境等因素进行考虑。
在水能资源充足、电力市场价格较低的情况下，可以适度增加机组出力，以提高发电效益；而在水能资源紧缺、电力市场价格较高的情况下，则需要优化水库调度，合理安排机组出力，以保证电力供应的可靠性。
水资源分配决策中的多目标规划优化方法研究
水资源分配决策中的多目标规划优化方法研究水资源是我国重要的战略资源，对于保障国家经济社会发展和人民生产生活具有重大的意义。
然而，随着人口和社会经济的发展，水资源供需矛盾日益突出，如何合理分配和利用水资源成为了一项关键的课题。
而多目标规划优化方法则成为了解决水资源分配决策中的复杂问题的有效方法。
一、多目标规划优化方法的基本概念多目标规划优化是指在分析问题时同时考虑多个目标，通过建立一个多目标函数，确定最优决策方案的过程。
其目的是在满足多个目标的同时，最大限度地提高物质、能源和经济利益，实现社会、环境和生态的可持续发展。
多目标规划优化方法的基本特点有以下几点：1. 不同目标之间相互矛盾，难以取舍。
例如，在水资源分配中，保障供水量和维护生态环境是两个重要的目标，但两者之间存在一定的冲突，需要在权衡利益的基础上作出决策。
2. 多个目标之间存在不确定性。
由于水资源分配受到自然环境和社会经济因素的影响，因此其分配结果具有不确定性和风险性。
要通过多目标规划方法综合考虑风险，制定出最优的决策方案。
3. 多目标规划方法具有灵活性，可以采用不同的优化模型和算法。
例如，可以采用线性规划、非线性规划、动态规划、遗传算法等方法进行优化，选择最合适的方法可以提高水资源分配决策的准确性和优化度。
二、水资源分配决策中多目标规划优化方法的应用水资源分配决策中，多目标规划方法可以用于制定和优化水资源分配方案，提高水资源利用效率，保障经济和社会发展。
在具体实践中，多目标规划方法可以分为以下两个方面进行应用：1. 建立多目标规划模型并确定目标权重。
通过考虑供水量、用水效率、生态环境维护和水安全等多个指标，建立多目标规划模型，采用不同的算法确定目标权重和决策方案。
例如，在蓝色水治理中，可以将供水量指标的权重调低，将环境维护指标的权重调高，以保障生态环境和水质安全。
2. 优化水资源分配方案。
在确定了多目标规划模型和目标权重之后，可以采用遗传算法、动态规划等优化方法进行求解，寻找一个最优的决策方案。
《水电站水库运行与调度》课程案例集设计
《水电站水库运行与调度》课程案例集设计一、课程简介《水电站水库运行与调度》是水利工程专业的一门核心课程，旨在培养学生对水库运行与调度的理论基础和实践应用能力。
本课程案例集设计旨在帮助学生巩固和应用所学知识，提高解决实际问题的能力。
二、案例集内容1. 案例一：水库调度优化学生需要分析一个水库的实际情况，包括水库的容积曲线、进出水流量等数据，结合供水任务和水文情况，设计水库调度方案，使得出水量最大化的同时保证安全和经济性。
2. 案例二：洪水调度应急响应学生需要模拟一个水库面临洪峰流量的情况，通过分析洪水历时和洪峰流量，制定应急响应预案，包括调整泄洪流量和蓄洪水位等措施，以最大限度减轻洪灾损失。
3. 案例三：干旱期水库调度学生需要考虑水库在干旱期面临供水任务不足的情况，通过分析降水量和水库供水情况，制定干旱期调度方案，包括增加水库库容、提高库水利用率等措施，以满足供水任务。
4. 案例四：多水库的协调调度学生需要分析多个水库之间的协调调度关系，包括水库之间的引水关系、供水任务差异等情况，设计多水库的协调调度方案，最大限度提高整体供水能力。
三、案例集设计要求1. 案例集设计要求学生能够灵活运用所学知识，结合实际情况进行问题分析和解决。
2. 案例集设计要求问题具有一定的难度，能够挑战学生的思维和解决问题的能力。
3. 案例集设计要求问题的答案具有一定的商业性和实用性，能够满足实际工程需要。
4. 案例集设计要求问题之间具有衔接性，能够形成一个完整的学习和练习体系。
四、案例集使用方法1. 学生可以单独完成每个案例的分析和解答，然后进行答辩和讨论。
2. 学生可以分组完成每个案例的分析和解答，然后进行小组讨论和汇报。
3. 教师可以组织学生进行案例比赛，让学生在竞争中学习和提高。
水库洪水调度多目标决策方法及应用
水库洪水调度多目标决策方法及应用申海;解建仓;罗军刚【摘要】To reservoir flood control operation of the multi-objective decision making information incomplete and expert decision-making fuzzy question,this paper proposed reservoir flood control operation of the multi-objective decision based on fuzzy set theory. According to the method, the goal weight with realistic and easy to program have been obtained by iterative calculation. According to the goal weight met the goal of accuracy, the value of integrated decision-making and fuzzy partition, and the type of the decision-making and an Quality sorting have been determined according to the calculated results. The decision scheme has been got, it was fulfilled both subjective preferences and objective attributes. The example showed that flood control reservoir flood control operation based on multi-objective decision making method could be used for practice simply and effectively.%针对水库洪水调度多目标决策中专家主观思维模糊、决策信息不完备的问题,提出了一种基于模糊集理论的水库洪水调度多目标决策方法.该方法首先通过迭代计算得到了符合实际要求、便于程序化实现的目标权重.然后,根据得到的目标权重确立了满足精度要求的目标综合决策值和模糊划分,根据计算结果判定各决策方案所属类别和优劣排序,得到了既兼顾主观偏好又满足客观属性的决策方案.实例结果表明了提出的基于模糊集理论的多目标决策方法对水库洪水调度是简便而有效的.【期刊名称】《沈阳农业大学学报》【年(卷),期】2011(042)003【总页数】5页(P340-344)【关键词】多目标决策;权重;模糊集;水库洪水调度【作者】申海;解建仓;罗军刚【作者单位】西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安710048;西安外国语大学基础教学部,西安710128;西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安710048;西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP302.1水库洪水调度是一个复杂的过程，它具有多目标性[1-3]。
水电站水库调度解决方案
水电站水库调度解决方案1.调查研究阶段：在制定水库调度解决方案前，需要对水库的水文、水资源以及下游需水情况进行详细的调查研究。
包括水库的入库流量、流量变化趋势、水质情况等；下游用水需求的季节性变化以及对水质的要求等。
2.制定水库调度策略：根据调查研究结果，制定水库调度策略。
这需要综合考虑水库的运行安全、发电效益以及下游水资源利用的要求等因素。
一般可采用分干、抽壳、逆吸或旁注水等调度方式，以适应不同的水库运行与下游需水需求。
3.制定年度调度计划：依据历史水文数据和经验，制定年度调度计划。
该计划需包括水库蓄水量、出库流量、调峰调度等内容。
同时，还需要考虑不同季节的负荷变化以及灌溉需水等特殊要求。
4.建立水库调度模型：为了更好地调度水库，可以利用数学模型来预测水库的运行情况。
这需要根据实际情况建立适当的模型，可以借助计算机软件进行模拟计算，以获取最佳调度方案。
5.实施调度计划：在水库运行期间，按照调度计划进行实施。
根据每日的实际水位、出流量和下游需水情况，及时调整水库的调度流量，以达到最佳的出力效益和保证下游的水需求。
6.监测与评估：通过实时监测水库的水位、出库流量和下游反馈情况，评估调度计划的有效性和合理性。
如果发现问题，及时进行调整。
7.不断优化：根据实施过程中的经验和反馈结果，不断优化水库调度方案。
这可以包括调整调度参数、改进水库调度模型，以提高水库的运行效率和满足下游的需水要求。
总结起来，水电站水库调度解决方案应综合考虑水库的安全运行和发电效益，以及下游需水的情况。
需要通过调查研究、制定调度策略、建立水库调度模型等方法，来制定科学合理的调度计划，并实施监测和评估，不断优化调度方案，以保证水库的正常运行和满足下游的需水要求。
水电站优化调度培训课件
水电站优化调度培训课件水电站优化调度培训课件随着能源需求的不断增长，水电站在能源供应中扮演着重要的角色。
为了提高水电站的效益和运行效率，优化调度成为了必不可少的环节。
本文将介绍水电站优化调度培训课件的内容，帮助读者了解水电站优化调度的重要性和实施方法。
一、水电站优化调度的背景和意义水电站作为可再生能源的一种，具有清洁、可持续的特点。
然而，由于水电站的运行受到水文条件、发电设备和电网负荷等多种因素的影响，如何合理调度水电站的发电量，成为了一个重要的问题。
优化调度可以提高水电站的发电效率，减少对环境的影响，同时满足电网对电力的需求，具有重要的经济和环境意义。
二、水电站优化调度的基本原理1. 水电站调度的目标：水电站调度的目标是在满足电网需求的前提下，最大程度地提高水电站的发电效益。
这需要综合考虑水文条件、电网负荷、发电设备运行状况等因素，确定合理的发电策略。
2. 水电站优化调度的方法：水电站优化调度可以通过数学模型和优化算法来实现。
首先，需要建立水电站的数学模型，包括水库水文模型、发电设备模型和电网模型等。
然后，利用优化算法对模型进行求解，得到最优的发电策略和调度方案。
三、水电站优化调度的关键技术1. 水库水文模型：水库水文模型是水电站优化调度的基础，它可以预测未来一段时间内的水文情况，包括降雨量、径流量等。
根据水文模型的预测结果，可以合理安排水库的调度计划。
2. 发电设备模型：发电设备模型是水电站优化调度的关键之一，它可以模拟发电设备的运行状况，包括发电机组的启停、负荷调节等。
通过对发电设备模型的建立和优化，可以提高发电设备的效率和可靠性。
3. 电网模型：电网模型是水电站优化调度的重要组成部分，它可以模拟电网的运行状况，包括电网负荷、线路功率等。
通过对电网模型的建立和优化，可以实现水电站与电网的协调运行，提高电网的稳定性和安全性。
四、水电站优化调度的实施步骤1. 数据采集和预处理：水电站优化调度需要大量的数据支持，包括水库水文数据、发电设备数据和电网数据等。
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该水利枢纽作为跨流域调水工程的首部枢纽对 减少引水的含沙量、改善引水水质、减轻水泵 磨损、减少供水调节水库的淤积、增加引水时 段、降低提水扬程、节省电能、降低引水成本 等都有重要意义。枢纽电站对满足调峰需要， 降低系统燃料消耗，改善火电机组运行条件， 增加系统运行的稳定性，提高周波质量也起着 很大的作用，同时，水库的滞洪和拦蓄上游来 水，对下游防洪、防凌都是有利的。
1.水库的水量平衡约束
Vt1Vt(qtQt)Kt
2.水库的需蓄水量约束
Qt， mi nQtQt， max
3.水库的下泄流量约束 Vt， minVt Vt， max
4.水电站的出力约束
N t， m inAtH Q tN t， max
5.变量边界约束V(K， 1 Nhomakorabea V(K，n)
水库优化调度：以系统工程方法为基础，建立以水
库效益最大为目标，以水量平衡、 供水能力等为约束条件的优化调度 模型。
水库常规调度：根据水库的调度规则，利用径流调
节理论和水能计算方法，确定满足 水库既定任务的蓄泄过程。
1.国民经济效益最大或经济费用最小最优准则
2.满足水资源综合利用部门一定要求的条件下，使电力 系统的总耗煤量最小
目标
水电站发电量最大 出力最小时段的出力尽可能大 生态环境蓄水缺水量最小
采用约束法将出力最小时段的出力尽可能大和生态环境需 水缺水量最小两个目标转换为约束条件。
• 用一个水文年为周期，将调度期分为12个时 段，每个时段的小时数为730
• 水电站综合出力系数为8.3
• 水头损失为0.5m
年发电量 t时段的发电流量
功能与环境功能的需水量，包括生态需水与环境需水 。
水库生态环境需水量：水库生态系统发挥正常生态
环境功能所需的水量，包括生态需水与环境需水。
生态需水 ：水面蒸发量
保持天然条件下河床和河岸稳定等维持非生物 环境基本功能的河流基流量 维持赖水生存的生物体自身消耗生产空间的河 流生物需水量
环境需水：包括维持河道水沙平衡、水盐平衡、水功能区
6.变量非负约束
X0
水库优化调度模型求解
混沌是自然界的一种普遍现象，它看似混乱，却有着精致的内
在结构，具有“随机性”，“遍历性”，“规律性”等特点。 遍历性：在一定范围内能按其自身的规律不重复的遍历所有的 状态。 CGA:混沌优化的遍历性+遗传算法优化的反演性
将混沌状态引入到优化变量中，并把混沌运动的遍历范围 放大到优化变量的取值范围，然后把得到的混沌变量进行编码 ，表示成染色体，将他们置于问题的环境中，根据适者生存的 原则，对其进行选择，复制，交叉，变异，然后对各个混沌变 、量附加一混沌小扰动，通过一代代得不断进化，最后收敛到 一个最适合环境的个体上，求得问题的最优解。
12
m axE 8.3730Q t(H t上 -H t下 -0.5) t 1 水库上水游库平下均游水平位均水位
• 目标函数中以各月初的水位作为决策变量，根 据水电站的资料，确定各时段水位的上下限， 得到：
i 1 ,ji,j( 1 i,j) ， i 1 ， 2 ， ...p ， j 1 ， 2 ， ...n
将混沌序列放大到决策变量取值空间：
x i ， j a i ( b i a i)i,j ， i 1 ， 2 ， ...p ， j 1 ， 2 ， ...n
6.编码（浮点码）
划下一定水质标准、河道景观等基本用水需求 所需水量。
生态需水：水库库区生态需水（蒸发、渗漏损失水量，水生物
生存所需水量，赖水生存的动植物耗水量）与维持下 游基本 生态功能所需要的水量（水生物正常生存繁殖所需水量）。
环境用水：库区环境需水（满足水质要求和一定的水库景观水
位所需水量）与下游环境需水（维持水沙平衡、水盐平衡、 水质标准、河道景观等基本用水所需水量）。
1.水库优化调度的内涵 2.水库优化调度的准则 3.水库优化调度数学模型的建立 4.水库优化调度数学模型的求解
水库调度：根据水库的功能和调蓄能力，在保
证下游防洪安全和水工建筑物安全 的前提下，对水库的来水过程进行 径流调节，提高发电效益的一种水 库运用控制技术。
兴利调度
水库调度 防洪调度
生态调度
实例研究
某水利枢纽工程的任务是供水结合发电，同时
亦兼有防洪、防凌等综合效益。水库的总库容 为8.96亿m³，调节库容为4.45亿m³，水库最 高蓄水位为980.00m，正常蓄水位为 977.00m,电站设计保证率取90%。取水口设 于大坝左岸边坡坝段，两条引水钢管单孔引水 流量24m³/s，可满足枢纽年供水量14亿m³。 枢纽水电站装机1080MW，多年平均发电量 27.5亿kW·h。
3.满足电力系统和水资源综合利用部门一定要求的前提 下，使水电站的发电量最大
4.火电为主，水电为辅的电力系统中的调峰调频电站，
使水电站供水期的最小出力最大（或保证电能最大）
目标函数
1.以发电量（或发电效益）最大为目标
T
maEx AQtHtMt t1
T
maFx AptQ HtMt t1
7.适应度函数值计算 8.最优保留策略（最优的10%） 9.选择、交叉和变异计算
随机联赛选择、算数交叉、均匀变异
10.混沌扰动算子 11.初始最优解
适应度函数值的最大值与与平均值的差值在允许范围 内，或迭代次数达到设定最大值，则寻优结束，得 初始最优解
12.初始最优解加微小的混沌扰动 13.细搜索优化
2.以水电站出力最小的时段的出力尽可能大为目 标
m N a m P x m a A x i tH n tO
3.以水库库区及下游河道生态环境需水量缺水量 最小为目标
N
mZinminR(tL)V(tL)
t1
生态环境：河流+水库 河流生态环境需水量：满足河流生态系统设定生态
CGA求解水电站水库优化调度步骤如下：
1. 划分调度期时段，确定决策变量及其取值空间 ai，bi
2. 参数设定。确定变量的个数，确定遗传算法的M,T,
pc_m,apxc_m,ipnm_m,apxm_min 3. 目标函数的处理(多目标→单目标) 4. 约束处理 5. 初始化种群
Logistic映射为：