瓦屋山水电站长期优化调度模型研究

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水电站调度优化模型及实验验证

水电站调度优化模型及实验验证随着人们生活水平的提高和国家经济的发展，能源的需求量日益增长。

水电站作为最为成熟和有效的清洁能源之一，正在逐渐成为国家能源战略的重点发展对象。

水电站的安全运行与调度管理，对于保障社会稳定和经济发展至关重要。

因此，建立一个有效的水电站调度优化模型，对于提高水电站的能源利用率和经济效益，减少调度成本和提高电网系统稳定性具有非常重要的意义。

水电站调度在不断地面临着新的挑战，如全面落实新能源发展战略、提高水电站运行效率、降低能源消耗并且更加强调可持续发展等一系列问题。

在这些挑战面前，我们需要适应新的环境和新的技术手段，来提高水电站调度的效益和可靠性。

建立一个优秀的水电站调度优化模型，需要先熟悉水电站的基本结构和运行原理。

水电站主要由水电机组、水库、调度室以及电网四个部分组成。

为了实现优化调度，需要了解水电站各组成部分之间的相互作用关系，来确定一个可行的调度策略。

水电站的主要工作是将水库蓄积的水能够优化地转化为电能，并通过电网送到广大用户手中。

因此，针对水电站的调度优化问题，我们需要考虑到多个方面的原因和因素：1. 水库水位和水位变化的影响因素：水库水位的变化与普遍的气候和天气存在着相当大的关联性。

因此，对于气象预报的准确性将会对水库调度产生非常重要的影响。

2. 水库操作策略：调度员会根据情况变化和相应的工作计划，进行相关的调度决策，通过合理的开闸进水，控制水位上升和下降，来提供给发电机组稳定的水量供给。

为了提高水电站的效益，需要建立一个科学化的水库操作策略，制定符合实际的运营和管理规定，加快水电站技术管理的进一步提升。

3. 水电机组的运行：机组的水流和水位决定了发电的可靠性和经济性。

因此，机组的运行模式的选择，应该充分考虑到发电产量、机组运行费用、维护和运行安全等因素的综合考虑。

4. 系统稳定性：水电站和电网系统是密切相关的。

因此，对于水电站的调度优化，需要综合考虑系统的稳定性和运行安全。

水电站调度优化研究

水电站调度优化研究随着经济的不断发展，我们对能源的需求也随之不断增加。

作为一种可再生的清洁能源，水能资源在全球范围内具有广阔的应用前景。

然而，水电站在发电的同时也必须保证正常的水生态环境，这就要求水电站必须进行科学的运行和调度。

因此，水电站调度优化研究已成为当前水电工业中的一个重要研究领域。

一、水电站调度优化的背景与意义水电站的运行调度对于水能资源的有效利用以及环境保护都具有重要作用。

通过科学的调度，可使水库水位和出流量始终处于安全合理的范围内，同时也可以保证发电的经济效益和社会效益。

此外，合理的调度还可以减少水力资源的浪费，提高水能的利用率，对于环保方面也有积极的意义。

目前，各国在水电站的运行和调度方面都进行了很多探索和尝试，例如：美国对于水能资源的有机械化开发已有很多年的经验，并在调度方面积累了丰富的经验；法国在水电站设计和运行调度方面在世界上领先水平，其中还包括充分考虑环境和社会态度的调度设计；中国在水电站投资、建设和运行调度方面也有自己独特的经验和成就。

因此，水电站的运行和调度优化研究不仅对于我国水电工业的可持续发展具有重要意义，也可以借鉴国外的先进经验进行改进和创新。

二、水电站调度模型水电站调度模型是指系统化的表述、描述和计算水电站运行和调度的数学公式和方法，是对水电站运行和调度实际问题的抽象和模拟。

水电站调度模型主要包括两种：（1）确定性水电站调度模型确定性水电站调度模型是在已知相关参数和假设情况下，通过数学建模和分析，预测水电站在未来某一时间段内的水位、出流量和发电量等，从而制定合理的调度方案。

常用的模型有：单目标函数模型、多目标函数模型、非线性模型、动态规划模型、割平面模型等。

其中，割平面模型相对于其他模型较为复杂，需要耗费大量计算资源，但其可行和最优解更为精确，常被用于较为复杂的水电站调度优化问题。

（2）随机性水电站调度模型随机性水电站调度模型是在存在随机因素的情况下，对水电站的调度进行建模和优化。

水电站水库长期优化调度模型及调度图

调度方案制定与有效性检验，构建水电站水库长期优化调度模型。应用结果表明：所建模型具有不受年调节和多年调节库容机械划分约束、快速获得满足发电保证率所要求的优化调度图的优秀特性；较之常规调度方法，
可增发电量２．Ｏ％以上，保证率更高，决策信息更丰富。
关键词：水资源管理；水库优化调度；随机动态规划；遗传算法；调度图
中图分类号：ＴＶ６９７．１
文献标志码：Ａ
文章编号：１００９ — ６４０Ｘ（２０１６）０５ — ００２３ — ０９
由于中长期降水与径流预报尚不能达到准确可靠、满足水库调度决策的水平ｊ，调度图仍是目前指导水库运行调度最常用的工具Ｊ。水电站调度图是以时间（月、旬）为横坐标，由一组控制水库蓄水量或出力的指示线划分出不同供电区的图形一，是水库调度规则的直观表达形式。目前常用的水电站调度图绘制方法主要有两种＿２Ｊ：一是时历法。该方法操作简单，常用于水电站设计阶段，但用于指导水电站水库实际
ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏ — ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１６（５）：２３ — ３１．）

水电站调度模型的研究与优化

水电站调度模型的研究与优化一、引言水电站是一种清洁、可再生的能源，是国家发展低碳经济、实现绿色发展的重要手段之一。

合理的水电站调度管理有利于提高发电效率、确保水电站的稳定运行，对于我国经济社会的可持续发展具有重要意义。

二、水电站调度模型的研究概述水电站调度模型是一种建立在水电站出力、水位、流量等基础数据的数学模型，旨在通过对水电站的优化调度管理，实现发电效益的最大化。

水电站调度模型的研究主要包括以下方面。

1、水电站调度模型的基本构成水电站调度模型的基本构成包括运行计划、出力预测、调度方案等三个部分。

其中，运行计划是指根据现有的水位、流量等数据，得出当天的水电站可能具备的最高出力；出力预测是指对未来一段时间内的天气、水位、水流等条件进行预测和分析，得出未来一段时间内水电站可能的出力情况；调度方案是指根据当天的实际情况和出力预测结果，制定合理的调度方案，保证水电站在最佳的运行状态下稳定运行。

2、水电站调度模型的建模方法水电站调度模型的建模方法包括经验模型、统计模型、机器学习模型等。

经验模型是通过对水电站运行数据的分析，建立适应于水电站实际情况的模型；统计模型是通过对水电站运行历史数据进行统计学分析，利用相关的模型方法对水电站未来的水位、水流等因素进行预测；机器学习模型是利用机器学习技术对水电站运行数据进行分析，建立合理的预测模型。

3、水电站调度模型的优化方法水电站调度模型的优化方法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

遗传算法是一种基于生物遗传学原理的数学优化方法，能够找到最优解；粒子群算法是一种基于群智能原理的优化方法，具有全局搜索能力，可以通过参数调整来优化水电站调度模型的性能；蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁寻找食物的原理来寻找最优解的数学模型，应用于水电站调度模型优化可以有效提高水电站的调度效率和发电效益。

三、水电站调度模型的优化应用水电站调度模型的优化应用主要包括以下方面。

1、开展水电站调度模型的优化研究可以利用机器学习等技术，建立更加智能、有效的水电站调度模型，提高水电站发电效益。

浅析水电站优化调度模型与应用

浅析水电站优化调度模型与应用作者：梁文昕来源：《华中电力》2013年第11期【摘要】随着全球资源消耗的不断攀升，为了促使节能政策的有效实行，其水电站中的节能发电调度优化工作也成为了国内电力系统运行的一个新思路。

在确保节能发电的基本要求下，水电站中的优化调度在其之前的调度方式上进一步增设了节能理念。

在优化调度模型的建立方面，对水电站中的节能、环保、经济调度思维也有一些创新，水电调度也应有相适应、相配套的优化模型，并且与此同时还应该考虑水水电站中协调的实际需求与约束来进行建应用模。

【关键词】水电站；调度模型；应用；优化手段0.引言在本文中笔者以整个调度期之内的发电量最大作为其调度优化的目标函数，建立起一个相对单一水库确定性应用模型，采用动态规划、离散微分的动态规划、逐步优化计算方法以及遗传算法这四种方法来分别编写Visual Basic的优化调度模型程序，对同一个实例进行分析和计算，通过详细、全面的结果对比，表明了逐步优化法（POA）与遗传算法（GA）的收敛比较快，并且还能获得全局的最优解，计算效果也比较好。

1. 水电站优化调度模型的动态规划（DP）水电站优化调度模型的动态规划就是解决多个阶段决策过程中最优化的一种最调度优化方法。

它是把相对比较复杂的问题划分成为了若干个小阶段，通过逐段的计算和求解，最终就能够获得全局的最优解。

在本次计算过程中，调度模型期取为一年，按照月份来划分其调度时段，以相应的调度模型时段为 t （ t =1，2，…..T ），并且作为该阶段中的变量，库容量的t V 作为实际的状态变量，各个不同时段的发电用水量以t Q 作为其的决策变量，对应在一个阶段内的效应为t N （ t Q ， t V ），那么在这个过程中引入罚函数变量，所以顺时序的确定性动态规划模型就是：上式中的变量的t S 就是t 时段水库中的天然来水，其t Q 就是t 时段该水库中的发电流量； t ，min Z ， t ，max Z 分别作为t 时段内的该水库内水位的下限以及水位的上限； t ，min Q ， t ，max Q 分别看作为水库结构中水轮机的最小与最大过水的约束；t，min N ， t ，max N 分别及时在t 时段内水轮机的最小技术出力情况与最大的预想出力情况。

水电站水库长期优化调度模型及调度图

水电站水库长期优化调度模型及调度图王宗志;王伟;刘克琳;程亮【摘要】Owing to uncertainties of hydrological forecast and directives, the operation rules play a very important role in managing reservoirs, and are the most commonly used and effective tools for the reservoir dispatching operation of hydropower stations, though the real time optimal operation based on mid- and long-term hydrological forecasting information which has been studied for many years. So the development of the reservoir optimal operation model for formulating operation rules has always been a research hotspot in the relevant field. A model named long-term reservoir optimal operation model for hydropower, based on genetic algorithm and stochastic dynamic programming ( hereafter referred to as LROOH) is established, which couples the stochastic dynamic programming and the real coding accelerating genetic algorithm. This model solves the difficult problem with a satisfied scheme, via building the objective function and minimizing the absolute values of the difference between the calculation reliability of the guaranteed capability and its target reliability, with penalty coefficient as an independent variable, and making full use of the parallel computing ability of genetic algorithm. And then the LROOH becomes much easier to have access to the global optimal solution by using the real coding accelerating genetic algorithm instead of 0. 618 methods that are usually used before to improve the computing efficiency. As an example, the LROOH is applied to an annualregulation of a reservoir of the hydropower station. The research results show that the model is effective, with some excellent properties that are without any constraint of annual and multi-year regulating storage, and that the optimal rules can meet the requirements of the guaranteed reliability and increase output by more than 2. 0% with a higher reliability.%为绘制高效可靠的水库运行调度图,以平衡保证出力保证率与发电量矛盾的惩罚系数为优化变量、以保证出力设计保证率满足条件下发电量最大为目标函数,综合集成以黄金分割法为时段决策优选法的随机动态规划核心模型,以及评估调度方案优劣时历法长系列模拟计算模块,利用遗传算法的并行计算能力,结合电站调度方案制定与有效性检验,构建水电站水库长期优化调度模型.应用结果表明:所建模型具有不受年调节和多年调节库容机械划分约束、快速获得满足发电保证率所要求的优化调度图的优秀特性;较之常规调度方法,可增发电量2.0%以上,保证率更高,决策信息更丰富.【期刊名称】《水利水运工程学报》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】9页(P23-31)【关键词】水资源管理;水库优化调度;随机动态规划;遗传算法;调度图【作者】王宗志;王伟;刘克琳;程亮【作者单位】南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 江苏南京 210029;安徽省佛子岭水库管理处, 安徽六安 237272;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 江苏南京 210029;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 江苏南京 210029【正文语种】中文【中图分类】TV697.1由于中长期降水与径流预报尚不能达到准确可靠、满足水库调度决策的水平[1-2]，调度图仍是目前指导水库运行调度最常用的工具[3-6]。

水电站群多目标优化调度建模及求解技术发展动态

水电站群多目标优化调度建模及求解技术发展动态中水科技自动化胡宇丰、梁犁丽、李匡、于茜1学科方向水电站运行调度是研究一段时期内水库的最优运行调度方式及其实施的有关问题，大致可分为常规调度和优化调度。

常规调度以水库调度图作为水电站水库控制运用的工具，该方式简单直观，带有一定的经验性，但所利用的调度信息有限，难以达到全局最优，更难以处理多目标、多维变量等复杂问题；优化调度是根据入库流量过程，遵照一定的调度准则和约束条件建立数学模型，运用优化求解技术寻求最优的水库调度方案，使发电、防洪、灌溉、供水等各方面在整个分析期内的总效益最大。

水电站调度从时间上划分，一般可分为中长期（年、月、旬）调度、短期（周、日、时）调度和实时调度；从径流描述上划分，可分为确定型和随机型调度两种；从采用的方法上划分，可分为常规调度、优化调度和模糊调度、模拟调度等；从分布状况上可分为单库、梯级、并联和混联形式的水电站群联合调度；从调度目标上可分为单目标调度和多目标调度。

本报告主要关注的内容为水电站多目标优化调度模型及其优化求解算法，重点调研水电站群多目标优化算法。

本报告所调研的多目标侧重单站的防洪、发电、供水、灌溉等目标，水电站群的联合防洪、发电目标，对生态调度暂不予考虑，可借鉴其他调研报告成果。

2调研背景概述从20世纪90年代后期至今，我国水电能源开发经历了快速的发展，形成了复杂、大规模流域梯级水库群及水电系统，对其调度与管理提出了更高的要求。

同时水电开发已进入由建设到运行管理的关键转型期，研究规模与范围也转向更为复杂的跨流域、跨区域的水电调度或水火电协同调度。

流域梯级水电站群联合优化调度是在满足市场、电网负荷需求及水电系统约束和上下游防洪安全的前提下，协调各级水电站之间的水头、流量和出力关系，提高流域梯级水电站群运行管理效益的主要手段，不需要增加额外投资便可获得更大效益。

随着流域梯级水电站数目的增多，上、下游水电站间的水力、电力联系及其时空特性更加复杂，能量传输后效性及不确定性更加明显，使得流域梯级水库群联合优化调度问题的高维性、非线性、耦合性及不确定性等特征更加突出，约束条件更加难以处理。

水电站中长期发电调度理论研究

理论；（）３动态规划；（）目标决策方法。其中又４多
尤以动态规划应用最为广泛。其他领域一些基本理论的发展也为优化调度技术引入了一些新方法。
动态规划逐次逼近法（ＰＡ）一个多维问题分ＤＳ将
解为多个一维问题求解。求解时，假定其他水库运行
（ｙａｉＰｏｒｍｉｉｕｃｓｖｐｒｘａｏｓＤｎｍｃｒｇｍｎｗｔＳｃｅｓｅＡｐｏｉｔｎ，ａｇｈｉｍｉ
术及实时控制技术的迅速发展，使得以经济效益最大
为目标的水库优化调度理论得到了迅速发展，特别是
水利水电技术
第４卷１
２ｌ０Ｏ年第６期
水电站中长期发电调度理论研究
赵立远，陈智梁，陈洪波
（电新疆吉林台水电开发有限公司，新疆乌鲁木齐国８００）３０２
关键词：水库调度；水电站发电调度；优化模型
中图分类号：Ｆ０．（４）４７９２５文献标识码：Ｂ文章编号：１０ —８０２１）６０８ —４０００６（０００ —０００
ｒｈｉｍ，ＰＡ）３增量动态规划法（ｎｒｍｎｙａｉｔＯ；（）ＩｃｅｅｔｎｍｃＤ
Ｐｏｒｍｎ，ＩＰ；（）ｒａｍｉｇＤ）４离散微分动态规划（ｉｒｅｇＤｓｅｃｔ
ＤｆｒｎｉｙａｃＰｏｒｍｎ，ＤＤ）ｉｅｅｔｌｎｍｒｇａｍｉｆａＤｉｇＤＰ。

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洪水灾害是当今世界上给人类带来损失最大的自然灾害。我国属多山多暴雨的国家，洪涝灾害十
分频繁，全国约有２３的地区存在不同程度的洪水／威胁。新中国成立６Ｏ多年来，我国防洪建设取得了举世瞩目的成就，虽然较大程度减轻了水灾危
Ｍｏｅ・ｅｅｒｈｏｎ－ｅｍｐｉａｓａｃｉｇｏｄｌｒｓａｃｎＬｏｇｔｒＯｔｍｌＤｉｐｔｈｎｆＷａｗｕｈｎＨｙｒｐｗｅｔｔｏｓａｄｏｏｒＳａｉｎ
ＬＵＹｏｇ，ＬｉＩｎＩＪｅ
（．ＣｉａＨａｉｎｉｅｒｇＣ．ＬＤＳｈａｗｓａＪｓｎｏｅｏｐｎ，Ｃｅｇｕ６０１１ｈｎｕｄａＥｇｎｅｉｏＴｉｕｎＷａｕｈｎ（ａｏ）ＰｗｒＣｍａｙｈｎｄ１０７，Ｃｉａｎｎｃｈｎ；２ＳｈｏｏｃｏｌｃｏｉｓａｄＳｌ —ａｅＥｅｔｎｃ。Ｕｉｒｉｆｌｃｏｉｃｅｃｎｅｈｏｇｆｈａｈｎｄ６０５，Ｃｉａ．ｃｏｌｆｒｅｔｎｃｎｏｄｓｔｌｒｉｓｎｖｓｙｏｅｔｎｃＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｙｏｉ，Ｃｅｇｕ１０４ｈｎ）ＭｉｅｒｉｔｃｏｅｔＥｒｏＣｎ
第９卷
第１期
实验科学与技术
ＥｘｒｍｅｔＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｐｅｉｎｃｅｃｎｃｎｌ．０１１ｂ２
２１０１年２月
瓦屋山水电站长期优化调度模型研究
Ａｂｓｒｃ：Ｓａｌｈｙｒｐｗｅｔｔｏｅｅｖｉａｉｎｌｍａｇｍｅｓｎｔｏｌｏｒｕｅｕｔｏｃｎｍｉｔａｔｍｌｄｏｏｒｓａｉｎｒｓｒｏｒｒｔｏａｎａｅｎｔｉｏｎｙａｐｗｅｆｌｓｃｒｙｆｒｅｏｏｃ，ｂｌｏｍｉｄｅａｄｉｕｔａｓｄｌｎｄｏｗｎｔｅｍｏｄｅｎｒｌｔｎｕｅｔｅｓｆｔｆａｔ．ｏｄｃｎｔｏｎｔｅｒｎｍｅｈｏ．Ｔｈｓｐａｒｅｔｂｌｓｅｐｉａｃｈｄｉｇｍｏｅｓｒａｆｏｏｔｏｅｓｒｈａｅｙｏｎｉｆｏｏｒｌｉｈｕｔｄｌｏｌｉｐｅｓａｉｈｓｏｔｍｌｓｅｕｎｄｌｌ
刘勇，李颉
（．中国华电集团四川瓦屋山（森）力有限公司，成都１杰电６０１；２１０７．电子科技大学微电子与固体电子学院，成都６０５）１０４
摘要：中小型水电站水库合理调度不但是水电站经济效益的一种有力保障，而且是防洪抗汛中确保中下游安全的控制运行方法。通过建立水电站水库优化调度模型，利用优化设计方法，计算源头单一水库的最优调度方案，从而确保水库工程安全，有效利用防洪库容拦蓄洪水，削减洪峰，减免洪水灾害，保证水电站的长期经济发展，充分发挥水库的综合效益。关键词：瓦屋山水电站；优化调度；模型研究中图分类号：Ｔ６２Ｍ４文献标志码：ＡＭ１；Ｔ７３文章编号：１７４５（０１Ｏ — ０５—０６２— ５０２１）１０１３
ｈｄｏｗｒｒｓｒｏｒ，ｕｅｙａｃｐｏｒｍｍｉｇｍｅｈｄａｃａｅａｓｎｌｅｅｖｉｏａｃｄｙｒｐｗｒｔｔｎｐｉｌｅｅ－ｙｒｐｅｅｅｉｏｖｓｓｓｄｎｍｉｒｇａｎｔｏｓｔｃｌｕｔｉｇｅｒｓｒｏｒｒｓａｅｈｄｏｏｌｃｏｅａｉｓｏｔｓｏｍａｈｄｓｌｎｒｇａｕｉｇｐｏｒｍ，ｔｅｅｙｅｓｒｅｅｏｒｓｅｙ，ｔｅｅｆｃｉｅｕｅｏｏｄｓｏａｅｃｐｃｔａｔｒｎｏｄ，ｃｔｏｅｋ，ｔｅｆｏｈｒｂｎｕｅｒｓｒｉａｔｖｆｈｆｔｓｆｌｏｔｒｇａａｉｃｐｕｇｆｏｓｕｗｎｐａｅｖｆｙｉｌｄｈｏｄｌ
ｄｓｓｅｅｉｆ，ｇｖｕｌｐｌｙｔｈｅｃｍｐｅｎｉｅｅｆｉｉｎｙｏｈｅｅｖｉ．ｉａｔｒｒｌｅｉｅｆｌａｏｔｏｒｈｅｓｖｆｃｅｃｆｔｅｒｓｒｏｒ
Ｋｅｏｄ：Ｗａｓａｙｒｐｗｅｔｔｎｏｔｌｄｓａｃｉｇｍｏｅ—ｅｅｒｈｙｗｒｓｎｗｈｎｈｄｏｏｒｓａｉ；ｐｉｉｔｈｎ；ｏｍａｐｄｌｒｓａｃ

瓦屋山水电站长期优化调度模型研究

水电站调度优化模型及实验验证

水电站调度优化研究

水电站水库长期优化调度模型及调度图

水电站调度模型的研究与优化

浅析水电站优化调度模型与应用

水电站水库长期优化调度模型及调度图

水电站群多目标优化调度建模及求解 技术发展动态

水电站中长期发电调度理论研究

水电站群多目标优化调度建模及求解技术发展动态