水电站水库优化调度几种求解方法的比较研究
水电站水库优化调度方法的探讨
廖 小 琴
（ 重庆交通大学 重庆市 南岸 区 ４ ０ ０ ０ ７ ４ 重庆航运建设发展有限公司 重庆 市 北部新区 ４ ０ １ １ ２ １ ）
摘 要： 水 电站水库库 容小， 为 日调节 水 电站 ， 作 为贯流式机组运行 水头低 ， 流 量大 。因此 ， 电站发 电量在很 大程度上 由河水的径 流量决定 的。如何使径流水 发挥最高 效益 ， 这就要求对 水库进行优 化调度。
４ ５ ４ １
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流量 （ △ ＜ ＝ ０ ． ６ ） 或大流量 （ △ ＞ １ ． ３ ） 不利工况下运行， 影响泵的使用寿命。 汤浦水 库水位 短期稳定 ， 年际变 幅较大 （ 区间 １ ２ ． ０ ～ ３ ２ ． Ｏ ｍ） ； 达郭水 库水位长 期稳定， 每天变幅较大 （ 区间 ６ ５ ． ０ ～ ７ ０ ． ０ ｍ ） 。方案对汤 浦水库水 位 分段 （ １ ２ ｍ、 １ ５ ｍ、 １ ７ ｍ、 ２ ０ ｍ、 ２ ３ ｍ、 ２ ６ ｍ、 ２ ９ ｍ、 ３ ２ ｍ） 对 应达 郭水 库水 位 区 间（ ６ ５ ～ ７ ０ ｍ） 逐段进行分析 。依次考虑汤浦水库水量调度、 绍兴方 向需 水 量（ 供水量） ， 单泵、 双泵及三泵并联运行 时隧洞 计算负压值 （ 安全性） ， 泵 的流 量、 效率 、 扬程（ 经济合 理性 ） 等 因素 ， 比较不 同组 合的优 次， 确定最
四种优化方法在水库优化调度中的运用
四种优化方法在水库优化调度中的运用田昆河海大学水利水电工程学院，南京（210098）E-mail ：ambitious1984@摘 要：本文用动态规划法、增量动态规划法、逐步优化算法和遗传算法四种优化算法，编写Visual Basic 程序，建立模型，研究单一水库的优化调度问题。
通过实例计算，对四种方法进行比较分析，结果正名逐步优化法和遗传算法收敛速度快，且能达到全局最优解。
关键词：水库调度；动态规划；增量；遗传算法本文以整个调度期内发电量最大作为优化的目标函数，建立单一水库确定性模型，用动态规划、离散微分动态规划、逐步优化算法和遗传算法四种方法分别编写Visual Basic 程序，对同一实例进行计算，通过结果比较，表明逐步优化法(POA)和遗传算法(GA)收敛快，且能得到全局最优解，计算效果较好。
1. 动态规划（DP ）动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种最优化方法。
它把比较复杂的问题划分成若干阶段，通过逐段求解，最终获得全局最优解。
本次计算中，调度期取一年，按月份划分调度时段，以调度时段 t (t =1,2,…..T )作为阶段变量，库容t V 作为状态变量，各时段发电用水量t Q 作为决策变量，对应于一个阶段效应t N (t Q ,t V )，引入罚函数，所以顺时序确定性动态规划模型为[1]：[]∑=∂−−T t t t E EF W E 1)(max σ （1）递推方程： {)(),(max )(11−−+=t t t t t t t V N V Q N V N （2）考虑以下约束条件：s.t ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≤≤≤≤≤≤−=∆−+T t N N N Z Z Z Q Q Q V V t Q S t t t t t t t t t t t t t ,......2,1)(max,min ,max ,min ,max ,min ,1 （3）上式中t S 为t 时段水库的天然来水，t Q 为t 时段水库的发电流量；min ,t Z ，max ,t Z 分别为t 时段的水库水位下限和水位上限；min ,t Q ，max ,t Q 分别为水轮机的最小和最大过水约束；min ,t N ，max ,t N 分别为t 时段水轮机的最小技术出力和最大预想出力。
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。
水库调度优化方法研究
水库调度优化方法研究摘要：水库调度对于有效利用水资源，保障水电供应具有重要意义。
本论文基于水库调度优化方法的研究，旨在提出一种能够实现水库优化调度的有效算法，并通过实验案例分析和结果讨论评估其效果。
首先，文中综述了水库调度方法的发展历程，并概述了目前存在的问题和挑战。
其次，构建了水库调度模型，并对传统的优化算法进行了应用和评估。
然后，还尝试了基于智能算法和数据驱动的水库调度优化，并探索了新兴技术在水库调度中的应用。
最后，通过实验案例分析和结果的讨论与解释，验证了所提出方法的有效性和可行性。
本研究为水库调度优化提供了有益的参考和指导，为水资源的合理利用和水电供应的可持续发展提供了理论和实践支持。
关键词：水库调度优化；水资源利用；水电供应一、引言水库是一种重要的水利工程，广泛应用于水资源调控，洪水防治和水电能源等领域。
水库调度是指合理安排水库蓄水和释放水量的过程，旨在实现对水资源的高效利用和保障水电供应的稳定性。
然而，由于气候变化，人口增长和经济发展等因素的影响，水库调度面临着日益复杂的挑战。
因此，研究水库调度优化方法具有重要的现实意义和理论价值。
本研究的目的是探索和提出一种有效的水库调度优化方法，以满足不同需求下的水资源管理和水电供应要求。
通过建立合理的调度模型和采用适用的优化算法，可以实现水库调度的最优化，进而提高水资源的利用效率和水电供应的稳定性。
此外，通过对现有研究成果的综述和分析，可以为水库调度优化领域的进一步研究提供参考和借鉴。
二、水库调度方法的发展历程水库调度方法的发展历程可以追溯到20世纪初。
以下是关于水库调度方法发展的简要概述，经验法阶段（20世纪初-1950年代）在早期，水库调度主要依靠经验法，基于经验规则和专家知识进行决策。
这种方法的缺点是依赖于个人经验，不适应现代化管理和复杂化的系统需求。
数学规划方法阶段（1960年代-1980年代）随着计算机和数学优化技术的发展，数学规划方法被引入水库调度中。
水电站的优化调度与运行管理研究
水电站的优化调度与运行管理研究水电站是利用水能转化为电能的重要能源设施，对于稳定供电和推动经济发展起着至关重要的作用。
然而，由于水电站的复杂性和特殊性，其优化调度与运行管理一直是领域内的重要研究方向。
本文将从不同角度探讨水电站的优化调度与运行管理研究。
一、水电站的优化调度研究1.1 智能优化算法在水电站调度中的应用智能优化算法是指基于人工智能和优化理论的算法，在水电站调度中具有重要的应用价值。
其中，遗传算法、模拟退火算法，蚁群算法等常用的优化算法可以用于解决水电站优化调度问题。
1.2 多目标优化方法在水电站调度中的应用水电站的调度问题往往涉及到多个冲突的优化目标，如发电效益、环境效益和社会经济效益等。
多目标优化方法可以帮助决策者权衡不同的目标，得到最优的调度策略。
1.3 考虑不确定性的水电站调度模型水电站调度过程中存在许多不确定因素，如天气变化和水位波动等。
因此，考虑不确定性的水电站调度模型成为研究的热点。
通过引入概率论和统计方法，可以建立更为准确的模型，提高水电站调度的性能。
二、水电站的运行管理研究2.1 水电站设备健康监测与故障诊断水电站设备的健康状况对于运行管理至关重要。
通过采集和分析设备的数据，可以实现对水电站设备的健康监测和故障诊断。
这有助于提前预防设备故障，保障水电站的运行稳定性和安全性。
2.2 水电站的运行优化针对水电站的不同运行阶段和运行条件，研究运行优化方法对于提高水电站的发电效率具有重要意义。
通过对水电站的运行参数进行优化调整，可以实现最大限度地提高水电站的发电效率。
2.3 水电站的维护管理研究水电站设备的维护管理对于保障设备的正常运行和延长设备寿命具有重要作用。
通过合理制定维护计划和优化维护策略，可以提高水电站的设备可靠性和安全性。
三、水电站的优化调度与运行管理案例分析通过对实际的水电站进行案例分析，可以更好地理解并应用优化调度与运行管理的理论。
例如，可以选取某一水电站，分析其调度和管理过程中存在的问题，并提出相应的改进建议。
水电站优化调度研究
水电站优化调度研究随着我国经济的发展和人口的增长，电力需求量也在不断增加。
同时，环境保护成为社会热点，传统的煤炭、石油发电已经难以满足对环境的要求。
在这种情况下，水力发电成为了重要的能源选择。
而如何优化水电站的调度，提高水电站的发电效率，成为了当前需要解决的问题之一。
一、水电站优化调度的意义水电站的优化调度与经济、社会、环境等多个方面息息相关。
首先从经济角度来看，水电站的发电效率直接影响电力的生产成本，也是电力市场竞争的重要因素之一。
其次，水电站的优化调度也对能源的利用效率产生重要影响。
通过科学合理的调度，大力发展水电，就能更好地保护生态环境，降低温室气体的排放，推动绿色低碳经济的发展。
二、水电站优化调度的难点水电站优化调度是一个复杂的系统工程，其中涉及到了多个学科的知识，包括水文学、水利工程学、电力系统等。
针对其调度难点，主要集中在以下几个方面：1、水电站的调度与水文情况紧密相关。
由于水文情况的影响，水电站的来水量、机组的效率、发电量等变量都会发生变化。
因此，水文信息的获取和准确性是影响水电站调度的关键因素之一。
2、电力市场的不稳定性。
由于电力市场的快速变化，水电站的供电任务也会受到影响，进而对后续的调度产生影响。
同时，电力市场的价格变动也会对水电站的经济效益产生较大的影响。
3、水电站装备的现状及技术水平。
不同水电站的机组不同，其运行规律、性能参数也有所不同，在调度中也要考虑到这些差异。
三、水电站优化调度的研究方法水电站优化调度是一个复杂的多目标优化问题，需要综合运用多种科技手段进行研究，如人工智能、优化算法等。
为了提高水电站调度的效率，需要从多个方面进行研究和优化。
1、水情信息的处理与应用。
近年来，随着物联网技术的发展，水文监测设备智能化、网络化的趋势增强，提供了更多可靠的数据，为优化水电站调度提供了可靠的信息支持。
使用机器学习模型，结合水情监测数据，可以建立更为准确的水电站发电模型，从而更精准地预测未来的来水量和发电量。
水利水电工程防洪调度方案优化策略研究方案提出思路与方法
水利水电工程防洪调度方案优化策略研究方案提出思路与方法一、引言水利水电工程是保障社会正常生产生活运行的重要基础设施，而洪水灾害是常见的自然灾害之一，给各地的经济和人民生命财产安全造成了严重威胁。
因此，针对水利水电工程中的洪水调度问题，提出优化策略的研究方案十分必要。
二、现状分析首先，我们需要对水利水电工程的现状进行分析，了解目前的防洪调度方案存在的问题。
在实际应用中，传统的调度方法往往依赖于经验和常规操作，并不能充分利用现代化技术手段进行优化。
此外，由于水利水电工程的复杂性和不确定性，通常面临着多变的气候条件和区域特点，因此需要制定适应性强的调度方案。
三、提出优化策略的思路为了解决水利水电工程防洪调度问题，我们可以从以下几个方面思考：1. 数据分析与建模：首先，需要收集并分析历史洪水数据、水位数据、降雨量数据等，建立数学模型来描述洪水过程。
通过对数据的综合分析，可以预测未来可能出现的洪水情况，为调度决策提供依据。
2. 优化算法研究：针对水利水电工程的复杂性，我们可以借助优化算法的方法来求解最优的调度方案。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，通过不断迭代求解，找到最优的结果。
3. 多目标协调决策：在实际应用中，我们需要考虑多个目标的权衡和协调，例如提高水电站的发电效益、减轻下游洪水的威胁等。
通过建立多目标优化模型，并采用多目标优化算法进行求解，可以得到一系列满足各种目标的最优调度方案。
4. 灵活调度策略：考虑到洪水情况的不确定性和复杂性，灵活的调度策略显得尤为重要。
我们可以引入实时监测技术和先进的信息系统，及时掌握洪水情况和预警信息，并根据情况灵活调整调度方案，以最大限度地减少洪灾造成的损失。
四、研究方法为了提出合理的优化策略，我们可以采用以下研究方法：1. 文献综述：通过对已有文献的梳理和分析，了解国内外学者在水利水电工程防洪调度方案优化方面的研究进展和成果，为我们的研究提供理论基础和借鉴经验。
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。
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１ 水 电站 水 库优 化 调 度 模 型
２ 求解 算 法
水 电站水库 优化 调度 就是根 据水库 人流 、电力
系统负荷 及其他 综合 利用 要求 ，寻求最 优 的水库运
行 调度 方 式 。 “ 电量 最 大 ” 为优 化 准 则 的水 电 发 作
约束 处理思 路 不适用 于Ｐ Ｏ Ｓ 模型 ，针对过 去 水 电站
式 中： 为整个调度期内最大发电量 ； 为水库ｔ 时段 平 均 出 力 ． ￡ 时段 长 ； 第ｔ △为 Ｚ为 时段 初 水位 ； 为第 ｔ 时段 初 蓄 水量 ； …么 分别 为 第ｔ 时段 水 位 最小 值
和 最 大 值 ； …
出库流量 ； 量；
大值
水库 ＰＯ 化调 度模 型求 解方 面存 存 的误 区 ，本 文 Ｓ优
将 主要 研究 水 电站水 库优 化调 度模 Ｐ Ｏ Ｓ 求解 算法
分 别 为第 ￡ 段 蓄 水 量 的 最 小 时
值 、最 大值 ； ｇ为第ｔｆ 的入 库 流量 ； Ｈ段 ； Ｑ为第ｔ 的 时段
， ≤ ≤ ｖ
大 系 统分 解 协调 法 （Ｓ Ｃ） ＬＤ 和遗 传 算 法 （ Ａ） Ｇ 等㈣ 。
粒子 群优 化算 法 （ Ｓ 由于 其参 数少 ， 敛速 度快 ， Ｐ Ｏ） 收 易 于编程 实 现 ． 近几 年也 被 广泛 应 于研 究解 决 水
库 优化 调度 问题ｆ 。 铀】
Ｑ ≤Ｑ≤Ｑ．
Ｖ ＝ － Ａ ＋ ｑ） ｔ ・ Ｖ＝／ 。Ｉ ＝ 肌
（） ４
（） ５ （） ６
由于Ｐ Ｏ 于群 智能并 行寻 优算 法 ，与Ｄ 等传 Ｓ属 Ｐ 统 算法 的寻优机 制不 同 ，存 水 电站 水库优 化调 度模 型 求解 上 ，Ｄ 、 次优 化 算法 （Ｏ 等 传 统 方法 的 Ｐ逐 Ｐ Ａ）
收 稿 日期 ：０ ０ ０ — ６ ２ １— ２ ２
算 法 。 电站 优化 调度 属于 多阶段 连续决 策问题 ， 水 用 动态 规划 法求解 该 问题 的思路 如下 ：以调度 时段 变 量ｔ＝ ，， ，作 为 阶段变量 ， 容（ （ｌ …凡 ｔ ２ ） 库 蓄水量 ） 为状 作
作者 简 介 ： 秋 义 （ ９ ８ ） 男 ， 万 荣 人 ， 十 ， 作 及研 究 方 为水 电 系统 优 化 调 度 。 席 １ ７一 ， ｔ ｈ 博
２１ 动态规 划法 ．
Ｄ 是 求 解 水 电站 水 库 优 化 调 度 模 型 的最 常 用 Ｐ
站水 库优 化调度 模型 是最 常用 的一 种模 型 ，该 优化 问题 可描述 为 ：给定调度 期 内入库径 流和 水库始 末
水位 ． 合考 虑各种 约束 条件 ， 定水 库 的发 电， 水 综 确 【 ＿ ｝ Ｊ
关键 词 ： 库优 化 调 度 ： 态 规 划 ；Ｏ Ｐ Ｏ 水 动 Ｐ Ａ；Ｓ
中图分类号 ：Ｖ ９ ．１ Ｔ ６ ７１
文献标志码 ： Ａ
文章编号 ：６ ３ ７ ９ （０ ０ ０ — ０ ４ ０ １７ — ５ ８ ２ １） 调度期 内的发 电量 最大 。 过 使
的值 ， 得 出力 ＋ 『最 大 ， 到新 的 ，以此 使 Ⅳ 得 ，
代 替 。
（ ）以此逆 时序 类 推计 算 ， 到求 出 ， 成第 ４ 直 完
０ 引言
水 电站 水库 优 化 调度 传 统 求 解 方 法 有 线 性 规
划法 （ Ｐ 、 线性 规 划法 （ Ｌ ） 动态 规划 法 （ Ｐ 、 Ｌ ）非 ＮＰ、 Ｄ ）
目标 函数 ：
：ｍ ．ｘ ｄ
∑Ｎ ｔ ｔ Ａ
ｌ
（ １ ）
（） ２
（） ３
约束 条件 ： Ｖ ≤Ｖ≤Ｖ 或 ≤ ≤
７ ０４ ） １ ０ ８
７０ ４ ： １ ０ ８
３西安理 工 大学 ． 西 西安 ． 陕
摘
要： 针对水 电站水库优 化调度模 型的求解 ， 比较 了常用 的动态规划法 、 逐次优化法（Ｏ ） Ｐ Ａ 和粒 子群优化 算法
ｆＳ １种求解方法。给 出了３ Ｐ Ｏ３ 种算法的实现过程及约束处理方法， 尤其针对粒子群优化算法， 纠正了常见的约束处 理和算法不结合问题。结论认为Ｐ Ｏ Ｓ 水库优化调度模型和解法融合 了模拟调度的思想， 更容 易为调度人员所接受， 且能有效避 免动态规划“ 维数灾” 问题， 但存在计算时间长， 实时性差等问题， 在实效要求较低情况下可以应用。
、 分 别 为 第 段 泄 流 量 的最 小 Ｑ 时
的约束 处理 方 法 ，并 与传 统 的Ｄ 、Ｏ Ｐ Ｐ Ａ方法 进 行 比
较 ，以期 在水 电站水 库优化 调度 中更好 地理解 和恰 当应 用这些 方法 。
值、 最大 值 ； ， 州分别 为 第ｔ， 的时段 初 、 蓄 水 Ｈ￣ ｊ 段 末
ＧＡ ＳＩＥ整理褫器 ＵＮ ＨＪ Ｉ
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态 变量 ， 出力 作 为决 策 变量 ， 量 平衡 方 程 即为状 水
态 转移 方程 ， 态规 划 逆时序 递 推方 程 为 ： 动 （ ＝ ａ ［ ， Ｅ Ⅲ ］ ）ｍ ｘ Ｅ（ Ｑ） 三（ ） ＋ （） ７ 式 中 ： （ 为从 第 胡 段 初 水库 蓄 水 量 出发 ， 寸 到第 ｎ 时 段 的最优 总发 电量 ； ， 面临 时段ｔ （ ｐ） 为 在时 段初 水 库蓄 水量 为 和该 时段 发 电引 用 流量 为 时 的发
鬻 器 ；
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水 电站水库优化调 度 几种 求解方 法的比较研 究
席 秋 义 李 成 家ｚ畅建 霞ｓ ， ，
（． 西电力科 学研 究 院， １ 陕 陕西 西安 ７０ ５ ： ． １０ ４ ２陕西省 电力公 司 。 陕西 西安