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数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法

2024-05-12

基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法

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水电规模急剧扩大和电网调度精细化要求不断提高给水电调度的时效性和结果可用性带来极大挑战.提出一种基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法,采用聚类分析从电站海量日发电数据中提炼出若干关键特性指标并聚类形成调度决策库;以此为基础,采用大系统分解协调方法对不同流域不同电站进行分层求解,并耦合逐步优化算法组合优选水电站群调度出力曲线及其变化幅值,快速得到合理可行的调度决策.澜沧江中下游梯级水电站群实例研究表明,所述方法能够快速获得水电站群发电出力曲线,且符合实际调度要求,是一种切实高效的实用化方法.

梯级水电站群蓄能控制优化调度方法 梯级水电站群蓄能控制优化调度方法 梯级水电站群蓄能控制优化调度方法
梯级水电站群蓄能控制优化调度方法

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近些年频发的极端干旱气候条件对特大流域水电系统提出了更精细化的蓄能控制要求。该文考虑蓄能轨迹约束,提出一种基于等蓄能线的梯级水电站群蓄能控制优化调度方法。引入可行域预压缩策略,采用数学组合理论和等蓄能线,依蓄能控制指标建立各时段梯级水库可行水位组合曲面,将蓄能控制下的优化问题转化为无约束问题,并采用动态规划实现高效求解。澜沧江中下游梯级水电站群调度结果表明,通过精细化控制梯级蓄能可以有效提高发电效益,降低供电破坏风险,与常规约束优化方法相比,所提方法高效快速、切实可行。

梯级水电站群短期优化调度方法研究 梯级水电站群短期优化调度方法研究 梯级水电站群短期优化调度方法研究
梯级水电站群短期优化调度方法研究

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梯级水电站优化调度对于增加系统发电量,降低耗水率,充分利用流域水能资源,提高整个梯级水电站群的经济效益和运行水平具有重要意义。建立\"一库多级\"梯级水电站群短期优化调度模型,研究采用逐步优化算法(poa算法)进行模型求解的方法和步骤,在此基础上开发调度软件,并以金溪流域梯级电站群为例对算法实际应用效果进行分析。研究结果表明,采用poa算法能够有效提高水电站发电量3%以上,且poa算法具有易于计算机程序实现的特点,在水电站自动优化调度方面具有较大优势。

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基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

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基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度 4.7

基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法—蚁群算法(antcolonyalgorithm,aca)。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。

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梯级水电站群短期联合优化调度研究

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梯级水电站群短期联合优化调度研究 4.4

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遗传算法是一种简单、适用的搜索方法,经常用于解决非线性复杂的问题。水库群的最优调度问题,就是利用搜索算法根据水库群进出水和综合利用情况,把水电站水库看作一个系统,把系统的各元素,输入/输出参数等简化和假设后建立简化通用的数学模型,用搜索算法对该数学模型进行优化仿真,得出最优解。

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由于负荷预测偏差、径流预报不准确,如何快速、可靠地调整发电计划是梯级水电群实时调度中的难点和关键问题,主要体现在快速躲避机组限制区、兼顾电站日前计划和出力平稳性、最小化电站弃水等3个方面。针对上述问题,提出复杂约束限制下的梯级水电站群实时优化调度方法及调整策略,包括电站计算序位确定、电站组合确定、负荷偏差光滑处理、厂间负荷偏差分配和弃水调整策略。引入负荷偏差光滑技术,重构负荷偏差,保证厂间负荷偏差满足出力平稳性要求;在厂间负荷偏差分配过程中,协调日前计划,动态调整电站出力,避免落入机组限制区;采用弃水修正策略,沿约束边界调整电站出力,实现预泄腾库。所提方法和策略,能够充分考虑日前发电计划指导性,避免电站出力频繁波动,保证机组实时躲避限制区运行,避免不必要弃水发生。贵州电网乌江流域梯级水电站群厂网协调实际过程模拟分析表明,所提方法和策略能够快速可靠地满足实际工程要求,是一种是切实可行的方法和策略。

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梯级水电站发电优化调度研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”,或陷入局部最优解的缺陷,本文提出了免疫蛙跳算法(isfla)。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作,同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明,通过将isfla与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比,isfla在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。

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梯级水电站群联合优化调度研究与应用

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梯级水电站群联合优化调度研究与应用 4.6

梯级水电站群联合优化调度研究与应用

为保证梯级水电站安全、稳定、高效运行,充分利用水资源,需要对梯级水电站进行联合优化调度。根据梯级水电站蓄能最大原则,全方位考虑梯级水电站运行的约束条件,通过逐步搜索算法,对梯级水电站面临时段的运行进行优化计算,并根据优化结果制定梯级水电站优化调度规则。梯级水电站蓄能最大原则在短期能使梯级水电站蓄能最大,长期能使梯级水电站群发电量达到最大,根据梯级水电站蓄能最大原则制定的梯级水电站,短期调度规则能够使梯级水电站取得效益最大化。

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郁江梯级水电站群联合优化调度初探

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郁江梯级水电站群联合优化调度初探 4.3

郁江梯级水电站群联合优化调度初探 郁江梯级水电站群联合优化调度初探 郁江梯级水电站群联合优化调度初探

郁江梯级水电站群由西津、仙依滩和桂航3座水电厂组成。针对西津电厂出力变化频繁,加上西津下游两电厂装机容量较小,经常出现弃水,用增量动态规划法进行了联合优化调度探索,同时介绍马斯京根分段流量演算法。

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梯级水电站联合优化发电调度

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梯级水电站联合优化发电调度 4.8

梯级水电站联合优化发电调度 梯级水电站联合优化发电调度 梯级水电站联合优化发电调度

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。

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梯级水电站群常规调度图优化编制研究

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梯级水电站群常规调度图优化编制研究 4.7

梯级水电站群常规调度图优化编制研究

本文应用大系统分解协调理论,讨论了梯级水电站水库常规调度图的优化编制方法,并结合汉江上游石泉、安康两梯级水库得出了相应结果,为梯级水电站水库常规调度图的优化编制提供了可行的途径.

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梯级水电站优化调度研究 梯级水电站优化调度研究 梯级水电站优化调度研究

本文首先从目标函数和约束条件两个方面,介绍了梯级水电站优化调度的各类数学模型.然后对目前研究比较广泛的各类优化算法进行了综述.最后指出随着水电能源的开发,梯级水库优化调度下一步可能的发展方向.

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梯级水电站优化调度运行研究

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梯级水电站优化调度运行研究 4.4

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随着经济社会不断发展,我国能源结构也随着不断变化,水电资源作为一项重要能源,其发展好坏直接关系到我国的可持续发展道路.梯级水电站作为水电的一种关键形式,必须对其进行发电优化调度,从而保证水资源得到合理利用.本文主要针对梯级水电站的主要特点和未来发展方向,总结了我国的一些成果,并深入分析了其运行过程中的主要问题,通过对模型进行改进,对其进行优化调度,提出了新的调度模型.

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梯级水电站优化调度研究现状

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梯级水电站优化调度研究现状

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和优化算法。

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流域梯级水电站联合优化调度

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流域梯级水电站联合优化调度 4.4

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宏观视角下的流域梯级水电站联合调度金沙江区域梯级水电站迈入\"调控一体化\"时代长江上游大型水电站群联合调度发展战略流域梯级水电站联合优化调度的必要性及对节能减排的作用气候变化条件下的三峡梯级水库调度长江上游大型水电站群联合调度关键科技问题探讨

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梯级水电站短期周优化调度规律探讨 4.5

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建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解。通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律。梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考。调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则。

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梯级水电站短期优化调度研究

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梯级水电站短期优化调度研究 4.6

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在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。

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梯级水电站群并行多目标优化调度方法

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梯级水电站群并行多目标优化调度方法 4.4

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为保障梯级水电站群多目标优化调度问题的计算效率和求解精度,提出了基于fork/join多核并行框架的并行多目标遗传算法.该方法以多目标遗传算法为基础,引入多种群异步进化策略保证种群间个体多样性;采用迁移机制保障子种群的信息有机互馈,提升算法收敛性和解集多样性;利用并行技术实现子种群在各内核的同步求解,提高计算效率.针对问题特点,耦合个体实数串联编码方法、混沌初始化种群策略和约束pareto占优机制等,进一步提升方法寻优性能.澜沧江流域梯级水电站群多目标优化调度结果表明,所提方法可充分利用多核资源,提升模型计算效率与求解精度,并能获得分布均匀、合理可行的调度方案集,为水电系统多目标高效决策提供科学依据.

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能源系统工程——基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

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能源系统工程——基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度 4.6

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提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法(antcolonyalgorithm,aca).算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划.算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解.实例计算结果表明,算法可以求裤一具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题.算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法.图1表2参8

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基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

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基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度 4.7

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将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题,并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力.以最小耗水率模型为例,给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤,并通过龙羊峡-李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性.结果表明,与遗传算法相比,改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案.优化结果在取得更低耗水率的同时,减少了机组的启停次数,并且使所有机组连续高效运行,从而降低了机组的维护费用,并增加了梯级的经济效益.

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梯级水电站优化调度的改进粒子群算法

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针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。

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梯级水电站群调度函数的模型与评价

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针对梯级水电站群实际运行的优化调度指导需求,在多元线性回归算法基础上引入f检验和拟合优度检验判别机制,建立了基于梯级水电站优化调度的调度函数逐步优化算法,并将该算法应用于金沙江—长江大型梯级电站系统调度函数制定中,通过时间因子、空间因子和能量因子3类待选自变量的合理筛选,构建出具有指导梯级运行意义的梯级各电站优化调度函数。该函数形式简洁,具有良好的可操作性和可解释性。将用调度函数模拟梯级运行结果与同系列优化调度结果进行比较分析,结果表明调度函数指导梯级运行较好地保留了优化调度的各方面效益,具有较高的模拟精度和实用价值。

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梯级水电站水电联合优化调度系统研究

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介绍分析梯级电厂水电联合调度的技术和策略,以及相应的计算机系统的组成原则。

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梯级水电站优化调度模型与算法研究

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如今,广大民众对能源的需求量越来越高,但是我国的能源可用量却越来越少,在这种情况下,对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实,梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注.而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述,使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

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吴晓龙

职位:安全评价师(二级)

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法文辑: 是吴晓龙根据数聚超市为大家精心整理的相关数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法资料、文献、知识、教程及精品数据等,方便大家下载及在线阅读。同时,造价通平台还为您提供材价查询、测算、询价、云造价、私有云高端定制等建设领域优质服务。PC版访问: 数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法
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