水电站调度优化设计与算法研究

第３９卷第３期　２００６年３月　天津大学学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｔｉａｎｊｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｖｏ１．３９　Ｎｏ．３　Ｍａｒ．２ｏｏ６　

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度　

练继建，马　超，张　卓　

（天津火学建筑丁程学院，天津３０００７２）　

摘要：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厦自适　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，并通过龙羊峡一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．　

关键词：改进型蚂蚁算法；短期优化调度；启停优化；梯级水电站；遗传算法　中图分类号：ＴＶ６９７．１　文献标志码：Ａ　文章编号：０４９３—２１３７（２００６）０３—０２６４－０５　

Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ　Ｏｐｔｉｍａｌ　Ｄｉｓｐａｔｃｈ　ｏｆ　Ｃａｓｃａｄｅｄ　Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ　Ｓｔａｔｉｏｎｓ　

Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ａｎｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＬＩＡＮ　ｊｉ—ｊｉａｎ，ＭＡ　Ｃｈａｏ，ＺＨＡＮＧ　Ｚｈｕｏ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｉｖｉｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｉａｎｊｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３０００７２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ａｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＩＡＡ）ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｓｈｏｒｔ　ｔｅｒｍ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｉｓｐａｔｃｈ　ｏｆ　ｃａｓｃａｄｅｄ　ｈｙｄｒｏ－　

ｐｏｗｅｒ　ｓｔａｔｉｏｎｓ．Ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ　ａｎｄ　ｍｕｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｏｆ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｓｅａｒｃｈ　ｒａｄｉｕｓ，　

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。洪渡河中段形成了以沙坝水电站为龙头，由沙坝、石垭子、高生三级水电站所组成的梯级水库水电站群。其特点是梯级水电站数目较多，水库一般都具有日调节以上性能。水库的中长期调度一般均不考虑日调节或周调节性能水库，而梯级水电站短期优化调度需充分考虑整个梯级所有水库的性能，统一协调各水电站的运行方式，可发挥水电站群的最大潜力。它能综合考虑当时水电系统的运行状态(各水库水位、入库流量、机组状况等)和电网的实际状况，来制定水库运行方案，并下达到各水电站进行实施。

洪水大数据预测分析及水库电站自动化调度处理系统建设探索通用性气象水文GIS信息整合策略

针对现阶段防汛工作，深入分析当前工作中存在的信息采集和处理滞后问题引起的非科学性洪水调度导致的洪灾，提出建设自动化大数据整合洪水分析调度系统的可行性研究探索，科学地发挥水利工程的防洪减灾功能。

标签：大数据;防洪;自动化调度

1、防汛信息化现状

当前，在全球云计算、物联网等新兴信息技术和传统互联网络迅速发展和逐步深入应用的引领下，信息化已涉及各个角落，并酝酿着一场重大变革，不断寻求新的突破。依托基础地理、设施和功能的全部数字网络化、智能可视化的城市信息化已是必然趋势，而保证人民生命财产安全、保证社会经济建设有序发展的防汛信息化建设也逐步纳入重点发展的对象。

目前我国的防汛信息化建设还处于初期阶段，虽然也在不断尝试新科学技术的应用，但由于没有统一的标准规范，缺乏统筹规划和管理，防汛、水文、气象部门虽有信息资源共享，但在深广度上无从谈起，甚至一些地区部门间各自为政，导致防汛信息化仍任重道远。而信息化建设过程中，各单位的基础设施也存在重复建设，且较少考虑资源共享的需求，不仅造成资源浪费，还导致软硬件设施、应用开发技术架构等自成体系，资源共享困难。另外各单位间信息化水平参差不齐，无形中制约了信息化效能的整体提升，而信息化建设中存在的轻软件重硬件、轻培训重建设现象也是屡见不鲜。上述这些问题，制约着我国防汛信息化建设水平的持续发展和提高。

气象、水文信息是重要的调度决策信息来源。而当前社会背景下，各部门出于管理和自身利益的考量，加之缺乏统一规划下的整体和优先推进策略，在信息共享的推进上都是举棋不定，甚至望而却步，导致各部门之间的信息无法得到及时准确有效的传递，从而使防汛信息化共享道路步履维艰，致使水利工程在削减洪峰，错峰调度的作用也未得到充分发挥，而由于信息闭塞滞后导致的错误洪水调度决策，也让人类在社会的经济发展中付出了不小的代价。

水电站发电运行方案的调度与优化

一、引言

水电站作为一种清洁、可再生的能源发电方式，在能源领域具有重要地位。为了提高水电站的发电效率和经济性，需要进行科学合理的发电运行方案的调度与优化。本文将探讨水电站发电运行方案的调度与优化方法。

二、发电运行方案的目标

发电运行方案的调度与优化旨在实现以下目标：

1.确保发电机组的安全稳定运行，防止发生过负荷、过频、过流等故障；

2.最大限度地提高发电效率，实现经济效益最大化；

3.充分利用水资源，实现能源的可持续发展；

4.根据电力市场需求，灵活调整发电计划，确保电网供需平衡。

三、发电运行方案的调度

发电运行方案的调度是指根据水电站的特点和电力市场的需求，对发电机组进行合理的运行计划安排。调度过程中需要考虑以下因素：

1.水资源的变化情况：根据水库的水位、来水流量等因素，调整发电机组的开停机时间和输出功率； 2.电网负荷需求：根据电力市场的负荷需求，灵活调整发电机组的出力，确保电网供需平衡；

3.发电机组的技术指标：根据发电机组的额定容量、额定转速等技术指标，合理安排运行计划；

4.考虑环境因素：根据水电站所处的气候环境，如温度、湿度等因素，对发电机组进行适当的调整。

四、发电运行方案的优化

发电运行方案的优化是指通过算法和数学模型等方法，对发电运行方案进行优化，以提高发电效率和经济性。优化的主要内容包括：

1.最优出力分配：通过数学模型，确定各个发电机组的出力分配，使得整体的发电效率最大化；

2.最优调度策略：考虑水资源的变化、电网负荷需求等因素，制定最优的发电机组调度策略，实现供需平衡；

3.运行成本优化：通过成本模型，对发电运行方案进行优化，降低运行成本；

4.风险分析与处理：对潮汐、洪水等自然因素进行风险分析，制定合理的应对措施，降低损失风险。