梯级小水电站日负荷优化分配计算的逐次优化法

流域梯级水电站优化调度的方法概述流域梯级水电站是指位于同一流域内的多个水电站组成的梯级系统。

优化调度是指通过科学的方法和技术手段，使梯级水电站在满足电能需求的同时，最大程度地提高水资源的利用效率和水能的开发利用能力。

本文将探讨流域梯级水电站优化调度的方法。

1. 水能资源评估和预测水能资源评估是流域梯级水电站优化调度的基础，通过对水文数据的分析和模拟，可以对流域内的水能资源进行准确的评估。

同时，建立预测模型，对未来一段时间内的水文情况进行预测，为优化调度提供参考依据。

2. 多目标规划模型流域梯级水电站的优化调度涉及到多个目标，如最大化发电量、最小化排洪量、最大化水库蓄水量等。

通过建立多目标规划模型，可以将这些目标进行量化，并通过运算得到最优的调度方案。

3. 系统仿真模拟流域梯级水电站是一个复杂的系统，涉及到多个水库、多个发电机组之间的相互作用。

通过建立系统仿真模型，可以模拟水库调度、水流传导过程等，以及各个站点之间的调度策略。

通过对不同的调度策略进行仿真比较，可以找到最优的调度方案。

4. 智能优化算法传统的优化方法对于大规模的梯级水电站系统来说，计算复杂度较高。

因此，采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，可以有效地解决这个问题。

通过遗传算法等方法，可以搜索解空间中的最优解，快速得到最优的调度策略。

5. 实时调度与决策支持系统实时调度是指根据当前的水情和电网负荷情况，对水电站进行即时调度。

通过建立决策支持系统，实时收集和整理数据，并基于模型和算法，给出合理的调度建议。

这样可以使梯级水电站的调度更加灵活和高效。

6. 多模型集成与协调由于流域梯级水电站的复杂性，不同的模型和方法可能会得出不同的调度策略。

因此，需要建立多模型集成与协调的方法，将不同的模型进行整合，并通过协同调度的方式，得到更加优化的结果。

结论流域梯级水电站在满足电能需求的同时，对水能资源的利用效率和水能的开发利用能力提出了更高的要求。

山区日调节小水电站水能计算邓胜权【摘要】针对日调节水电站水能计算方法按日平均流量计算日平均出力，忽略了日调节水库对径流的调节作用，不能充分体现日调节水库带来的发电效益这一问题，提出了山区日调节小水电站水能计算改进方法，并通过实例说明了计算方法和步骤。

改进后的计算方法充分考虑了汛期日调节水库的调节作用，提高了水量利用率，较真实地反映了日调节水库的效益，为山区日调节水电站选择调节库容提供依据。

%In traditional hydropower energy calculation method for daily regulation hydropower stations , the daily average output is calculated by the daily average water flow , while the daily regulation effect of the reservoirs and the regulation benefit are ignored.Thus, an improved calculation method is proposed for small daily regulation hydropower stations in mountainous areas .The calculation steps are illustrated by examples .In the improved method , the daily regulation effect of the reservoirs in flood season is considered and the regulation benefit is accurately reflected .It provides useful refer-ences for the selection of regulating capacity .【期刊名称】《水电与新能源》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】4页(P36-39)【关键词】日调节水电站;调节效益;水能计算;方法改进【作者】邓胜权【作者单位】恩施永扬水利电力勘测设计有限责任公司，湖北恩施 445000【正文语种】中文【中图分类】TV76;TV131.4水能资源是自然界优质的清洁能源。

分聍电价下梯级水电玷日优化调度模型的探讨黄炜斌，马光文，张军良(四川大学水电学院，四川成都610065)摘要：梯级水电站日优化调度模型在考虑电网负荷要求和梯级水电站各机组的振动区的前提下，采用电网允许的峰平谷负荷比约束目内各时段的出力。

达到了减少机组起停次数的目的。

模型采用动态定出力求解，以梯级电站发电收入最大化为目标，并用实例对此模型进行了计算。

计算过程和结果表明，动态定出力求解时间短，优化结果与目前的电网需求相一致。

关键词：梯级水电站；短期优化调度；负荷比D i s cus s i on on Shor t-t er m O pt i m al O per at i on M od el of C as cade H yd r opow er S t at i ons und er T O U Pr i ceH uan g W ei bi n，M a G u angw en，Zhan g Jun l i a ng(Sc hool of H ydr aul i c s E ngi neer i ng，S i c hua n U ni ve r si t y，C he ngdn Si e huan610065)A b s t r a ct：A new op t i m al op er at i on m odel of ca sc ade hydropow er s t at ions c a n m i ni m i z e t he s t ar t—s t op t i m es of hydr oel ect r i c uni t s a nd m axi m i ze t he ge ner at i o n benef i t af ter co nsi d er i n g t he po w e r sy st e m l oad a nd t he un st abl e op er at i on z o ne s of hydropow er uni t s a nd t ak i ng per m i t t ed pe ak，a ver age a nd val l ey l oad r at i o as t he const r ai nt s of ou t put．T h e m odel w as sol vedby dynam i c program m i ng al g or i t hm a nd under t he con di t i on of f i xed out p ut regul at i on．The cas e st u dy s ho w s t h at t he opt i m a l oper at i on can m e et t he dem and of pow e r s y s t em．K e y w or ds：cas c ade hydropow er st at i on；shor t-t er m opt i m a l oper at i on；I oad r at i o中圈分类号：T V697．12文献标识码：A文章编号：0559—9342(2010)08-0078-030引言随着我国水电工程建设的发展，如何在一天内合理分配水资源。

梯级水电站优化调度研究现状
梯级水电站调度优化是由于梯级水电站的特殊性而有许多特殊的优化
问题。

梯级水电站是指由两级或两级以上河道梯级水库组成的水电站组，
由于梯级水电站由不同河道梯级水库组成，在不同的梯级水库中，水位变
化会影响水库的总库容，同时也会影响上游水库的出力，因此，梯级水电
站的调度比其他水电站更加复杂，因此，梯级水电站调度优化受到很多研
究者的关注。

近年来，梯级水电站调度优化已经成为一个备受关注的研究方向之一，在这一领域中，有许多研究者做了大量探索性的工作。

比如，梯级水电站
水力学和择优调度研究中，许多研究者基于最小总成本和水库有效库容模型，探讨了多库容梯级水电站的调度优化；另一方面，为了加深对梯级水
电站调度优化的理解，许多研究者基于随机水文流量模型，建立了基于随
机水文流量的梯级水电站调度优化模型；此外，还有许多研究者基于综合
水和电的模型，建立了梯级水电站调度优化模型。

在梯级水电站调度中，还有许多问题没有被完全阐明，需要进一步的
研究。

电厂负荷的优化分配方法缪国钧;葛晓霞【摘要】分析了几种电厂负荷优化分配方法的特点,阐述等微增率电厂负荷优化分配方法的原理,介绍了lingo软件在电厂负荷分配中的运用方法.通过算例说明,等微增率法与采用lingo软件进行电厂负荷优化分配的结果相同,混沌优化算法与lingo 软件进行负荷分配结果相近,对电厂多台机组间的负荷优化分配方法的选择具有一定参考价值.【期刊名称】《电站辅机》【年(卷),期】2010(031)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】电厂;负荷;优化分配;等微增率;混沌算法【作者】缪国钧;葛晓霞【作者单位】南京工程学院,能源与动力工程学院,江苏,南京,211167;南京工程学院,能源与动力工程学院,江苏,南京,211167【正文语种】中文【中图分类】TM714节能减排是电力企业当前的一项重要工作,因此,充分挖掘企业内部的节能潜力并努力降低发电成本,增强发电企业的投入产出,以加强企业在市场的竞争能力,已显得非常重要。

过去,有些电厂在对多台机组间的负荷分配时,通常的做法是让效率高的机组多带负荷,或是在各机组间平均分配负荷,这种选择在多数情况下并不是最经济的。

因此,电厂迫切需要既能在各种运行工况下科学地、简便地提供机组间负荷分配的结果,又能保证负荷分配的结果是经济的、可信的方法,以达到降低全厂发电成本的目的。

现就电厂负荷优化分配的常见方法进行简要介绍和分析。

通过算例说明等微增率法、混沌优化算法及lingo软件在电厂负荷分配中的运用效果。

这项工作的实施对电厂多台机组间的负荷优化分配具有重要意义。

(1）优先次序法优先次序电厂负荷分配法以机组的运行效率为依据,先算出各机组单独运行时的最大效率,然后按照各机组的运行效率由高到低的顺序排列,在此基础上各机组依次带负荷。

该方法实现简单、计算速度快,缺点是常常找不到最优解。

(2）等微增率法等微增率法是在等式约束条件下,利用基于数学极值理论得到的等微增法,实现机组间的负荷优化分配。

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。

五、发电运行方案的调度与优化技术目前，发电运行方案的调度与优化主要依靠以下技术：1.数学模型与优化算法：利用线性规划、动态规划等方法，建立发电运行方案的数学模型，通过算法求解最优解；2.人工智能技术：利用神经网络、遗传算法等人工智能技术，对发电运行方案进行优化和决策；3.数据分析与预测：通过对历史数据的分析和预测，及时发现异常情况，提前做好调度与优化决策。

梯级水电站短期联合优化调度分析摘要：随着节能减排与能源结构调整的不断深入，国内各个主要流域目前已经形成了一定规模的梯级水电站系统。

为发挥梯级水电站发电、防洪、灌溉、供水的经济效益，水电站联合优化调度运行至关重要，这将有利于降低水电站发电成本，还能为水电站的稳定运行提供科学参考依据，深入挖掘水轮发电机组在水电站中的发电潜力，以短期联合优化调度提高运行效率。

关键词：梯级水电站；短期运营；联合优化调度引言：水能水资源作为一种可再生、可循环利用的绿色能源，水电站的联合调度运行方式决定了水能资源的实际利用效果。

水电站在运行中肩负着水利系统与电网电力系统运行的双重功能，水轮机组在电网电力系统中存在负荷波动，有着电网调频与调峰任务特点，通过水力发电方式降低能耗，减少污染程度。

1.梯级水电站实施联合优化调度的重要意义梯级水库联合优化调度对保障水电系统稳定运行、提高资源利用效率、提升梯级整体效益有着至关重要的意义。

联合优化调度过程中，以日作为时间尺度的优化调度方式确定了调度战略在每天的执行方式，水电站日内运行过程中建立基于多种复杂因素的短期调度模型，应用多种优化算法建造模型并求解，目前已成为梯级水电站运行的重要手段。

梯级水电站优化调度模型本身是一个高维且非线性问题，整个模型求解的过程十分复杂。

不仅如此，水流流达时间的存在会让优化调度涉及到短期梯级水电站间跨时段水量平衡与水量耦合问题。

目前用于计算短期优化调度模型的方法主要有两种，一种是基于传统动态规划的逐步优化算法，这类方法收敛速度比较慢，计算效果会对初始可行解存在较大的依赖性，计算需要较长的时间。

另一种是基于遗传算法和粒子群算法的智能型算法，不仅能求解速度快，且运行效率高，但是计算期间容易出现结果不一致的问题。

通过水电的网上竞价方式，不同梯级水电站都会独立参与竞争，报价内容基本不对外公开，下游水电站无法评估发电能力。

比如上游水电站竞价成功，下游水电站未成功，当下游水位已经贴近储水位的时候，此时就会出现弃水的现象，这样做无形中违反了水资源高效利用的原则。