基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

考虑调峰深度的梯级水电站短期发电计划制作方法摘要：近年来，为了达到目的，积极发展风能、光伏发电、储能等新能源，电网用电结构也在不断调整。

新能源系统联动带来的峰谷差异和峰位增加问题仍然是电力系统面临的主要问题之一。

水力发电机是高质量的最高电源，操作简单，调节范围广，操作灵活，启动快。

目前，水电调度专家对单层水电站的长期和短期峰进行了大量研究，但大部分研究集中在大型电网、流域间、大型单层水电站的峰峰峰上，监管力度较弱的中小流域峰值需求较小。

中小型流域的电力管理受最严格的管理法规约束，例如配电、群组标示、环境条件等。

短期电力需求的实际规划，不仅要满足峰值、水释放和高水位的综合需求，最大峰值负荷的规划方法也很复杂，无助于优化计算。

对于传统的规划方法，电力规划过程不够灵活，无法很好地了解电网的电力需求。

关键词：调峰深度；梯级水电站；短期发电计划；制作方法；引言为大力落实“30·60碳达峰碳中和”目标，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，水电、风电、光伏等可再生能源将是我国能源发展的主导方向，在未来能源转型中发挥支柱引领作用。

然而，风光强烈的波动性特征也给清洁能源消纳和电力系统安全稳定运行带来严峻的挑战。

水电作为启停迅速、运行灵活、响应快速、调节幅值大、技术成熟的传统优质可再生能源，是构建以风光新能源为主体的新型电力系统的重要支撑。

1新时期我国流域梯级水电开发面临的新挑战从我国水域不可开采水资源的建设条件到发展双碳目标导体和水处理系统的要求。

在一个新时代，我们的供水在发展、运营、管理、机构和机制方面也面临着一系列挑战。

分层水电站的安全和应急管理对水电开发提出了新的挑战。

近年来，极端天气事件导致了标准高洪涝频率的洪水，目前还没有统一的系统安全管理机制。

此外，分层水电站可以在单个项目中设计和施工，从而导致节能设计标准的偏差。

水下测站的安全和应急管理是困难的。

其中一个原因是气流阻力异常，该地区短时间降水大，极端天气事件导致洪水泛滥，导致中小地区电路板电压升高。

《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一摘要随着优化问题在科学、工程和技术领域的重要性日益增强，差分进化算法（DEA，Differential Evolution Algorithm）以其高效的优化能力和出色的适应性，在众多领域中得到了广泛的应用。

本文旨在探讨差分进化算法的优化方法，以及其在不同领域的应用研究。

首先，我们将对差分进化算法的基本原理进行介绍；其次，分析其优化策略；最后，探讨其在不同领域的应用及其研究进展。

一、差分进化算法的基本原理差分进化算法是一种基于进化计算的优化算法，通过模拟自然选择和遗传学原理进行搜索和优化。

该算法的核心思想是利用个体之间的差异进行选择和演化，从而达到优化目标的目的。

基本原理包括种群初始化、差分操作、变异操作、交叉操作和选择操作等步骤。

在解决复杂问题时，该算法可以自动寻找全局最优解，且具有较好的收敛性能和稳定性。

二、差分进化算法的优化策略为了进一步提高差分进化算法的性能，学者们提出了多种优化策略。

首先，针对算法的参数设置，通过自适应调整参数值，使算法在不同阶段能够更好地适应问题需求。

其次，引入多种变异策略和交叉策略，以增强算法的搜索能力和全局寻优能力。

此外，结合其他优化算法如遗传算法、粒子群算法等，形成混合优化算法，进一步提高优化效果。

三、差分进化算法的应用研究差分进化算法在众多领域得到了广泛的应用研究。

在函数优化领域，该算法可以有效地解决高维、非线性、多峰值的复杂函数优化问题。

在机器学习领域，差分进化算法可以用于神经网络的权值优化、支持向量机的参数选择等问题。

此外，在控制工程、生产调度、图像处理等领域也得到了广泛的应用。

以函数优化为例，差分进化算法可以自动寻找全局最优解，有效避免陷入局部最优解的问题。

在机器学习领域，差分进化算法可以根据问题的特点进行定制化优化，提高模型的性能和泛化能力。

在控制工程中，该算法可以用于系统控制参数的优化和调整，提高系统的稳定性和性能。

专利名称：基于混合策略的二进制差分进化算法的含分布式电源的配电网重构方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：邹锐,王超学
申请号：CN202010152439.1
申请日：20200306
公开号：CN111327050A
公开日：
20200623
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于混合策略的二进制差分进化算法的含分布式电源的配电网重构方法及系统，包括：建立配电网重构的数学模型，将配电网网损最小作为目标函数；确定分布式电源并入配电网后的节点类型；采用改进的二进制编码方式对配电网的可行解进行编码，进行种群的初始化；采用基于权重的当代最优个体与上代最优个体的比较方式选取不同的变异策略，并对变异操作后出现的无效解进行检测与修复；采用启发式的自适应交叉概率计算方式，采用和声搜索策略优化交叉操作，以二进制串作为个体的方式最终完成交叉操作；以和声搜索算法更新和声库的策略完成选择操作。

与现有技术相比，本发明具有鲁棒性高，寻优性能好，收敛代数低等优势。

申请人：西安建筑科技大学
地址：710055 陕西省西安市碑林区雁塔路13号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：孟大帅
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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。

一种求解随机有限缓冲区流水线调度的混合差分进化算法胡蓉;钱斌【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2009(0)12【摘要】针对随机有限缓冲区流水线调度问题(Flow shop scheduling problem,FSSP),提出混合差分进化(Differential evolution,DE)算法 OHTDE,用来最小化提前/拖后指标和最小化总体完成时间指标.oHTDE将DE和最优计算量分配(Optimal computing budget allocation,OCBA)技术以及假设检验(Hypothesis test,HT)有效结合.DE用于执行全局搜索和局部搜索;OCBA用于对有限计算量进行合理分配,从而保证优质解得到较多仿真计算量,提高了在噪声环境下获得优质解的置信度;HT 用于在统计意义上比较解的性能,从而定程度上避免在解空间相近区域进行重复搜索.进而,对由OCBA和HT确定的优质解执行一种特殊的交叉操作,加强DE的局部开发能力.同时也采用有限马氏链理论对OHTDE的随机收敛性进行了分析.仿真实验和算法比较验证了算法的有效性和鲁棒性.【总页数】7页(P1580-1586)【作者】胡蓉;钱斌【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系,昆明,650051;昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系,昆明,650051【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.求解批量流水线调度问题的离散差分进化算法 [J], 桑红燕;潘全科;潘玉霞;武磊2.批量流水线调度问题的混合差分进化算法 [J], 桑红燕;潘全科;武磊;潘玉霞3.求解有限缓冲区流水线调度问题的混合蝙蝠算法 [J], 杜田田;李芳;武超然4.离散NSGA-Ⅱ求解带有限缓冲区的多目标批量流水线调度问题 [J], 韩玉艳;李俊青;桑红燕;包云5.基于混合进化算法的有限缓冲区流水线调度 [J], 曹俊杰;侍洪波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于差分进化算法的配电网网格负荷控制与规划技术研究杨毅东
【期刊名称】《电气传动》
【年(卷),期】2024(54)5
【摘要】在配电网网格负荷控制与规划中,为优化配电网网格线损、供电质量、负荷等结构性指标,研究提出了一种基于差分进化算法的配电网网格负荷控制与规划技术。

针对配电网格中各类发电装置,建立电网规划模型,设定和构建初始化种群,选取适当差分初始矢量实施变异处理,在差分增量下构成新个体的前提下,为提高后代种群多样性,利用交叉因子对差分出的个体实施交叉训练,以此形成新的分配个体。

最后,利用贪婪选择模式评价和保留子代种群,控制可控负荷和不可控负荷的有功功率,从而完成电网网格规划。

实验结果证明,运用差分进化算法对配电网网格的负荷控制和规划效果都比较好,鲁棒性能优越,迭代速度也更快。

【总页数】7页(P34-40)
【作者】杨毅东
【作者单位】国网甘肃省电力公司平凉供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.基于贪婪算法的配电网网格负荷预测与规划方法
2.基于差分进化算法的圆形口径网格分布面阵的波束优化技术
3.基于粒子群算法的配电网网格化规划技术研究
4.
基于多种群牵引差分进化算法的含分布式电源配电网规划5.改进的差分进化算法优化负荷频率控制
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基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究李传利;李新杰;金祖凯;张红涛;李弘瑞;王强【期刊名称】《水电能源科学》【年(卷),期】2024(42)2【摘要】针对带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-II求解多目标优化问题时存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种基于逐次逼近方法改进的快速非支配排序遗传算法(SA-NSGA-Ⅱ),该算法通过不断调整搜索空间来减小不可行域和支配解占比,从而增强局部搜索能力,快速逼近Pareto真实前沿。

以平均出力最大和下游河道适宜生态流量改变度最小为目标,建立小浪底水库多目标优化调度模型,分别采用SA-NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅱ求解模型并比较优化效果。

结果表明,在两种算法求解模型生成的混合Pareto前沿中,SANSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ所生成的Pareto前沿点分别占比80.45%、19.55%;SA-NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ生成的Pareto前沿中,分别有86.90%、52.67%的点处于非支配地位,且SA-NSGA-Ⅱ较NSGA-Ⅱ的算法运算时间减少了15.32%。

因此,在相同初始条件下,SA-NSGA-Ⅱ的优化效果优于NSGA-Ⅱ,验证了SA-NSGA-Ⅱ在水库多目标优化调度中的适用性。

【总页数】5页(P183-187)【作者】李传利;李新杰;金祖凯;张红涛;李弘瑞;王强【作者单位】华北水利水电大学电气工程学院;水利部黄河下游河道与河口治理重点实验室;黄河水利委员会黄河水利科学研究院;喀什地区莫莫克水利枢纽工程建设管理局【正文语种】中文【中图分类】TV697.11【相关文献】1.基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究2.基于仿水循环算法的梯级水库群多目标优化调度研究3.基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究4.基于鲶鱼效应多目标粒子群算法的水库水沙联合优化调度5.基于多目标混合蛙跳差分进化算法的皂市水库优化调度因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

梯级水库群发电优化调度的理论与实践以乌江梯级水库群为例一、本文概述本文旨在探讨梯级水库群发电优化调度的理论与实践，并以乌江梯级水库群为例进行深入分析。

梯级水库群作为现代水电站建设的重要组成部分，其发电优化调度对于提高能源利用效率、保障电力供应稳定以及促进水资源合理利用具有重要意义。

本文将从理论层面介绍梯级水库群发电优化调度的基本原理和方法，并结合乌江梯级水库群的实际情况，探讨其实践中的优化策略与效果。

在理论部分，本文将阐述梯级水库群发电优化调度的基本概念，包括调度目标、约束条件、优化算法等。

同时，还将介绍国内外在梯级水库群发电优化调度领域的研究成果和实践经验，为后续的案例分析提供理论基础。

在实践部分，本文以乌江梯级水库群为例，详细介绍了其地理位置、水库特性、发电能力以及运行状况。

通过对乌江梯级水库群的深入调查和分析，本文提出了针对性的优化调度策略，包括水量分配、水库运行方式、发电调度等方面。

这些策略旨在提高乌江梯级水库群的发电效率，降低运行成本，同时保障下游生态和环境的可持续发展。

通过本文的研究，旨在为梯级水库群发电优化调度的理论与实践提供有益的参考和借鉴，为推动我国水电站建设和水资源管理水平的提高贡献力量。

也希望通过乌江梯级水库群的案例分析，为其他类似工程提供有益的启示和经验。

二、梯级水库群发电优化调度的理论基础梯级水库群发电优化调度是在保证水库安全、满足水资源综合利用要求的前提下，通过科学合理地调配水库群的蓄水量，以实现梯级水库群发电效益最大化的一种技术手段。

其理论基础涉及多个学科领域，包括水利工程学、运筹学、系统科学等。

水利工程学为梯级水库群发电优化调度提供了基础的水库运行规律和调度原则。

通过深入研究水库的蓄水、放水、发电等过程，了解水库群的运行特性和相互影响，为制定优化调度方案提供了科学依据。

运筹学为梯级水库群发电优化调度提供了决策支持。

运筹学中的优化理论和方法，如线性规划、动态规划、多目标决策等，可以帮助我们在多种可能的调度方案中选出最优解，实现梯级水库群发电效益的最大化。

《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一一、引言在优化技术不断发展的时代，差分进化算法（Differential Evolution Algorithm, DEA）作为一种全局优化算法，以其良好的搜索能力和简单的实现方式受到了广泛关注。

差分进化算法是一种启发式搜索算法，能够处理多种复杂的优化问题，在众多领域得到了广泛应用。

本文旨在探讨差分进化算法的优化及其应用研究，分析其性能及发展现状，并提出进一步的优化方向和策略。

二、差分进化算法的基本原理差分进化算法基于遗传算法的思路，采用个体之间的差异作为主要驱动力，以寻找问题的最优解。

该算法利用目标问题个体间的差异信息进行种群搜索和演化。

通过比较当前种群中个体的差异和性能，选择最优的个体进行交叉和变异操作，从而生成新的个体。

这种过程不断迭代，最终找到问题的最优解。

三、差分进化算法的优化研究1. 参数优化：差分进化算法的参数设置对算法的性能具有重要影响。

针对不同的问题，通过调整控制参数（如交叉概率、变异尺度因子等），可以优化算法的搜索能力和收敛速度。

目前，研究者们正尝试使用自适应、自调节等方式，使算法能够根据问题的特性自动调整参数。

2. 融合其他优化方法：为了进一步提高差分进化算法的性能，可以与其他优化方法进行融合。

例如，结合梯度信息与差分进化算法，实现混合搜索策略；将局部搜索策略与全局搜索策略相结合，形成协同进化等。

3. 并行计算与分布式计算：为了提高差分进化算法的计算效率，可以采用并行计算和分布式计算的方法。

通过将问题分解为多个子问题，并行处理每个子问题，可以显著提高算法的求解速度。

四、差分进化算法的应用研究1. 函数优化：差分进化算法在函数优化问题中表现出色，能够快速找到全局最优解。

在多模态函数、非线性函数等复杂函数优化问题中，差分进化算法具有较高的求解精度和效率。

2. 图像处理：差分进化算法在图像处理领域具有广泛应用。

例如，在图像分割、图像去噪、图像恢复等方面，差分进化算法能够快速找到最优的参数设置，提高图像处理的效果。