浅谈梯级水电站发电优化调度研究

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1、科研管理水利规划与设计2016年第6期DOI：10．3969／j．issn．1672—2469．2016．06．032梯级水电站发电优化调度研究王娟娟(新疆金达鑫工程建设有限公司，新疆库尔勒841000)摘要：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

2、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。关键词：梯级水电站；优化调度中图分类号：TV212文献标识码：B文章编号：1672—2469(2016)06—0093—03梯级水电站之间不仅存在着复杂的水力和电力本文以调度期内梯级发电量最大为优化准则，根据联系，还存在众多的约束条件，其优化调度是一个径流预报结果，综合考虑电站运行约束要求，确定高维、非凸、非线性复杂系统模型的最优控制问梯级电站最优水位运行过程。题¨；对水电站优化调度来说，由于水流时滞的1．1目标函数存在使得相邻调度期内存在一定的水量和电量耦以调度期内发电量最大为目标，则目标函合

3、，当前的最优调度会进一步影响滞后期调度，故数为：而调度问题变得更为复杂。近年来，随着人工n，智能技术研究的不断深入，遗传算法、粒子群算法maxE’t’【I式(，1l)、和差分进化算法等方法被广泛应用于水库优化调N}．1=叼HQJ度中。式(1)中：E为调度期内梯级总发电量；n为梯级混洗蛙跳算法(ShuffledFrogLeapingAlgorithm，电站个数；T为调度时段数；N为i电站t时段的SFLA)是由Eusuf和Lansey两人2003年提出的一出力；At为时段长度；H、Q分别为i电站t时种基于群体智能的协同搜索方法，其基于族群分类段的发电水头和发电

4、流量；为i电站出力系数。的思想提供了较强的全局搜索能力。SFLA所需经1．2约束条件验参数较少，对目标函数要求低和对约束条件限制(1)蓄水位约束：少，但随着对该算法研究的逐步深入，其也存在不Zmznzz式(2)足之处：易收敛到局部最优，在求解部分函数优化(2)时段出力约束：问题时效果不够理想。本文将克隆选择算法引入N?7．式(3)SFLA算法中，采用免疫蛙跳算法(Immune—Shuffled(3)下泄流量约束：FrogLeapingAlgorithm，ISFLA)。通过实例计算，gmlnQ+Si_f≤g：式(4)验证了该算法在求解梯级水电站短期发电优化调

5、度(4)梯级水电站间的水力联系，i电站t时段入问题时的有效性和实用性。库流量：1梯级水电站短期发电优化调度数学模型，=Q，【_J+S，f_l+B式(5)(5)水量平衡方程：目前对梯级水电站联合优化调度来说，主要有“以水定电”和“以电定水”两种模式，相对应的优收稿日期：2015-02-10化准则也可分为梯级发电量最大和梯级蓄能最大。作者简介：王娟娟(1981年一)，女，工程师。·93·2016年第6期水利规划与设计科研管理Vi=Vi+(，一Q，一s，)。△f式(6)．+。，3免疫蛙跳算法(ISFLA)的梯级水电站优2免疫蛙跳算法(ISFLA)化调度研究2．1

6、混洗蛙跳算法(SFLA)基本原理3．1上下水位边界确定SFLA是根据青蛙觅食的行为提出的一种随机对梯级水电站调度来说，简单地将正常蓄水位全局优化方法，通过族群间的协作与族群内的竞争和死水位作为时段最高和最低水位在优化计算时会学习，实现对最优化问题的寻优。假设初始蛙群加大寻优工作量并可能生成非可行解，进而影响算。由P只青蛙构成，可表示为X。=[。：-0’法寻优效率。本文具体实施方法如下：对梯级第i⋯级电站，先按顺时序计算上下边界z。⋯(i，t)，，]，其中=(⋯，b)为最优化问题的解向量，s为优化问题的解向量维数。对初Z。(i，t)，其中，t=1，2，⋯，T

7、一1(T为调度始蛙群青蛙个体按适应度值大小降序，将整个蛙群期内总时段数)，从起调水位开始，结合电站时段划分为个族群，每个族群内包含Ⅳ只青蛙个体，最大和最小下泄流量、最小出力约束，直至调度期也即P=M×N。具体实施步骤为：第1只蛙进入末时段；继而采用逆时序计算上下边界Z：⋯(，t)，第1个族群，第2只蛙进入第2个族群，第只Z：(i，t)，从终止水位开始，结合时段最大和最小蛙进入第个族群，第+1只蛙进入第1个族下泄流量、最小出力约束，再一次采用水量平衡逆群，⋯，直至所有青蛙个体均进入指定族群。时序计算时段初水位变化范围，记作Z：(i，)：SFLA具有并行性、正

8、反馈性、自组织性等优[Z：(i，)，z：⋯(i，)]，取z，z：交