浅谈梯级水电站节能发电多目标优化调度模型研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com总第5O卷第566期电测与仪表V0I．50N0662013年第2期EiectricalMeasurement&InstrumentationFeb．2013梯级水电站节能发电多目标优化调度模型研究术张文鏊一，陆浩，袁旭峰(1．贵州大学电气工程学院，贵阳550003；2．中国能源建设集团广东省电力设计研究院，广州510663；3．河南省电力公司焦作供电公司，河南焦作454000；摘要：以梯级水电站为研究对象，建立了综合考虑节能发电调度的多目标函数，加人多个约束条件，形成基于节能发电调度的梯级水电站动态优化调度模

2、型。在对模型的求解中，使用了具有对动态规划算法降维效果的逐次逼近法和逐次逼近动态算法，在状态变量的一维寻优中，引入了黄金分割法并对其改进，使其在对复杂函数进行遍历寻优时降低陷入局部解的可能性。通过编程仿真对实际算例的七电站梯级系统进行计算，并对计算结果进行分析，验证了该数学模型及优化算法的有效性。关键词：节能发电调度；梯级水电站；动态规划法；POA；DPSA；黄金分割法中图分类号：TM622文献标识码：B文章编号：1001—1390(2013)02—0001—04StudyontheModelofShort-TermCascadeHydropo

3、werOptimizationBasedonEnergy--ConservationPowerGenerationDispatchZHANGWen-jun一，LUHao。，YUANXu-feng(1．ElectricalEngineeringCollege，Guizhouuniversity，Guiyang550003，China．2．GuangdongElectricPowerDesignInstitute，CEEC，Guangzhou510663，China3．Jiaozuopowersupplycompany，Jiaozuo454000，

4、Henan，China)Abstract：Inthisdissertation，acascadehydropowersystemisstudied．Amulti—objectivefunctionwhichconcernstheenergy——conservationpowergenerationdispatchandseveralconstraintconditionsisbuilttoshapeamodelofenergy-conservationbasedoptimaloperationmodelforcascadehydropowers

5、tations．Duringthecalculationtothemodel，thePOAandDPSAmethodisbroughtintoreducethedimensionsofthedynamicprogrammingmethod．Duringthesingle—dimensionaloptimization，goldensectionmethodisbroughtinandimprovedtoavoidthelocalsolutionwhileitisappliedoncomplicatef~nction．Bymixingthealg

6、orithms，amulti-channelgoldensectionmethodwithdimension-reducedeffectisshaped．Afterfittingthecurvesofthesevenhydropowerstationshydro-elctrocharacteristics，aprogramiswrittentocalculatetheexampleofthesevenhydropowerstations．Theresultisdiscussedandanalyzedtoprovethatthemodelisef

7、fectiveonenergy—conservationpowergenerationdispatch．Keywords：energy—conservationpowergenerationdispatch，cascadehydropowerstation，dynamicprogramming，POA，DPSA，goldensectionmethod0引言上，提出了以龙头电站耗水量最小的优化准则，但并梯级水电站的短期优化调度是一个大型、动态、没有结合实际算例进行验证；对于优化方法的研究非凸、多维的问题，它是一个水力和电力的耦合问题，中，可分为传

8、统方法和人工智能方法。前者包括线性需要考虑复杂的约束条件。对于梯级水电站短期优化规划法、非线f生规划法J和动态规划法等，后者包括遗调度的研究，主要集中