基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。隨著能源短缺的日益加劇和電力體制改革的不斷深化，合理利用水資源，提高水電整體質(zhì)量和效益，對(duì)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和實(shí)施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從研究梯級(jí)水電站的水能優(yōu)化利用的思路出發(fā)，本文研究了不確定性條件下的梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度和水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，并提出一種混合粒子群算法(HPSO)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解，在提高水能資源利用效率和降低電力系統(tǒng)運(yùn)行成本方面具有一定的實(shí)際意義。

2、 論文以一定時(shí)期內(nèi)可能實(shí)現(xiàn)的總的目標(biāo)利潤(rùn)最大化為目標(biāo)，在滿足一定的置信水平的前提下滿足約束條件，基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃構(gòu)建了一種新的梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度策略。模型全面分析了蓄水量、棄水量、前池水位、放水路水位、發(fā)電水頭之間的關(guān)系，并考慮了電價(jià)、入庫(kù)徑流量、機(jī)組運(yùn)行狀況等不確定因素對(duì)梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的影響。該模型可以根據(jù)梯級(jí)水電站的實(shí)際情況協(xié)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)和利潤(rùn)這兩個(gè)相互矛盾的指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策。 論文分析了電力市場(chǎng)中日前交易和實(shí)

3、時(shí)交易的關(guān)系，考慮了水火電力系統(tǒng)的水力聯(lián)系和電力聯(lián)系，針對(duì)各種不確定性因素的影響，基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃提出了一種新的水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度的不確定性風(fēng)險(xiǎn)管理模型。該方法兼顧日前交易和在此計(jì)劃下可能存在的實(shí)時(shí)交易的費(fèi)用，提高了水力資源的利用程度，提高了電力系統(tǒng)的運(yùn)行效益，為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的火電機(jī)組和用以實(shí)時(shí)平衡的功率調(diào)整的費(fèi)用最小化提供了新的研究思路。 針對(duì)粒子群優(yōu)化(PSO)算法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，論文把災(zāi)變理論、混沌優(yōu)化思想和基本粒

4、子群算法結(jié)合起來(lái)，形成一種HPSO算法。根據(jù)粒子群算法和災(zāi)變理論都起源于自然界的生命現(xiàn)象的特點(diǎn)，將災(zāi)變理論作為粒子群算法早熟收斂的判據(jù)，并根據(jù)混沌優(yōu)化的遍歷性、隨機(jī)性和規(guī)律性的特點(diǎn)，利用混沌優(yōu)化的Logjstic方程對(duì)陷入早熟收斂后聚集在全局最優(yōu)粒子周?chē)牧Ｗ游恢眠M(jìn)行重新的調(diào)整。給出了收斂至全局最優(yōu)解的定義，并從概率測(cè)度的角度證明HPSO依概率收斂至全局最優(yōu)解。該算法擴(kuò)大了種群的搜索空間，增加了種群的多樣性，改善了基本粒子群算法擺脫局部