水電站優(yōu)化調(diào)度方法

1、水電站優(yōu)化調(diào)度方法水雷作為清潔可再生能源，在我國(guó)的供電系統(tǒng)中所占的比例越來(lái) 越大，水電不僅有力推動(dòng)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且在環(huán)境飽和和節(jié)能 減排方面也有著重要的貢獻(xiàn)。但是，隨著水電站的不斷增多，如何對(duì) 并網(wǎng)電廠(chǎng)的運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，使水電的優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮出來(lái)成為了研 究的重點(diǎn)。一、我國(guó)水電發(fā)展現(xiàn)狀水電發(fā)展“十三五”規(guī)劃指出：“十二五”期間，新增加的水電投產(chǎn) 裝機(jī)容量為*萬(wàn)千瓦，年平均增幅為8.1%，在這其中大中型水電 8076萬(wàn)千瓦，小水電1660萬(wàn)千瓦，抽水蓄能達(dá)到了 612萬(wàn)千瓦。預(yù) 計(jì)至2021年底，全國(guó)水電總裝機(jī)容量將會(huì)達(dá)到*萬(wàn)千瓦，其中大 中型水電*萬(wàn)千瓦，小水電7500萬(wàn)千瓦，抽水蓄能2

2、303萬(wàn)千瓦， 水電裝機(jī)占全國(guó)發(fā)電總裝機(jī)容量的20.9% 2021年全國(guó)水電發(fā)電量約1.1萬(wàn)億千瓦時(shí)，占全國(guó)發(fā)電量的19.4%，在非化石能源中的比重達(dá) 73.7%。二、水電調(diào)度的任務(wù)水電調(diào)度的任務(wù)是合理利用現(xiàn)有工程和技術(shù)設(shè)施，對(duì)入庫(kù)徑流進(jìn) 行合理調(diào)度，盡可能的減少水害、增加發(fā)電和綜合利用效益，從而實(shí) 現(xiàn)水能資源和水資源的充分利用，為水利電力部門(mén)和其他有關(guān)行業(yè)提 供有效服務(wù)。三、水電調(diào)度優(yōu)化方法（一）水利電力系統(tǒng)優(yōu)化的簡(jiǎn)要定義在已知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)以及約束條件下的情況下，利用優(yōu)化理論 對(duì)水能和水資源實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制。優(yōu)化目的是使效益最大化，包括滿(mǎn)足 社會(huì)需求和實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)的目的。（二）經(jīng)典優(yōu)化方法目標(biāo)

3、函數(shù)及約束條件I目標(biāo)函數(shù)：（1）式中為t時(shí)刻（段）水電站所承擔(dān)負(fù)荷的最優(yōu)發(fā)電流量；、 分別為i號(hào)機(jī)組的機(jī)組（段）水頭、承擔(dān)的有功負(fù)荷及所耗用的發(fā)電 流量；為i號(hào)機(jī)組的機(jī)組（段）耗流量特性曲線(xiàn)。II約束條件功率平衡約束（2）（3）式中：為t時(shí)刻（段）水電站承擔(dān)的無(wú)功負(fù)荷；為t時(shí)刻（段） i號(hào)機(jī)組承擔(dān)的無(wú)功負(fù)荷。機(jī)組出力限制約束（4）式中：、分別為t時(shí)刻（段）i號(hào)機(jī)組允許最小出力和最大出 力，它們一般反應(yīng)了機(jī)組振動(dòng)、預(yù)想出力及電力線(xiàn)路等限制因素。經(jīng)典優(yōu)化方法I線(xiàn)性規(guī)劃法線(xiàn)性規(guī)劃法是運(yùn)籌學(xué)的重要分支，它的研究歷史較長(zhǎng)，并且已經(jīng) 發(fā)展的比較成熟，所以能應(yīng)用于很多領(lǐng)域。線(xiàn)性規(guī)劃用于研究在線(xiàn)性 約束條件下

4、目標(biāo)函數(shù)的極值問(wèn)題。線(xiàn)性規(guī)劃具有基礎(chǔ)性的地位，非線(xiàn) 性問(wèn)題也常化為線(xiàn)性為題求解。線(xiàn)性回歸的一般數(shù)學(xué)模型可表示為：（5）（6）式中，、都為已知常數(shù)。I 非線(xiàn)性規(guī)劃非線(xiàn)性規(guī)劃也是逼籌學(xué)一個(gè)重要分支。與線(xiàn)性規(guī)劃不同，它是具 有非線(xiàn)性約束條件或目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)規(guī)劃，它的目標(biāo)函數(shù)和約束條件 至少有一個(gè)是未知量的非線(xiàn)性函數(shù)。非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的一般數(shù)學(xué)模型可表示為求未知量使其滿(mǎn)足約束條件：可表示為求未知量使其滿(mǎn)足約束條件：（ ， ）0 m = 1，-, p（，）0 n = 1，q并使目標(biāo)函數(shù)（，）達(dá)到最小值（或最大值）。III動(dòng)態(tài)規(guī)劃動(dòng)態(tài)規(guī)劃是解決最優(yōu)化問(wèn)題的一種途徑，它不是一種算法。動(dòng)態(tài) 規(guī)劃就是把計(jì)算的中間

5、結(jié)果暫時(shí)的保存下來(lái)，在以后用到這些結(jié)果的 時(shí)候就直接讀取出來(lái)。如果將靜態(tài)規(guī)劃（線(xiàn)性規(guī)劃、非線(xiàn)性規(guī)劃）劃 分成若干個(gè)階段，也可以用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來(lái)解決。（7）式中，都是已知函數(shù)，最優(yōu)自策略與之間是遞推關(guān)系，要 求和，則需先求。現(xiàn)代優(yōu)化方法現(xiàn)代有很多新的優(yōu)化方法，如遺傳算法、模擬退火算法、人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。前兩種算法為第三種算法的產(chǎn)生奠定了一定的基礎(chǔ)， 使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法汲取了前兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，又有自身獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)， 因此，下面只介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，運(yùn)用大量的 處理部件，由人工方式構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這種數(shù)學(xué)模型具有高容錯(cuò)性、 智能化、并行分布處理能力、學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)，所以它的應(yīng)用幾乎涵 蓋了所有自然科學(xué)領(lǐng)域。它為解決非線(xiàn)性、不確定性和不確知系統(tǒng)問(wèn) 題提供了一個(gè)新的算法。人工神經(jīng)系統(tǒng)由大量的節(jié)點(diǎn)連接構(gòu)成，而且 每個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接方式各有不同。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)， 稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù)（activation function）。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一 個(gè)通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱(chēng)之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工網(wǎng)絡(luò)的記憶。四、小結(jié)隨著水電站的不斷增多，調(diào)度問(wèn)題也越來(lái)越成為關(guān)注的焦點(diǎn)。雖