以珊溪水電站為例,采用windows2000、vb6.0、access2000、mgcs6.52組態(tài)軟件等開發(fā)工具,構(gòu)建了系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、圖形管理、計(jì)算分析、數(shù)據(jù)查詢、權(quán)限設(shè)置6大功能模塊,并運(yùn)用系統(tǒng)構(gòu)建、數(shù)據(jù)庫維護(hù)、動力特性生成、有功負(fù)荷優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)。應(yīng)用和實(shí)施結(jié)果表明,該系統(tǒng)行之有效,可提高發(fā)電效益2%,實(shí)現(xiàn)了預(yù)期目標(biāo),可供借鑒。

針對水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)(eoshs)軟件開發(fā)過程的相對獨(dú)立、軟件更新困難而造成重復(fù)開發(fā)、資源浪費(fèi)等現(xiàn)象,運(yùn)用統(tǒng)一建模語言(uml)建立eoshs的靜態(tài)模型(用例圖、類圖、包圖)和動態(tài)模型(活動圖),這些模型不僅可以提高系統(tǒng)開發(fā)的質(zhì)量,也為水電站自動化系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計(jì)提供了參考。

通過建立某水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用遺傳算法制訂該水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的控制計(jì)劃。通過對初值的敏感性、收斂速度和優(yōu)化結(jié)果三方面驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)遺傳算法對初值不敏感且收斂速度較快。當(dāng)遺傳算法精度逐漸增大時,搜索速度逐漸減慢,且搜索效率降低,這時需要進(jìn)行算法的改進(jìn)。

采用先進(jìn)的c/s體系結(jié)構(gòu),結(jié)合sqlserver2000數(shù)據(jù)庫,通過ado技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫訪問,在vc環(huán)境下利用atl開發(fā)com組件技術(shù)進(jìn)行了部分組件的開發(fā),集成到中間層構(gòu)成系統(tǒng)的一部分;同時將廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的二次優(yōu)化納入系統(tǒng)軟件,開發(fā)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)。應(yīng)用實(shí)踐表明,其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行結(jié)果比較理想,實(shí)際應(yīng)用價值高,具有通用性好、技術(shù)含量高、維護(hù)方便等特點(diǎn)。

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)ecorun2.0是水電站動力特性分析軟件、日負(fù)荷特性分析軟件和負(fù)荷分配軟件的集成.系統(tǒng)的開發(fā)采用microsoftvisualbasic6.0可視化平臺,使用microsoftaccess2000數(shù)據(jù)庫,采用clint/server構(gòu)架模式.它具有通用性好、技術(shù)含量高、專業(yè)性強(qiáng)、功能齊全等特點(diǎn).應(yīng)用實(shí)踐表明,水電站采用本軟件實(shí)行廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,可以增發(fā)電能,節(jié)約耗水.

1概述\r\n遺傳算法《geneticalgorithm）是一種基于生物遺傳和進(jìn)化過程的計(jì)算機(jī)模擬，遺傳算法使得各種人工系統(tǒng)具有優(yōu)良的自適應(yīng)能力和優(yōu)化能力，遺傳算法所借鑒的生物學(xué)基礎(chǔ)就是生物的遺傳和進(jìn)化。在進(jìn)化論中，每一物種在不斷的發(fā)展過程中都是越來越適應(yīng)環(huán)境，物種的基本特征被后代繼承，但后代又不完全與父代相同。對于這種新的變化，若適應(yīng)環(huán)境，則被保留下來；否則，就將被淘汰。亦即適者生存，不適者淘汰。遺傳算法就是模仿了生物的遺傳、進(jìn)化原理，并引用了隨機(jī)統(tǒng)計(jì)原理而形成的優(yōu)化算法。

水電站實(shí)行經(jīng)濟(jì)運(yùn)行既可帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益,又可以節(jié)約寶貴的水資源。文章介紹了一種新的模擬優(yōu)化算法——蟻群算法,并根據(jù)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題與旅行商問題的相似性,通過合理處理約束條件與目標(biāo)函數(shù),將水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題轉(zhuǎn)化為旅行商問題,從而提出了一種用蟻群算法求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題的數(shù)學(xué)模型。實(shí)例驗(yàn)證表明此方法具有較高的實(shí)用價值。

大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負(fù)荷的運(yùn)行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機(jī)組運(yùn)行安全的前提下,探討一種實(shí)用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)分配方法。分析結(jié)果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實(shí)可行的負(fù)荷分配方法。

目前,水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際應(yīng)用在中小型水電站上取得了較好的成效,而在巨型水電站上卻缺乏深入的研究。以瀑布溝水電站(發(fā)電容量3600mw)為研究實(shí)例,根據(jù)巨型電站的實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況,充分考慮了其所擔(dān)負(fù)的電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻的任務(wù),增加了避免機(jī)組出力大面積轉(zhuǎn)移的約束條件;以水電站耗水量最小為目標(biāo),建立了準(zhǔn)實(shí)時優(yōu)化分配的數(shù)學(xué)模型,采用改進(jìn)的時間-空間動態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行求解。計(jì)算結(jié)果顯示瀑布溝電廠日發(fā)電耗水率由2.652m3/(kw×h)下至降2.585m3/(kw×h);廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行可將經(jīng)濟(jì)效益提高近2.5%;平均計(jì)算耗時0.168s。與采用遺傳算法(geneticalgorithm,ga)計(jì)算所得結(jié)果對比表明,該模型求解精度高,運(yùn)算速度快,有較強(qiáng)工程實(shí)用價值,是一種提高巨型水電站水能利用率和發(fā)電效益的有效方法。

在柘溪、鳳灘水電站機(jī)組原型效率試驗(yàn)基礎(chǔ)上，依據(jù)耗水量最小原則，用查表法實(shí)現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，柘溪水電站節(jié)能率２８１％，經(jīng)濟(jì)效益顯著。該法簡明、直觀，成果使用方便，并可與計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)配合使用。

大容量巨型水電站普遍具有高壩、高水頭、高負(fù)荷的運(yùn)行特征,給電網(wǎng)安全帶來隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿足機(jī)組運(yùn)行安全的前提下,探討一種實(shí)用化的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)分配方法。分析結(jié)果表明,該方法能夠有效滿足調(diào)度人員工作需求,是一種切實(shí)可行的負(fù)荷分配方法。

介紹一種將懲罰函數(shù)、動態(tài)修正出力-流量(n-q)關(guān)系與優(yōu)化算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的方法。該方法可針對短期優(yōu)化調(diào)度結(jié)果(日負(fù)荷過程)制定啟停計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)分配,并且考慮了機(jī)組間的效率差異、機(jī)組啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機(jī)組可用性及主接線方式等約束條件。算例表明該方法不僅能解決廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的多約束問題,而且能與電力市場下的短期優(yōu)化調(diào)度很好地結(jié)合起來。該方法易于實(shí)現(xiàn)程序設(shè)計(jì)且計(jì)算速度快。

本文試圖根據(jù)電網(wǎng)負(fù)荷和電站水頭的實(shí)時變化情況,進(jìn)行廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的優(yōu)化計(jì)算。當(dāng)廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化計(jì)算能夠達(dá)到一定的速度要求時,即可認(rèn)為實(shí)現(xiàn)了水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行準(zhǔn)實(shí)時系統(tǒng)。選擇某中型水電站進(jìn)行廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行實(shí)時系統(tǒng)的模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明對水電站的4臺機(jī)組進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化,平均計(jì)算時間在02秒以內(nèi),即實(shí)現(xiàn)了廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的準(zhǔn)實(shí)時系統(tǒng)。

高負(fù)荷、高水頭以及高壩運(yùn)行等大容量水電站特征,對電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的安全隱患。文章根據(jù)水電站機(jī)組安全運(yùn)行要求和調(diào)度工作相關(guān)經(jīng)驗(yàn),以觀音閣水電站為例,通過分析動態(tài)規(guī)劃理論與水電優(yōu)化準(zhǔn)則,探討了廠內(nèi)最經(jīng)濟(jì)分配實(shí)用方法。研究表明:在水電站負(fù)荷分配方面該方法具有一定的實(shí)用性與科學(xué)性,能夠滿足廠區(qū)調(diào)度人員和機(jī)組安全運(yùn)行的要求,可為提升水電站管理水平與經(jīng)濟(jì)效益提供一定參考依據(jù)。

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是電力系統(tǒng)的重要研究課題,能有效增加水電站的經(jīng)濟(jì)效益。本文將類電磁機(jī)制算法用于水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究中。該算法模擬電磁場中帶電粒子間的吸引與排斥機(jī)制,將搜索解類比為帶電粒子,然后按一定的準(zhǔn)則通過局部搜索、計(jì)算合力和移動粒子等環(huán)節(jié)使搜索粒子朝最優(yōu)解移動。該算法具有全局優(yōu)化能力強(qiáng),編程實(shí)現(xiàn)簡單,收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。與水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究的多種已有方法進(jìn)行仿真對比,結(jié)果證實(shí)該算法可有效解決水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題,可將該算法推廣應(yīng)用到電力系統(tǒng)的其它問題研究中。

黃河流域水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)(ecorun2.5)是一款對黃河流域的局部水資源進(jìn)行微觀分配與優(yōu)化的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了遺傳算法、動態(tài)規(guī)劃法等優(yōu)化算法。用戶可以針對流域的不同電站選擇合適的算法模塊,通過目錄樹對流域各水電站的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行管理、分析和比較,從而形成統(tǒng)一管理、微觀分析和縱向比較相結(jié)合的軟件特性,打破了傳統(tǒng)的只注重單個電站優(yōu)化運(yùn)行的研究模式,是廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究領(lǐng)域的一種創(chuàng)新。

水電站動力特性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用內(nèi)部數(shù)據(jù)庫和外部數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式,開發(fā)過程中創(chuàng)新性運(yùn)用了海量數(shù)據(jù)存儲機(jī)制、數(shù)據(jù)訪問協(xié)調(diào)機(jī)制和過程自動觸發(fā)機(jī)制。這些創(chuàng)新性技術(shù)機(jī)制的應(yīng)用滿足了水電站動力特性分析軟件必須具備的海量數(shù)據(jù)存儲、內(nèi)外聯(lián)合訪問、混合數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)自動計(jì)算和插值自動修正等一系列特殊功能。該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無論從總體構(gòu)架,還是從具體的設(shè)計(jì)與開發(fā)都具有一定的先進(jìn)性,可以為其他水電站高級應(yīng)用軟件的數(shù)據(jù)庫開發(fā)提供借鑒。

隨著電站裝機(jī)容量和機(jī)組臺數(shù)的不斷增加,利用動態(tài)規(guī)劃求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題,將面臨\"維數(shù)災(zāi)\"和實(shí)效性問題。近些年,粒子群算法作為一種新型的群體智能優(yōu)化方法,由于能夠彌補(bǔ)動態(tài)規(guī)劃計(jì)算時間長、內(nèi)存占用量大等諸多不足,在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等方面得到了廣泛重視?，F(xiàn)有文獻(xiàn),大多數(shù)從方法的應(yīng)用角度探討較多,但從替代動態(tài)規(guī)劃的必然性和潛力方面探討較少,鮮有實(shí)例分析。本文以百萬級裝機(jī)千瓦的烏江渡水電站為實(shí)例,深入分析與比較了粒子群算法與動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)劣,認(rèn)為粒子群算法是代替動態(tài)規(guī)劃、求解裝機(jī)規(guī)模龐大的巨型水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的有效方法。

差分進(jìn)化算法(differentialevolution,de)是一種基于群體的進(jìn)化算法,通過群體內(nèi)個體間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化搜索。文中將其改進(jìn)的方法應(yīng)用于以水電站運(yùn)行成本最小為目標(biāo)的優(yōu)化模型。該模型考慮了機(jī)組能量特性差異,以旋轉(zhuǎn)備用、啟停成本、氣蝕振動區(qū)、機(jī)組可用性等指標(biāo)作為約束條件。實(shí)例計(jì)算表明,該方法克服了傳統(tǒng)方法在處理多約束、多維優(yōu)化問題上的困難。

針對小型水電站機(jī)組實(shí)際特性和理論特性存在著較大差異,供水方式一般采用聯(lián)合供水,因水頭損失與機(jī)組流量分配有關(guān)的特點(diǎn),本文以遺傳算法為基礎(chǔ),考慮機(jī)組效率修正和機(jī)組段的水頭損失進(jìn)行廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)算。以一個實(shí)際的小型水電站為例,說明了遺傳算法用于小型水電站的可行性和有效性。

針對重慶大唐彭水水電廠優(yōu)化運(yùn)行管理的迫切需求,以雙層嵌套的混合粒子群優(yōu)化模型為基礎(chǔ),提出了基于.netframework的彭水水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)解決方案.詳細(xì)論述了彭水水電廠廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)技術(shù),根據(jù)彭水電廠實(shí)際需求設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu).實(shí)際運(yùn)行情況表明,該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠、界面友好、交互性強(qiáng),能夠有效提高水電站運(yùn)行管理水平,具有良好的工程應(yīng)用價值.

水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題在本質(zhì)上是一個目標(biāo)函數(shù)連續(xù)和變量離散的非線性約束優(yōu)化問題。針對其求解困難,本文將模型轉(zhuǎn)換為只具有兩界約束和離散約束條件的優(yōu)化問題,并首次將罰函數(shù)法和一種新型的群智能算法——仿電磁學(xué)算法融合起來對該優(yōu)化問題進(jìn)行求解。詳細(xì)闡述了算法的改進(jìn)過程、離散變量的處理和基本求解步驟。通過兩個算例的仿真分析及其與遺傳算法的比較可知所提算法在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方面正確有效。