以珊溪水電站為例,采用windows2000、vb6.0、access2000、mgcs6.52組態(tài)軟件等開(kāi)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(xún)、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(kù)維護(hù)、動(dòng)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(duì)水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)(eoshs)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程的相對(duì)獨(dú)立、軟件更新困難而造成重復(fù)開(kāi)發(fā)、資源浪費(fèi)等現(xiàn)象,運(yùn)用統(tǒng)一建模語(yǔ)言(uml)建立eoshs的靜態(tài)模型(用例圖、類(lèi)圖、包圖)和動(dòng)態(tài)模型(活動(dòng)圖),這些模型不僅可以提高系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的質(zhì)量,也為水電站自動(dòng)化系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)提供了參考。

通過(guò)建立某水電站廠(chǎng)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的控制計(jì)劃。通過(guò)對(duì)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(duì)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(shí),搜索速度逐漸減慢,且搜索效率降低,這時(shí)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(kù),通過(guò)ado技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn),在vc環(huán)境下利用atl開(kāi)發(fā)com組件技術(shù)進(jìn)行了部分組件的開(kāi)發(fā),集成到中間層構(gòu)成系統(tǒng)的一部分;同時(shí)將廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的二次優(yōu)化納入系統(tǒng)軟件,開(kāi)發(fā)了水電站廠(chǎng)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(jià)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)ecorun2.0是水電站動(dòng)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(kāi)發(fā)采用microsoftvisualbasic6.0可視化平臺(tái),使用microsoftaccess2000數(shù)據(jù)庫(kù),采用clint/server構(gòu)架模式.它具有通用性好、技術(shù)含量高、專(zhuān)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(chǎng)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(guò)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(guò)程中都是越來(lái)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(duì)于這種新的變化，若適應(yīng)環(huán)境，則被保留下來(lái)；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(lái)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)題與旅行商問(wèn)題的相似性,通過(guò)合理處理約束條件與目標(biāo)函數(shù),將水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)題轉(zhuǎn)化為旅行商問(wèn)題,從而提出了一種用蟻群算法求解水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)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(jià)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(lái)隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿(mǎn)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(chǎng)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(mǎn)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(chǎng)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(shí)優(yōu)化分配的數(shù)學(xué)模型,采用改進(jìn)的時(shí)間-空間動(dòng)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(chǎng)日發(fā)電耗水率由2.652m3/(kw×h)下至降2.585m3/(kw×h);廠(chǎng)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(shí)0.168s。與采用遺傳算法(geneticalgorithm,ga)計(jì)算所得結(jié)果對(duì)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(jià)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(chǎng)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(jiǎn)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(lái)隱患。本文從調(diào)度工作出發(fā),在滿(mǎn)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(chǎng)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(mǎn)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(dòng)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的方法。該方法可針對(duì)短期優(yōu)化調(diào)度結(jié)果(日負(fù)荷過(guò)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(dòng)區(qū)、機(jī)組可用性及主接線(xiàn)方式等約束條件。算例表明該方法不僅能解決廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的多約束問(wèn)題,而且能與電力市場(chǎng)下的短期優(yōu)化調(diào)度很好地結(jié)合起來(lái)。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(shí)變化情況,進(jìn)行廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的優(yōu)化計(jì)算。當(dāng)廠(chǎng)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(shí),即可認(rèn)為實(shí)現(xiàn)了水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)系統(tǒng)。選擇某中型水電站進(jìn)行廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行實(shí)時(shí)系統(tǒng)的模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明對(duì)水電站的4臺(tái)機(jī)組進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,平均計(jì)算時(shí)間在02秒以?xún)?nèi),即實(shí)現(xiàn)了廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的準(zhǔn)實(shí)時(shí)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(duì)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(guò)分析動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論與水電優(yōu)化準(zhǔn)則,探討了廠(chǎng)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(mǎn)足廠(chǎng)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(chǎng)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(lèi)電磁機(jī)制算法用于水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究中。該算法模擬電磁場(chǎng)中帶電粒子間的吸引與排斥機(jī)制,將搜索解類(lèi)比為帶電粒子,然后按一定的準(zhǔn)則通過(guò)局部搜索、計(jì)算合力和移動(dòng)粒子等環(huán)節(jié)使搜索粒子朝最優(yōu)解移動(dòng)。該算法具有全局優(yōu)化能力強(qiáng),編程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。與水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究的多種已有方法進(jìn)行仿真對(duì)比,結(jié)果證實(shí)該算法可有效解決水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)題,可將該算法推廣應(yīng)用到電力系統(tǒng)的其它問(wèn)題研究中。

黃河流域水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)(ecorun2.5)是一款對(duì)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(dòng)態(tài)規(guī)劃法等優(yōu)化算法。用戶(hù)可以針對(duì)流域的不同電站選擇合適的算法模塊,通過(guò)目錄樹(shù)對(duì)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(gè)電站優(yōu)化運(yùn)行的研究模式,是廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究領(lǐng)域的一種創(chuàng)新。

水電站動(dòng)力特性數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)和外部數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的方式,開(kāi)發(fā)過(guò)程中創(chuàng)新性運(yùn)用了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)協(xié)調(diào)機(jī)制和過(guò)程自動(dòng)觸發(fā)機(jī)制。這些創(chuàng)新性技術(shù)機(jī)制的應(yīng)用滿(mǎn)足了水電站動(dòng)力特性分析軟件必須具備的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、內(nèi)外聯(lián)合訪(fǎng)問(wèn)、混合數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算和插值自動(dòng)修正等一系列特殊功能。該數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無(wú)論從總體構(gòu)架,還是從具體的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)都具有一定的先進(jìn)性,可以為其他水電站高級(jí)應(yīng)用軟件的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)提供借鑒。

隨著電站裝機(jī)容量和機(jī)組臺(tái)數(shù)的不斷增加,利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)題,將面臨\"維數(shù)災(zāi)\"和實(shí)效性問(wèn)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(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、內(nèi)存占用量大等諸多不足,在水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等方面得到了廣泛重視。現(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(dòng)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(wàn)級(jí)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(dòng)態(tài)規(guī)劃的優(yōu)劣,認(rèn)為粒子群算法是代替動(dòng)態(tài)規(guī)劃、求解裝機(jī)規(guī)模龐大的巨型水電站廠(chǎng)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(guò)群體內(nèi)個(gè)體間的合作與競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)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(wèn)題上的困難。

針對(duì)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)算。以一個(gè)實(shí)際的小型水電站為例,說(shuō)明了遺傳算法用于小型水電站的可行性和有效性。

針對(duì)重慶大唐彭水水電廠(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)廠(chǎng)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(chǎng)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(jià)值.

水電站廠(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問(wèn)題在本質(zhì)上是一個(gè)目標(biāo)函數(shù)連續(xù)和變量離散的非線(xiàn)性約束優(yōu)化問(wèn)題。針對(duì)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(wèn)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(lái)對(duì)該優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。詳細(xì)闡述了算法的改進(jìn)過(guò)程、離散變量的處理和基本求解步驟。通過(guò)兩個(gè)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(chǎng)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方面正確有效。