导读:本文包含了长期优化调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:梯级,水电站,水库,算法,粒子,动态,桐子。
长期优化调度论文文献综述
吴洋,申建建,胡浩然,陈凯,王有香[1]（2019）在《电力市场环境下梯级水电站长期优化调度方法》一文中研究指出立足云南省电力市场环境,以澜沧江小湾和糯扎渡梯级水电站为例,提出考虑多元交易品种的梯级水电站长期竞价调度方法。基于实际市场成交数据,采用回归分析方法拟合确定各市场品种的量价关系曲线,考虑汛、枯期电价特点差异,确定了不同的集中撮合交易量价关系;以电量构成和量价关系为基础,构建发电效益最大模型,采用多项式技术和MINLP规划方法实现模型高效求解。2016年实际调度数据验证结果表明,该方法可以根据各市场的量价关系,合理确定电站在撮合、外送等市场的申报电量,有效实现汛期低价电量向枯期高价市场转移,提高系统发电效益。(本文来源于《水力发电》期刊2019年11期）
肖杨,王也,东岩[2]（2019）在《沅水梯级水库长期发电优化调度研究》一文中研究指出根据沅水流域梯级水库群的特点,以叁板溪、白市、托口、碗米坡、五强溪等5座水电站发电效益最大为目标,构建梯级水库发电优化调度模型,利用逐步优化-逐次逼近动态规划混合算法进行求解。计算结果表明:沅水梯级水库发电效益最大目标较单一水库优化调度相比,在丰、平、枯水年份可分别增加发电效益0.28亿、0.76亿、0.37亿元。最后对比分析各水平年梯级优化运行与单一水库优化运行的水位控制过程,得出了实现沅水梯级水库长期发电效益最大的各水库控制运行策略,以指导沅水梯级水库实际生产调度。(本文来源于《人民长江》期刊2019年S1期）
李文武,张雪映,Daniel,Eliote,Mbanze,吴巍[3]（2018）在《基于SARSA算法的水库长期随机优化调度研究》一文中研究指出针对水库长期随机调度的维数灾问题,在描述来水随机过程的基础上,提出基于强化学习理论的水库长期随机优化调度模型。采用机器学习中有模型的SARSA算法,且考虑入库随机变量的马尔可夫特性,通过贪婪决策与近似值迭代,调整学习参数,求解出近似最优决策序列。实例分析表明,对比随机动态规划(SDP)方法,SARSA算法在获得高质量解的同时,计算时间约减少41%,该算法高效求解能力与较少计算时长为水库长期随机调度问题提供了一种新的求解思路。(本文来源于《水电能源科学》期刊2018年09期）
汪洋[4]（2017）在《水库长期优化调度及数据挖掘方法应用研究》一文中研究指出能源是人类社会生存发展的重要物质基础,攸关国计民生和国家战略竞争力。牢固树立和贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,着力推动能源生产利用方式变革,建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系,是能源发展改革的重大历史使命。水电能源具有可再生、清洁、高效等优点,发展水电能源是国家能源体系现代化目标的重要战略。随着社会经济的迅速发展,大规模的水电站水库(群)逐渐形成,水库调度的地位和作用越来越突出。本文围绕水库长期优化调度展开,结合当前热点技术,对水库调度指导方法进行深入研究。本文主要研究成果如下:(1)开展水库常规调度优化研究。根据隐随机优化思想,以兼顾保证率的发电量最大为目标构建常规调度图优化模型,采用廊道搜索策略及自适应步长指数收缩策略改进的逐步优化算法进行模型求解。叁峡水电站及溪洛渡水电站实例研究表明,本文所提方法能有效提升调度图对水库运行的指导效益,可为水库高效运行提供理论指导和科学依据;(2)针对常规调度图没有利用来水信息优化调度决策的问题,本文提出一种时段-水位-径流频率形式的水库叁维调度图。以优化后的常规调度图初始化叁维调度图,构建叁维调度图优化模型进行求解;针对计算规模成倍增长、耗时增加的问题,提出算法并行策略缩减计算时间。溪洛渡水电站研究实例表明,该新形式的叁维调度图能够有效利用径流信息优化调度决策,减少弃水量,提升水库发电效益,可为水库调度图提供一种新形式;(3)结合水库调度规则与数据挖掘分类技术,开展基于决策树模型的水库发电调度研究。以出力控制决策和末水位控制决策分类方法对优化调度结果进行数据处理,使用C4.5算法进行决策树生成并提取决策树调度规则,最后构建水库调度模型进行调度模拟,并与常规调度方法对比分析,验证决策树调度规则的有效性。叁峡水电站研究实例表明,数据挖掘的决策树法可以提取出直观、简洁、高效的调度规则,模拟调度结果表明其对水库的指导效益更优于常规调度图方法,可为水库长期发电调度提供一条新思路。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-06-01）
王宗志,王伟,刘克琳,程亮[5]（2016）在《水电站水库长期优化调度模型及调度图》一文中研究指出为绘制高效可靠的水库运行调度图,以平衡保证出力保证率与发电量矛盾的惩罚系数为优化变量、以保证出力设计保证率满足条件下发电量最大为目标函数,综合集成以黄金分割法为时段决策优选法的随机动态规划核心模型,以及评估调度方案优劣时历法长系列模拟计算模块,利用遗传算法的并行计算能力,结合电站调度方案制定与有效性检验,构建水电站水库长期优化调度模型。应用结果表明:所建模型具有不受年调节和多年调节库容机械划分约束、快速获得满足发电保证率所要求的优化调度图的优秀特性;较之常规调度方法,可增发电量2.0%以上,保证率更高,决策信息更丰富。(本文来源于《水利水运工程学报》期刊2016年05期）
曾筠[6]（2016）在《西南地区大规模水电站群长期跨流域补偿优化调度方法研究》一文中研究指出近年来,我国水电事业发展迅猛,水电装机容量居世界首位。在水能资源丰富的西南地区,已经形成了一批大规模电力互联的跨流域梯级水电站群系统。在电网调度中,这些梯级水电站群规模巨大、送电范围广,其优化调度中面临着系统维数限制、不确定性和跨流域合作等关键技术难点。开展跨流域多梯级水电站群的优化调度方法的研究对提高电网决策效率,有效利用资源,提高经济效益等具有重要的理论指导意义和应用价值。本文以南方电网的澜沧江、红水河、乌江等流域为研究背景,针对跨流域梯级水电站群的调度规则及长期优化调度方法进行研究。主要内容如下：(1)针对枯水期的发电调度决策的问题,提出了梯级水电站系统运行的限制出力规则机会约束优化模型。该模型以随机动态规划得到的水库初始调度规则为基础,建立两点限制出力规则。以各水库最小出力最大为目标,发电破坏率或保证率为约束条件,构建限制出力规则的多目标优化模型。采用凝聚函数替代目标函数,并且通过惩罚函数处理机会约束。利用遗传算法进行求解,其中采用模糊优选方法进行个体评价。以澜沧江梯级水电站群为背景的实例研究结果表明,提出的模型方法可应用于调节性能好的梯级水电站群,以获得新的调度规则或修正已有调度规则,为枯水期发电调度决策提供了有效的解决途径。(2)我国西南地区大规模梯级水电站具有不同的投资和利益主体,在跨流域补偿调度中各主体的利益如何协调是提高发电决策可接受性的重要问题。为此,提出跨流域多主体效益均衡的分布式和集中式合作优化调度规则。分布式规则以各流域系统可发电量为状态变量,流域级的发电决策通过出力分配算法分解至流域内各水库。集中式规则以跨流域系统可发电量为状态变量,并在跨流域系统内分配总出力决策。以跨流域系统总出力最小值最大化为目标,在各流域最小发电量约束下建立集中式和分布式规则优化模型,并采用逐步变可行域的遗传算法求解。南方电网红水河、澜沧江、乌江叁个流域梯级系统的实例应用表明,该模型和方法能够在保证流域发电量的基础上,获得很好的跨流域补偿效果,对于跨流域联合调度实践中的效益协调问题具有参考和应用价值。(3)对于大规模跨流域梯级水电站群优化调度问题,提出了跨流域水电站群长期优化调度的可变策略搜索求解算法。该方法以动态规划、离散微分动态规划、逐步优化、逐次逼近动态规划算法为基础,采用深度优先或广度优先方式连续求解两时段子问题,以达到处理复杂的约束条件、降低系统的求解规模和难度、有效降维的目的。中国南方电网实际,提出了跨流域水电站群长期优化调度可变策略搜索方法,构建了求解不同规模和特点的求解策略。以南方电网跨流域水电系统为背景的实例研究表明,提出的可变策略搜索算法可求解不同规模和目标函数形式的跨流域水电系统长期优化调度问题,具有强鲁棒性和适应性。对于跨流域水电站群长期补偿调度计划的制定,发挥跨流域水电站群综合效益提供了有效的方法。最后对全文做了总结,并对有待进一步研究的问题进行了展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-07-29）
张宇航,唐超,姚李孝[7]（2016）在《基于改进粒子群算法的梯级水电站长期优化调度研究》一文中研究指出随着水力资源的不断开发,梯级水电站已成为最为常见的水力发电系统。梯级水电站的优化调度问题是一个多约束、非线性的优化问题,以梯级水电站年发电量最大为目标函数,建立梯级水电站优化调度模型,并使用外点惩罚函数法将有约束的问题转化为无约束的问题,使用引入收敛因子的粒子群算法进行求解,经实例计算,取得了较好的优化效果。(本文来源于《陕西电力》期刊2016年06期）
高力奇,刘本希,罗彬,程春田,杨浚文[8]（2016）在《多目标水火协调长期优化调度模型研究》一文中研究指出针对水火电力系统长期优化调度问题,将电网最优潮流和水火电站长期优化调度相结合,提出了考虑水电发电量最大、水电弃水量最少、火电煤耗最低以及全网网损最小的多目标水火电联合优化调度模型。该模型考虑了水电站水位约束、水电站流量约束、水量平衡约束、水火电源出力约束、潮流计算功率平衡约束以及电网安全约束,采用线性加权方法将多目标转化为单目标。以每月典型日负荷曲线为基础,将水电逐次切负荷与火电等微增率分配机组出力相结合,计算水火电出力分配、电网潮流及网损,最后采用遗传算法进行求解。通过IEEE-30节点系统模拟调度表明,本文所提方法能够有效减少水电弃水并显着降低系统总损耗,提高了电力系统的经济性,是一种可行的水火电长期联合优化调度方法。(本文来源于《水资源研究》期刊2016年03期）
李银银[9]（2016）在《流域梯级水电站长期优化调度及联合调度图研究》一文中研究指出作为经济建设和结构调整的一项重大惠民举措,国家对大型水利工程建设给予了高度重视和大力支持,把水电事业的发展放在能源建设的突出位置,众多流域正在规划或已实现梯级滚动开发,流域梯级水电系统的构成更加复杂,跨流域管理、集中供电和全面协调将成为水电站群未来发展的总体趋势,现有的生产运行及调度管理模式已难以满足实际需求,只有实行联合优化调度进行补偿调节才能真正发挥梯级电站的综合效益。本文以雅砻江下游二滩-桐子林、金沙江下游溪洛渡-向家坝和长江中游叁峡-葛洲坝叁个子梯级组成的流域梯级水电系统为工程背景,结合不同子梯级间径流联系,综合考虑系统内部各子梯级水电站群联合优化调度与补偿问题,分别采用常规调度、优化调度和联合调度图调度方法,建立数学模型并提出相应求解方法,以期实现整个流域水电系统发电效益的最大化。主要研究成果如下:(1)基于集对分析的年径流丰枯水平综合评价。针对现有基于集对分析的年径流丰枯评价方法的不足,考虑年径流丰枯等级划分的不确定性,首先提出影响权重和综合评价属性矩阵,量化径流总量和时段分配过程对年径流丰枯特性判断的双重影响;其次结合频率分析法,引入等级偏离系数取代差异标识常系数,以描述不同等级之间的实际差异性;进而构建集对并利用集对分析方法对年径流的丰枯水平进行分类评价,为模拟调度提供典型设计径流过程;(2)梯级水电站群长期优化发电调度研究。充分考虑流域梯级各电站间的水力电力联系,建立梯级水电站长期联合发电优化调度模型,并采用动态规划算法与逐步优化算法相结合的混合嵌套算法实现模型的高效求解。以雅砻江下游二滩-桐子林、金沙江下游溪洛渡-向家坝和长江中游叁峡-葛洲坝叁个子梯级组成的流域梯级水电系统为研究实例,依据历史长序列径流资料及典型设计径流过程,将所提方法应用于梯级联合优化调度计算,不仅显着提高发电效益,而且揭示了不同丰枯径流情景下梯级电站联合调度的补偿特性和运行规律,为流域梯级电站的实际运行提供了理论指导和科学依据;(3)流域梯级水电站群联合调度图研究。围绕雅砻江-金沙江-长江梯级水电站群联合调度问题,考虑以子梯级龙头电站作为其自身调控主导电站,结合二滩、溪洛渡、向家坝和叁峡水电站的单库调度图,分别以“水位-出力”形式和“蓄能-出力”形式编制形成各子梯级初步联合调度图;结合以水库蓄放水判别系数K值为判断依据的梯级出力分配方式,提出基于联合调度图的梯级电站模拟调度规则,分别以子梯级和整个流域水电系统多年平均发电量最大同时兼顾各子梯级保证出力为目标,建立梯级水电站群联合调度图优化模型,采用自适应离散微分逐步优化算法进行模型求解,获得不同调度情景下雅砻江-金沙江-长江梯级水电站群最优的联合调度图,并进行整个流域梯级联合调度模拟运行,有效增加了整个流域水电系统的总发电效益,为大型梯级枢纽的实际运行提供决策方案和技术支撑。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-01）
杨祺[10]（2016）在《粒子群和声搜索混合算法及其在水库长期优化调度中的应用研究》一文中研究指出随着我国水利工程建设的推进,水电站水库优化调度成为了水利系统长期经济运行需解决的核心问题。运用优化调度技术,有效、合理地对水库水电站进行调度研究,提高水资源可持续利用,使水库的综合效益最大化具有重要意义。受诸多因素的影响,水库的调度模型发展成具为有多目标、多极值、高维度、非线性等特性的复杂优化问题,用传统的优化方法难以解决。随着计算机技术的迅速发展,众多智能优化算法层出不穷,它们打破了传统优化问题采用精确模型进行计算的模式,非常适合用来处理传统方法难以解决的复杂问题。和声搜索算法作为一种新兴高效的启发式全局搜索算法,它通过模拟音乐创作原理来求解优化问题,具有结构简单、容易实现、跳出局部最优等优点,但是算法的收敛性和收敛速度都有待提高。本文通过研究和声算法的寻优机理,与粒子群算法的特点相结合,提出了粒子群和声搜索混合算法,并应用在小湾电站的长期优化调度问题中。本文阐述了研究水库调度的背景和意义以及国内外研究进展,并介绍了水库优化调度常用的模型方法,分析不同模型方法的优缺点。接着对和声搜索算法做了深入的研究,针对该算法收敛性差和收敛速度慢的不足,结合粒子群算法的优点对算法进行改进,提出了粒子群和声搜索混合算法(PSOHS)。然后根据小湾水库30年径流资料,以发电量最大为目标函数建立长期优化调度模型,分别采用常规算法和提出的PSOHS优化算法对模型进行求解。常规算法以月为时段,按等流量调节进行计算,得出多年平均发电量为186.5736亿kW·h。在运用PSOHS优化算法时,为简化计算,先以年为时段进行多年调节计算,再对典型年进行年调节计算,用来修正多年调节计算的结果,得出多年平均发电量为201.3864亿kW·h,相比常规计算结果,效益提高了7.36%。为更好的分析比较优化的效果,在30年的时间序列中选取1967-1980年时段,针对枯水期和丰水期的发电量比较时段优化效益,枯水期(1967-1977年)优化效益为7.08%,丰水期(1978-1980年)优化效益为-2.72%,充分发挥出水库的蓄丰补枯的调节作用；整个时段内发电量提高了5.25%,体现了算法有很好的优化效果。实例应用结果表明,粒子群和声搜索混合算法在水库长期优化调度中的应用是有效、可行的。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2016-04-01）
长期优化调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据沅水流域梯级水库群的特点,以叁板溪、白市、托口、碗米坡、五强溪等5座水电站发电效益最大为目标,构建梯级水库发电优化调度模型,利用逐步优化-逐次逼近动态规划混合算法进行求解。计算结果表明:沅水梯级水库发电效益最大目标较单一水库优化调度相比,在丰、平、枯水年份可分别增加发电效益0.28亿、0.76亿、0.37亿元。最后对比分析各水平年梯级优化运行与单一水库优化运行的水位控制过程,得出了实现沅水梯级水库长期发电效益最大的各水库控制运行策略,以指导沅水梯级水库实际生产调度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
长期优化调度论文参考文献
[1].吴洋,申建建,胡浩然,陈凯,王有香.电力市场环境下梯级水电站长期优化调度方法[J].水力发电.2019
[2].肖杨,王也,东岩.沅水梯级水库长期发电优化调度研究[J].人民长江.2019
[3].李文武,张雪映,Daniel,Eliote,Mbanze,吴巍.基于SARSA算法的水库长期随机优化调度研究[J].水电能源科学.2018
[4].汪洋.水库长期优化调度及数据挖掘方法应用研究[D].华中科技大学.2017
[5].王宗志,王伟,刘克琳,程亮.水电站水库长期优化调度模型及调度图[J].水利水运工程学报.2016
[6].曾筠.西南地区大规模水电站群长期跨流域补偿优化调度方法研究[D].大连理工大学.2016
[7].张宇航,唐超,姚李孝.基于改进粒子群算法的梯级水电站长期优化调度研究[J].陕西电力.2016
[8].高力奇,刘本希,罗彬,程春田,杨浚文.多目标水火协调长期优化调度模型研究[J].水资源研究.2016
[9].李银银.流域梯级水电站长期优化调度及联合调度图研究[D].华中科技大学.2016
[10].杨祺.粒子群和声搜索混合算法及其在水库长期优化调度中的应用研究[D].昆明理工大学.2016
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