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《天津大学》 2005年
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改进微粒群算法在水电站优化调度中的应用

李辉  
【摘要】:水电站优化调度主要是研究水电站的科学管理和调度决策的优化技术。目前,国内外学者对水电站优化调度问题已进行了许多深入的研究并取得了一些重要的研究成果,但是水电站优化调度理论仍存在不足之处,需要进一步的提高和深入。在梯级水电站短期优化调度研究中,梯级电站调峰模式和各电站之间的水力联系和电力联系如何有效地体现在模型中仍需要进一步的研究;对于水电站厂内经济运行,如何有效地考虑机组的振动特性仍有待探讨。同时对于水电站优化模型的求解,传统的优化方法在计算速度、收敛性能方面存在较大的不足。 微粒群算法是近年来新兴的一种简单实用的基于群体智能的全局优化算法,简单、容易实现且功能强大,因而短短几年的时间便获得了很大发展,并且被广泛应用于许多领域。本文首先针对标准微粒群算法的一些不足,在其中引入突变机制来模拟周围环境对微粒群系统的作用,形成突变微粒群算法从而大大提高了该算法的优化性能。其次,本文对梯级水电站群在调度期内龙头水库总下泄水量一定条件下的运行方式进行了研究,考虑梯级水电站调峰模式要求、水量平衡、水库水位约束、电站出力约束以及梯级各电站之间的电力联系和水力联系等影响因素,以梯级水电站群的总发电量为目标函数建立了梯级水电站群短期优化调度模型;同时本文对水电站厂内经济运行进行了研究,并在综合考虑机组初始运行状态、机组振动特性、机组出力、下泄流量、水库蓄水量和电网负荷平衡等要素的基础上,兼顾电站机组的运行效率和状态,建立了水电站厂内经济运行模型。为验证上述两个模型的有效性,本文分别将其应用于云南省硕多岗河梯级水电站和黄河上游李家峡水电站的优化研究,同时鉴于传统优化算法的不足,本文将突变微粒群算法应用于上述两个模型的求解。对计算结果的分析表明本文建立的两个模型有效可行,同时也表明突变微粒群算法在水电站优化调度领域有很强的适用性,为水电站优化调度模型的求解问题提供了一条新的途径。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TV737

【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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