流域梯級水電站發(fā)電計劃編制與云計算平臺設(shè)計.pdf

1、在我國，經(jīng)過幾十年的水電能源開發(fā)建設(shè)，各大流域梯級水電站群逐步形成。水電能源的優(yōu)化配置為國民經(jīng)濟快速可持續(xù)發(fā)展提供了可靠的電力保障。然而，梯級水電站調(diào)節(jié)性能各異，且水力、電力聯(lián)系緊密，導(dǎo)致流域梯級電站水文、水力和電力補償關(guān)系十分復(fù)雜。尤其是，受氣象、環(huán)境、安全等多方面因素的影響，多重復(fù)雜約束條件下流域梯級水電站發(fā)電計劃編制工作面臨精細(xì)化建模與高效求解等方面的困難。因此，迫切需要研究新的理論與方法，以實現(xiàn)流域水電能源安全經(jīng)濟運行。為此，本

2、文圍繞流域梯級水電站優(yōu)化模型求解過程存在的曲線擬合、發(fā)電計劃編制與調(diào)度決策支持系統(tǒng)建設(shè)中的若干工程實際問題，開展相關(guān)研究工作，主要研究內(nèi)容和成果如下。
　　首先，圍繞調(diào)度模型計算中涉及的電站泄流量尾水位曲線、機組NHQ曲線等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的擬合問題，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)擬合方法，并針對傳統(tǒng)單機計算模式在實現(xiàn)曲線擬合過程中出現(xiàn)的計算資源不足和擬合效率低等問題，通過引入MapReduce并行編程模型，提出了能夠運行于多機集群中的

3、分布式并行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，實現(xiàn)集群環(huán)境下分布式并行求解計算。實例研究驗證了所提解決方法的正確性和有效性。
　　其次，針對水電站年度、月度發(fā)電計劃編制問題，建立了以發(fā)電效益最大為目標(biāo)的中長期優(yōu)化調(diào)度模型，針對傳統(tǒng)方法在模型求解中面臨的“維數(shù)災(zāi)”問題，提出了一種改進(jìn)變尺度混沌蜂群算法。該算法通過引入初始解混沌生成與鄰域搜索尺度余弦收縮策略，使算法求解效率和局部細(xì)搜能力得到顯著提高。將所提算法應(yīng)用于梯級水電站長期發(fā)電計劃編制實例研

4、究中，結(jié)果表明，變尺度混沌蜂群算法能夠有效解決水電能源系統(tǒng)的優(yōu)化運行問題。
　　然后，在中長期發(fā)電計劃編制的的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步發(fā)揮水電站的調(diào)峰潛力，建立了以出力曲線峰谷差最大為目標(biāo)的短期調(diào)峰發(fā)電計劃模型，針對發(fā)電計劃跟蹤電網(wǎng)負(fù)荷導(dǎo)致的出力波動問題，提出了基于規(guī)則化出力分配的模型求解方法，實現(xiàn)模型高效求解。以溪洛渡-向家壩梯級水電站為實例研究對象，驗證了上述模型及其求解算法的優(yōu)越性和有效性。
　　最后，圍繞現(xiàn)有梯級水電站調(diào)度應(yīng)