摘要：将免疫原理引入粒子群算法(PSO)中,利用其免疫记忆与自我调节机制保持各适应度层次的粒子维持一定的浓度,保证种群的多样性;引入疫苗接种等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,提高算法的搜索性能。随后在分析梯级电站短期优化调度数学模型及该算法特点的基础上,建立了基于免疫粒子群(IPSO)算法的梯级电站短期优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法进行仿真计算,并与常规调度及PSO算法进行对比,结果表明,该算法可获得较优的优化调度方案,并可提高解的精度,加快其收敛速度。

摘要：建立了梯级水电站短期周优化调度的梯级蓄能最大模型,在此基础上采用动态搜索算法对其进行求解。通过严密的理论推导和详尽的实例分析探讨了流域梯级电站负荷最优分配规律。梯级电站负荷最优分配主要由梯级水库的区间入流关系和水库特性决定,其结论可指导流域梯级电站优化运行,为集控中心调度和指导实际应用提供参考。调度决策者尚需根据本文的研究方法针对本流域和电站的特性制定符合自身的最优调度规则。

摘要：梯级水电系统是一种高效的发电方式,其利用水能源进行发电,具有环保、可再生等优点。然而,随着经济的发展和人口的增加,对电力的需求也越来越大,这使得梯级水电系统的短期优化调度和自动发电控制变得尤为重要。为了满足能源需求,并提高梯级水电系统的发电效率,研究人员们不断探索如何进行短期优化调度和自动发电控制。本文首先介绍了梯级水电系统的基本概念和特点,随后,分析了梯级水电系统短期优化调度和自动发电控制的关键技术和方法,包括数学模型建立、优化算法设计、控制策略制定等方面。以供参考。

摘要：采用面向对象的程序设计方法,基于作者和前人在水电站短期优化调度科研领域的理论成果,以大量的工程实例为背景,抽象出水电站短期优化调度系统的基本特征,设计出了可高度反映水电站短期优化调度系统特征的类层次结构,并借助于C++程序设计语言开发出了一套可重用的基础类库。实践证明,利用该类库进行软件开发可大大提高水电站优化调度程序的可移植性、可扩充性、易维护性,有效地提高了水利软件开发的效率和质量。

摘要：以求解水火电力系统短期优化调度这一复杂约束优化问题为背景,对其进行了数学建模,并依据模型求解的特点提出一种小生境混合差分进化算法(HNDE)。该算法将小生境技术纳入差分进化的优化框架,并依据极小欧式距离设计了小生境的排挤机制以维持求解空间的多样性。在此基础上,采用一种随机二次搜索算子实现了小生境淘汰个体的修复机制,从而进一步提升算法的求解精度。同时,考虑到水火电力系统短期优化调度问题约束条件复杂且难以处理,依据不同类型约束的特点,提出一种启发式的约束处理方法。实例计算表明,此方法是可行且实用的,具有优化效率好、鲁棒性高、计算迅速等特点。

摘要：传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件。结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要。

摘要：大规模水电站群联合优化调度运行对于水电厂自身和电网安全稳定运行至关重要,需制定高效实用的水电站短期发电计划指导其运行。因此,该系统研发了一套基于B/S模式的短期水电优化调度系统,阐述了该系统的总体功能设计和关键实现技术。系统应用表明,该系统具有友好的人机交互界面、良好的健壮性和可扩展性,为制定短期水电系统联合优化发电计划提供了便利。

摘要：电力电量平衡法原是水电站规划设计中确定装机容量的基本方法,通过对该方法的研究,总结出其应用于水电系统短期调度的突出特点是原理简单、可较好地处理机组连续开停机问题,并可有效地减少优化计算工作量;同时还提出了该原理的数学计算方法及其在水电站群短期优化调度数学模型求解中的应用方法,为计算机软件系统的开发奠定了基础。实际应用表明,该方法合理、实用。