-
公开(公告)号：CN103093282B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201210579060.4
申请日：2012-12-27
申请人： 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种水电站群期末蓄能最大短期优化调度方法，属于水电调度领域。首先将原模型中各时段总出力与总负荷需求的一致性约束，代替为各时段总出力与总负荷需求最大差值为零的约束；而后借助凝聚函数法将简化后的最大差值转换为便于处理的形式。在此基础上，采用拉格朗日松弛法建立对偶优化模型，并以次梯度法求解。本发明方法将存在规模为96的拉格朗日乘子向量的期末蓄能最大优化调度问题简化为只有一个拉格朗日乘子的问题，降低了问题的复杂性，采用次梯度法和逐次逼近搜索算法相结合的方法可有效求解，具有很强的实用性，应用广泛。
-
公开(公告)号：CN103023073A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210563275.7
申请日：2012-12-21
申请人： 大连理工大学 , 贵州乌江水电开发有限责任公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明属于水电调度领域，公开了一种混合水电站和水电机组对象的优化调度方法。首先以电站为基本调度单元进行水电站群优化计算初始解生成，并进行优化求解；而后，对需要将出力控制到机组的电站采用厂内经济运行方法，在水电站总出力过程升降趋势约束下，以耗水量最小准则分配各时段各机组出力；最后，在机组调控基本调控算法支持下，分别依据调控是否需要细化到机组的要求，对不同电站以电站或机组为调度基本单元，以逐次逼近算法的优化调度计算。本发明将电网安全约束纳入自动控制方法中，可兼顾电网安全与集控中心控制目标，实现在线实时控制与离线短期调度计划的有机衔接，满足控制安全性、时效性、实用性、经济性的要求。
-
公开(公告)号：CN103023073B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210563275.7
申请日：2012-12-21
申请人： 大连理工大学 , 贵州乌江水电开发有限责任公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明属于水电调度领域，公开了一种混合水电站和水电机组对象的优化调度方法。首先以电站为基本调度单元进行水电站群优化计算初始解生成，并进行优化求解；而后，对需要将出力控制到机组的电站采用厂内经济运行方法，在水电站总出力过程升降趋势约束下，以耗水量最小准则分配各时段各机组出力；最后，在机组调控基本调控算法支持下，分别依据调控是否需要细化到机组的要求，对不同电站以电站或机组为调度基本单元，以逐次逼近算法的优化调度计算。本发明将电网安全约束纳入自动控制方法中，可兼顾电网安全与集控中心控制目标，实现在线实时控制与离线短期调度计划的有机衔接，满足控制安全性、时效性、实用性、经济性的要求。
-
公开(公告)号：CN103066604B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210469901.6
申请日：2012-11-20
申请人： 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号： H02J3/14
CPC分类号： Y02B70/3225 , Y04S20/222
摘要： 本发明涉及电网规划和调度运行领域，公开了一种厂网协调模式下的梯级自动发电控制方法，可兼顾电网安全与集控中心控制目标，实现在线实时控制与离线短期调度计划的有机衔接，满足AGC控制安全性、时效性、实用性、经济性的要求。其技术方案为：将电网安全约束纳入梯级自动控制方法中，以厂网协调日前计划电量作为集控中心侧AGC控制目标，通过实时监测电站积分电量与计划电量偏差，确定电站增减负荷投入序位，并以此为基础设计厂间负荷分配的电站组合方法，采用相对耗水率比例进行厂间负荷优化分配。本发明的有益效果是前瞻电网未来发展，在我国干流梯级，尤其是西南地区巨型干流梯级调度运行管理中，具有重要的率先垂范意义。
-
公开(公告)号：CN103093282A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210579060.4
申请日：2012-12-27
申请人： 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种水电站群期末蓄能最大短期优化调度方法，属于水电调度领域。首先将原模型中各时段总出力与总负荷需求的一致性约束，代替为各时段总出力与总负荷需求最大差值为零的约束；而后借助凝聚函数法将简化后的最大差值转换为便于处理的形式。在此基础上，采用拉格朗日松弛法建立对偶优化模型，并以次梯度法求解。本发明方法将存在规模为96的拉格朗日乘子向量的期末蓄能最大优化调度问题简化为只有一个拉格朗日乘子的问题，降低了问题的复杂性，采用次梯度法和逐次逼近搜索算法相结合的方法可有效求解，具有很强的实用性，应用广泛。
-
公开(公告)号：CN103066604A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210469901.6
申请日：2012-11-20
申请人： 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号： H02J3/14
CPC分类号： Y02B70/3225 , Y04S20/222
摘要： 本发明涉及电网规划和调度运行领域，公开了一种厂网协调模式下的梯级自动发电控制方法，可兼顾电网安全与集控中心控制目标，实现在线实时控制与离线短期调度计划的有机衔接，满足AGC控制安全性、时效性、实用性、经济性的要求。其技术方案为：将电网安全约束纳入梯级自动控制方法中，以厂网协调日前计划电量作为集控中心侧AGC控制目标，通过实时监测电站积分电量与计划电量偏差，确定电站增减负荷投入序位，并以此为基础设计厂间负荷分配的电站组合方法，采用相对耗水率比例进行厂间负荷优化分配。本发明的有益效果是前瞻电网未来发展，在我国干流梯级，尤其是西南地区巨型干流梯级调度运行管理中，具有重要的率先垂范意义。
-
公开(公告)号：CN113610284B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110841492.7
申请日：2021-07-26
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及水电站参与日前市场竞价领域，特别涉及一种考虑限制区跨越影响的水电站日前竞价鲁棒优化模型。其技术方案为：考虑考虑限制区影响与水头影响，采用线性化技术将原始确定性竞价模型转化为确定性MILP模型；然后利用确定电价区间来描述不确定电价，应用对偶理论与线性化技术将原始模型转化为易于求解的RMILP；最后采用迭代算法获取竞价曲线。该方法对水电站参与日前竞价具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN113255986B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110551395.4
申请日：2021-05-20
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明一种基于气象信息和深度学习算法的多步日径流预报方法，第一阶段利用最大互信息系数MIC方法对气象数据集进行特征选择作为模型的预测因子候选输入，采用互相关函数CCF和偏自相关函数PACF对观测径流和降雨量的历史滞后数据进行选择作为模型的预测因子候选输入；第二阶段先对选定的预测因子进行数据尺度缩放，然后将数据集划分为训练集、验证集和测试集；第三阶段先通过网格搜索算法率定GBRT模型参数，然后使用优选的参数在测试集上实施预报。测试表明本发明方法GBRT‑MIC能够预见期内很好地进行径流预测，研究成果对协助电厂提前制定发电计划，减少水电弃水、增发水电电量、提高水电科学调度水平具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN115099494B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210734965.8
申请日：2022-06-27
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及水电调度及电网运行领域，公开了一种兼顾调峰与通航的梯级水电站多目标调度的MILP方法。电网调峰与河道通航需求间的矛盾是水电航运梯级调度时所面临的突出问题，区间回水的顶托作用加剧了问题的复杂性。本发明建立了考虑回水影响的梯级水电站群短期多目标优化调度的MILP模型，模型中以剩余负荷平均距与下游尾水位平均距最小为目标，将非线性约束通过函数聚合后，利用直六面体栅格化技术与SOS2约束方法实现约束线性化，最终应用NBI方法求解，得到多目标问题的Pareto解集。所提方法可以充分计及回水顶托影响，兼顾调峰与通航需求，高效求解多目标调度问题并获得较理想的结果，是一种切实有效的方法。
-
公开(公告)号：CN117937613A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311654413.7
申请日：2023-12-05
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明涉及梯级串联引水式电站短期调度领域，具体涉及一种梯级串联引水式电站短期负荷分配方法，是一种新的解决梯级串联引水式电站在发电流量严格匹配以及一洞多机等复杂条件下的日前机组负荷分配问题的优化方法。其技术方案为：构建以总耗水量最小为目标的梯级串联引水式电站负荷分配模型，同时考虑常规水库约束以及机组约束、串联引水隧洞流量匹配约束等复杂约束，然后采用线性化方法将模型转化为MILP模型，最后利用水头迭代的方法降低模型复杂度，并求解得到梯级串联引水式电站短期调度负荷分配方案。该方法能够完成众多复杂水力电力约束下的机组负荷分配，同时有效减少了电站耗水量，实现了快速制定日前最优调度计划。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
79 条记录 (耗时 0.048 秒)
