【摘 要】
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本文基于大系统聚合分解理论,建立了梯级水电站总出力调度图(聚合)与出力分配模型(分解)相结合的双层优化模型,分别采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法和离散微分动态规划(DDDP)进行
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
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本文基于大系统聚合分解理论,建立了梯级水电站总出力调度图(聚合)与出力分配模型(分解)相结合的双层优化模型,分别采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法和离散微分动态规划(DDDP)进行优化,得到了梯级水电站优化调度规则,可大大降低计算的复杂度。通过在出力分配模型中引入弃能项,有效地降低了电站的弃水,增加了梯级发电量。以清江梯级水电站为研究背景,优化调度规则在满足梯级保证出力的条件下,年均发电量较原设计方案可提高2.25亿kW.h,增长率达3.07%,减少弃水9.87亿m3,达35.83%,说明了模型和算法的有效性和合理性,为制定梯级水电站优化调度规则提供了新的思路。
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