针对电力市场环境下梯级水库发电优化调度模型的高维、不确定性和复杂性特点,采用传统算法与现代智能算法相结合的方法对模型进行求解,确定梯级水库的可发电量。通过长系列仿真模拟计算,应用统计分析、模糊数学和信息熵等理论,对市场环境下梯级水库发电调度的风险因素进行分析,结合梯级水库发电调度操作规线,融入决策者的风险偏好和利益趋势,建立梯级水库发电调度预警决策支持系统。在梯级水库可发电量和历史发电特征值分析的基础上,计算合约电量和现货竞争电量的比例,制定梯级水库发电计划,并以梯级水库合约电量和库蓄水位为预警变量,建立电力市场环境下梯级水库发电优化调度与风险预警耦合模型,对发电计划进行滚动修正和风险评估。本项目研究具有前瞻性、基础性和应用性,能为市场环境下水电理性竞争、合理制定营运策略、规避市场风险、在调度效益与调度风险之间寻求最佳平衡点提供刚性优化与柔性决策依据,具有重要的理论意义和良好的应用前景。
Power market;cascade reservoirs generation optimal operation;risk analysis;Warning decision support system;
本研究结合电力市场的特点,在分析市场环境下梯级水库发电优化调度准则的基础上,建立了相应的优化调度模型,并针对梯级水库发电优化调度模型求解中“维数灾”问题和网络拓扑不易确定、局部最优解、解的稳定性、收敛性等问题,提出了水电能源系统多维空间高维问题低维化重构的理论和方法,研究了混沌蚁群算法、基于协进化的粒子群算法、基于协同差分演化算法等一类具有物理机制、基于传统算法与智能进化理论相结合的混合算法,解决在搜索效率、并行处理和全局优化能力等方面具有通用性、并行性、鲁棒性和收敛性,能有效解决大规模、复杂约束条件的优化决策问题,从而可确定梯级水库的可发电量。本研究以统计分析和风险分析为技术手段,提出了基于梯级水库发电特征分析的合约电量确定方法,建立了基于风险偏好的合约电量月度分解模型,采用线性规划对所建模型进行了求解。针对梯级水库发电优化调度所面临的入库径流、市场竞争所致的不确定性,通过长系列仿真模拟计算,应用统计分析、模糊数学和信息熵等理论,对市场环境下梯级水库发电调度的风险因素进行分析,结合梯级水库发电调度操作规线,融入决策者的风险偏好和利益趋势,建立了梯级水库发电优化调度风险预警机制,从而实现对发电计划进行滚动修正和风险评估,制定出不同利益趋势和风险偏好下的最佳发电调度策略,达到发电收益和市场风险的最佳平衡点,为调度决策者提供科学合理的调度决策依据。并以乌江梯级水库为实例,对所提方法和所建模型进行了验证分析。本项目研究具有前瞻性、基础性和应用性,能为市场环境下水电理性竞争、合理制定营运策略、规避市场风险、在调度效益与调度风险之间寻求最佳平衡点提供刚性优化与柔性决策依据,具有重要的理论意义和良好的应用前景。