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    淺談水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行算法

    2020-03-02 11:46:47
    技術(shù)與市場 2020年1期
    關(guān)鍵詞:規(guī)劃法經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水電站

    (華北水利水電大學(xué),河南 鄭州 450045)

    0 引言

    優(yōu)先發(fā)展水力發(fā)電,是我國當(dāng)前能源建設(shè)的一項(xiàng)重要措施。為了解決我國能源緊張的問題,除大力開發(fā)新的資源外,還必須對現(xiàn)有的資源進(jìn)行合理分配,達(dá)到節(jié)能的目的。新形勢下開展水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行工作,提高水電站運(yùn)行的管理水平,對增加水電站的發(fā)電效益、確保電網(wǎng)的安全運(yùn)行有著重要的現(xiàn)實(shí)意義,這也是充分利用水能資源的有效措施。目前,動態(tài)規(guī)劃作為一種經(jīng)典的優(yōu)化算法,有著較高的成熟性,在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行被應(yīng)用得最廣泛,但其計(jì)算速度慢,當(dāng)機(jī)組臺數(shù)較多、系統(tǒng)較大時會發(fā)生維數(shù)災(zāi)難以滿足實(shí)時調(diào)度需求[1]。除了動態(tài)規(guī)劃法,粒子群算法和蟻群算法也逐漸得到應(yīng)用。本文簡單介紹了這3種算法的概念,分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。

    1 水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行概念

    水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行就是從電力系統(tǒng)安全、優(yōu)質(zhì)、可靠、經(jīng)濟(jì)發(fā)電、供電的目標(biāo)出發(fā),研究水電站在給定條件下廠內(nèi)工作機(jī)組最優(yōu)臺數(shù)、組合及啟停次序的確定,機(jī)組間負(fù)荷的最優(yōu)分配,即水電站廠內(nèi)最優(yōu)運(yùn)行方式制定,實(shí)現(xiàn)以一定的水力資源,達(dá)到最大發(fā)電量的目的,從而實(shí)現(xiàn)降低發(fā)電成本,提高經(jīng)濟(jì)效益。

    2 動態(tài)規(guī)劃法

    動態(tài)規(guī)劃是運(yùn)籌學(xué)的一個分支,是求解決策過程最優(yōu)化的數(shù)學(xué)方法。20世紀(jì)50年代初美國數(shù)學(xué)家貝爾曼等人在研究多階段決策過程的優(yōu)化問題時,提出了著名的最優(yōu)化原理,把多階段過程轉(zhuǎn)化為一系列單階段問題,利用各階段之間的關(guān)系,逐個求解,創(chuàng)立了解決這類過程優(yōu)化問題的新方法——動態(tài)規(guī)劃[2-3]。

    水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行包括2個優(yōu)化問題:空間最優(yōu)化和時間最優(yōu)化??臻g最優(yōu)化,就是合理地選擇機(jī)組臺數(shù)以及臺號,在這些組合中實(shí)現(xiàn)機(jī)組之間的最優(yōu)負(fù)荷分配。在空間最優(yōu)化的求解方法上,較早提出的是等微增率法,但用等微增率法要求微增率曲線是凸的,而實(shí)踐中導(dǎo)致微增率曲線非凸的因素很多,因此,動態(tài)規(guī)劃方法應(yīng)用逐漸變多。而時間最優(yōu)化則是在空間最優(yōu)化的基礎(chǔ)上,不僅考慮時段內(nèi)的優(yōu)化,同時計(jì)及時段之間由于負(fù)荷的變化可能產(chǎn)生的機(jī)組開停對整個優(yōu)化的影響,即確定各個時段的開機(jī)數(shù)目、機(jī)組組合并在所選組合之間最優(yōu)的分配各時段的負(fù)荷,以達(dá)到電站一天的耗水量最小。

    其優(yōu)點(diǎn)為:動態(tài)規(guī)劃法作為一種被普遍采用的優(yōu)化方法,它的優(yōu)化結(jié)果基本能滿足廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的要求;可以一次計(jì)算出較少機(jī)組在允許出力的范圍內(nèi)的所有可能的總出力對應(yīng)的最優(yōu)配置;在機(jī)組數(shù)較少的情況下,運(yùn)算速度相對來說比較快[4]。

    缺點(diǎn):沒有擴(kuò)容能力,如電站增加機(jī)組,則整個程序需要重新設(shè)計(jì),而且隨著機(jī)組數(shù)的上升,復(fù)雜程度也會上升,它的運(yùn)算速度將會大幅度地下降;在程序中處理每臺機(jī)組容量限制差異過大的時候,編程難度較高,實(shí)現(xiàn)起來過于復(fù)雜;輸入容量只能精確到整數(shù)位,無法滿足高精度要求;對不同的水電站具有完全不一樣的主程序,適應(yīng)度差。

    3 粒子群算法

    粒子群算法(PSO),也稱粒子群優(yōu)化算法或鳥群覓食算法[5]。顧名思義,一群鳥在一個區(qū)域搜索食物,并且在這個區(qū)域里只有一塊食物,所有的鳥都不知道食物在哪里,但是他們知道當(dāng)前的位置離食物還有多遠(yuǎn)。那么找到食物的最優(yōu)策略即為搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區(qū)域。粒子群算法初始化為一群隨機(jī)粒子(隨機(jī)解),然后通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次迭代中,粒子通過跟蹤兩個“極值”來更新自己。第一個就是粒子本身所找到的最優(yōu)解,這個解叫做個體極值;另一個極值是整個種群目前找到的最優(yōu)解,這個極值是全局極值。

    近些年,粒子群算法在求解大量非線性、不可微和非凸的復(fù)雜優(yōu)化問題方面相對來說比較簡單和易于實(shí)現(xiàn),已經(jīng)被應(yīng)用于解決水電系統(tǒng)的優(yōu)化問題,在水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的應(yīng)用中,能夠彌補(bǔ)動態(tài)規(guī)劃的諸多不足[2]。雖然這個算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究起步較晚,但是最近幾年它在電力系統(tǒng)領(lǐng)域中應(yīng)用前景逐漸顯變得廣闊,如何充分發(fā)揮算法優(yōu)勢來解決水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行相關(guān)的難題,引起電力行業(yè)工作者的關(guān)注。

    該算法優(yōu)點(diǎn):比起動態(tài)規(guī)劃法其計(jì)算精度更高;大大節(jié)約了計(jì)算機(jī)CPU的時間和內(nèi)存需求量;具有擴(kuò)容能力,當(dāng)增加一臺水輪機(jī)時,只需要在原本輸入的參數(shù)做些小的改變便可實(shí)現(xiàn),不影響主體程序本身;對水電站的適應(yīng)能力較好,對一些開停機(jī)頻繁的水電站,只需在適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算時加入開停機(jī)成本因子就可以模擬開停機(jī)的成本損失。

    缺點(diǎn):當(dāng)更新出力時,需要在線重新計(jì)算;計(jì)算程序參數(shù)的調(diào)試相對來說比較復(fù)雜;容易陷入局部最優(yōu)值,這大大降低了優(yōu)化程度。

    4 蟻群算法

    蟻群算法(ACA)模擬了自然界中螞蟻覓食路徑的搜索過程:螞蟻在尋找食物時,能在走過的路徑上釋放信息素,覓食過程它們能夠感知信息素的存在和強(qiáng)度,并傾向于朝信息素強(qiáng)度高的方向移動[6]。當(dāng)大量螞蟻不斷地從蟻巢通往食物時,相同時間內(nèi)相對較短路徑上通過的螞蟻較多,該路徑上累積的信息素強(qiáng)度高,后來螞蟻選擇該路徑的概率也增大,最終整個蟻群會找到這條最優(yōu)路徑。

    算法的基本思路是:將待求問題解的構(gòu)造過程模擬為路徑,分配多個人工螞蟻構(gòu)造可行解集,螞蟻在路徑上釋放信息素,并共享信息,隨著算法的不斷迭代,信息素不斷地?fù)]發(fā),代表較好解的路徑上的信息素逐漸增多,選擇它的螞蟻也相應(yīng)增多,最終整個蟻群在正反饋啟發(fā)式搜索的作用下集中到代表最優(yōu)解的路徑上,也就找到了當(dāng)前條件下的最優(yōu)解。

    優(yōu)點(diǎn):應(yīng)用局部搜索機(jī)制優(yōu)化路徑,能在搜索中找到優(yōu)化解,提高了算法搜索效率;受初始點(diǎn)的影響相對較小,不依賴于初始點(diǎn)的選擇,并且在整個算法過程中會自適應(yīng)地調(diào)整尋優(yōu)路徑;計(jì)算速度快,收斂性能好,容易找到全局最優(yōu)解;避免了求解該類問題時的“維數(shù)災(zāi)”;易于與其他方法算法相結(jié)合,揚(yáng)長避短,能夠提高算法的性能[7-8]。

    缺點(diǎn):蟻群算法容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象,當(dāng)?shù)揭欢ù鷶?shù)時,有可能會收斂于某些局部最優(yōu)解的鄰域,信息素堆積在這些路徑上過多,會對繼續(xù)尋優(yōu)產(chǎn)生誤導(dǎo),使得求解出現(xiàn)停滯現(xiàn)象;算法本身具有隨機(jī)性,當(dāng)蟻群規(guī)模較大的時候,蟻群聚類算法的收斂時間相對較長,很難在較短時間內(nèi)確定目標(biāo)方向并在眾多路徑中找到較好的搜索路徑。

    5 結(jié)語

    動態(tài)規(guī)劃是一種求解水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式問題的經(jīng)典方法,適用于水輪機(jī)組數(shù)不多、且容量相近或相等、暫時沒有擴(kuò)容計(jì)劃、開停機(jī)不頻繁的水電站,在電站發(fā)電機(jī)組較多時,該方法易出現(xiàn)維數(shù)災(zāi)。粒子群算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究起步較晚,其計(jì)算精度高,在解決裝機(jī)規(guī)模較大的水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題更有優(yōu)勢,能夠彌補(bǔ)動態(tài)規(guī)劃法的諸多不足。蟻群算法基于信息正反饋原理,有利于發(fā)現(xiàn)較好的解,其應(yīng)用前景非常廣泛,但蟻群算法在蟻群規(guī)模較大的情況下,收斂時間相對較長。研究算法之間如何進(jìn)行相互結(jié)合,揚(yáng)長避短,則在尋找水電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式上具有重大的指導(dǎo)意義。

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