基于模糊理论和遗传算法的梯级水电站短期优化调度

基于模糊理论和遗传算法的梯级水电站短期优化调度

78 4.8
37 2021-04-27
pdf | 738KB | 6页
正文 简介
电网负荷需求量随着气候、环境的变化而变化,在很大程度上存在着不确定性,而目前制定的发电计划都是根据以往的经验进行制定的,给出的计划出力与实际负荷水平存在较大的偏差。由于存在偏离发电计划的偏差,如果单纯地按照发电计划发电,会导致电能的不平衡,从而影响电网的正常运行。为了描述这种偏差,采用模糊集理论来描述负荷的不确定性,构建了一个基于模糊负荷的梯级水电站发电耗水量最小的短期优化调度数学模型,利用模糊区间的概念来研究不同模糊置信水平下梯级水电站的优化调度问题。同时研究入库径流量、发电耗水量、弃水量、水头变化等因素,全面考虑蓄水量、弃水量、发电流量、发电水头之间的关系及其对水电站正常运行的影响,以及各级水电站间的相互影响,用二次曲线表达式描述水电站水头特性关系,既能准确描述水电站水库特性,又能减少优化问题的决策变量个数,提高求解效率。最后以一个三级水电站为例,通过遗传算法求解所建模型,利用置信区间的概念分析负荷在不同置信水平下的优化情况,结果表明了所建优化调度数学模型的正确性和可行性。
*温馨提示:该数据为用户自主上传分享,如有侵权请举报或联系客服:400-823-1298处理。

您可能感兴趣

原价: 100 积分
立即购买