【摘 要】
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发电调度是电力系统运行的重要任务,目的是找到可行的发电运行计划,以最小化总成本并增加水力发电厂的发电量。在这项研究中,讨论了各种数学优化技术,例如动态规划、非线性方
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发电调度是电力系统运行的重要任务,目的是找到可行的发电运行计划,以最小化总成本并增加水力发电厂的发电量。在这项研究中,讨论了各种数学优化技术,例如动态规划、非线性方法、模糊逻辑、遗传算法、混合整数规划、人工神经网络和分类算法(例如决策树)。动态规划能够处理不同的约束,但缺点是维数灾;拉格朗日松弛法能够处理水电站耦合因素并给出可行的混合整数线性规划模型;混合整数非线性规划较好地解决了水头敏感性优化问题;遗传算法有利于快速获得优化结果;与数学规划相比,诸如决策树算法之类的分类技术被用于找到快速的发电计划。梯级水电站群的短期调度问题是水电系统面临的重要挑战性任务之一。在梯级水电站中,上游水电站水位的微小变化极易导致下游调节能力较差水电站的水位大幅波动,本研究旨在找到一种快速、实用的方法来确定梯级水电站的日发电计划和机组组合方案。提出的方法包括数据挖掘技术和决策树方法。首先,通过使用多元线性回归确定上游和下游水电站的发电量和启动成本;然后,使用聚类分析从长系列历史数据中找到典型出力曲线。采用决策树算法C4.5,ID3-IV,改进的C4.5和CHAID来确定发电计划和机组组合方案,并进行不同算法之间的比较分析。其中,决策树算法由SIPINA软件提供。结果表明,本研究方法对于快速生成梯级水电站调度是可行的,有助于调度人员快速做出发电决策,以提高梯级水电站群发电调度方案的可行性和计算效率。
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