基于大系统分解协调和多核集群并行计算的流域梯级水电中长期调度

发布时间：2019-07-31 10:47

【摘要】：为提高流域梯级水电的库容和电力补偿效益,建立了水电精细化调度模型,将各决策变量转换为状态变量的表达式,模型更加直观清晰,并应用水位约束空间收缩方法缩减寻优尺度。以分析各水电站特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将流域梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维的角度改善"维数灾"问题。分析优化调度动态规划方法的并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。最后以乌江干流"4库7梯级"水电系统为例进行仿真,结果表明:应用大系统分解协调方法计算精度较高,降维效果明显,多核集群并行计算显著提高计算效率,具有较高的实用价值。
[Abstract]:In order to improve the reservoir capacity and power compensation benefit of cascade hydropower in watershed, a fine dispatching model of hydropower is established, and the expression of each decision variable is transformed into state variable. The model is more intuitionistic and clear, and the water level constrained spatial shrinkage method is used to reduce the optimization scale. Based on the analysis of the characteristics and spatial distribution pattern of each hydropower station, the cascade hydropower system in the basin is decomposed into several subsystems based on the idea of large scale system decomposition and coordination, and the "dimension disaster" problem is improved from the point of view of optimizing spatial dimension reduction. The parallel characteristics of optimal scheduling dynamic programming method are analyzed, and the parallel computing platform of Matlab multi-core cluster is built to improve the efficiency of algorithm execution. Finally, the "4 reservoir 7 cascade" hydropower system in the main stream of Wujiang River is simulated. The results show that the large scale system decomposition and coordination method has high calculation accuracy, obvious dimensionality reduction effect, multi-core cluster parallel computing significantly improves the calculation efficiency, and has high practical value.
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51277071) 国家电网公司科技项目(KH14010384)~~
【分类号】：TM73

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本文编号：2521270