基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法

发布时间：2018-09-10 06:02

【摘要】：水电规模急剧扩大和电网调度精细化要求不断提高给水电调度的时效性和结果可用性带来极大挑战。提出一种基于数据挖掘的梯级水电站群指令调度优化方法,采用聚类分析从电站海量日发电数据中提炼出若干关键特性指标并聚类形成调度决策库;以此为基础,采用大系统分解协调方法对不同流域不同电站进行分层求解,并耦合逐步优化算法组合优选水电站群调度出力曲线及其变化幅值,快速得到合理可行的调度决策。澜沧江中下游梯级水电站群实例研究表明,所述方法能够快速获得水电站群发电出力曲线,且符合实际调度要求,是一种切实高效的实用化方法。
[Abstract]:The rapid expansion of hydropower scale and the fine demand of grid dispatching bring great challenges to the timeliness and result availability of hydropower dispatch. In this paper, a data mining based optimization method for instruction dispatching of cascade hydropower stations is proposed. Some key characteristic indexes are extracted from the massive daily power generation data of power station by cluster analysis, and the dispatching decision base is formed by clustering. The large scale system decomposition and coordination method is used to solve different hydropower stations in different watersheds in different layers, and the combined optimization algorithm is combined to optimize the dispatching force curve and its variation amplitude of hydropower stations. The reasonable and feasible dispatching decision is obtained quickly. The case study of cascade hydropower stations in the middle and lower reaches of Lancang River shows that the proposed method can quickly obtain the generating force curves of hydropower stations and meet the practical requirements of operation. It is a practical and efficient practical method.
【作者单位】：大连理工大学水电与水信息研究所;华能澜沧江水电股份有限公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB035906) 国家自然科学基金重大国际合作项目(51210014);国家自然科学基金面上项目(51579029)~~
【分类号】：TM73;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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