基于生态惩罚的混联梯级小水电优化调度

发布时间：2017-04-23 09:10

  本文关键词：基于生态惩罚的混联梯级小水电优化调度，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：小水电作为可再生清洁能源,是社会发展的重要组成部分。兴建水利为人类带来经济利益和生活便利,也产生了一系列河流生态问题。近年来,小水电研究随着可持续发展理念以及生态和谐经济理念的提出取得了巨大的进步,尤其是在智能优化调度和设备节能方面有了长足的进步,在调度中考虑生态因素也成为小水电优化调度的趋势。而生态因素衡量标准中最重要的指标就是适宜生态径流值,因此找到合适的生态径流计算方法至关重要。本文改进了适用于小水电的适宜生态径流值计算方法;优化了小水电群生态调度智能算法;在此基础上针对复杂的混联梯级小水电提出了小水电群生态优化调度模型,建立将生态因素作为约束条件和生态惩罚项的两种不同调度模型;将改进的适宜生态径流计算值输入到调度模型中,通过优化的生态调度智能算法对两个调度模型进行求解。完成的主要工作如下:(1)在适宜生态径流计算过程中,针对逐月频率生态径流计算法精度较低的不足,通过线性回归、残差分析以及P-III曲线处理,筛选替换历史水文数据中的极限、误差较大的数据,提高小水电群推荐适宜生态径流值的精度和合理性。(2)针对小水电群生态调度智能算法的算法性能做出改进,在基于动态邻域结构PSO算法的基础上,加入了免疫克隆选择机制对动态邻域结构进行优化。克服了动态邻域结构短连接过多的缺陷,提升了算法的随机搜索性能和收敛速度,有助于在水电模型优化求解过程中更快的找到最优解。(3)分析混联梯级小水电库群特征,建立库群内各水库间的水量关系。建立基于生态约束的混联梯级小水电群优化调度模型;同时引入适宜生态径流值作为惩罚因子,将生态惩罚整合到模型中建立基于生态惩罚的优化调度模型。将新计算的适宜生态径流值导入到优化调度模型中,用改进的基于免疫克隆选择的动态邻域PSO算法求解。结果表明,在泸水河流域的实例计算中,基于生态惩罚的混联梯级小水电群优化调度模型配合改进的适宜生态径流计算值能让整个水库群的发电流量更加的平缓、接近河道自然径流过程,保护生态环境的同时提高水电群综合收益。
【关键词】：小水电群 优化调度 生态惩罚 混联梯级 免疫克隆选择 改进粒子群算法
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV737
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 选题背景、研究的目的及意义11-12
• 1.2 考虑生态因素的小水电优化调度研究现状12-15
• 1.2.1 小水电适宜生态径流计算研究现状12-13
• 1.2.2 小水电优化调度国内外研究现状13-14
• 1.2.3 小水电生态调度及优化算法研究现状14-15
• 1.3 论文组织结构15-18
• 1.3.1 课题来源15-16
• 1.3.2 论文组织结构16-18
• 第2章 适宜生态径流计算18-28
• 2.1 引言18-19
• 2.2 生态径流计算法研究进展19
• 2.3 历史水文数据预处理19-23
• 2.3.1 历史水文数据散点图及其残差分析19-21
• 2.3.2 丰平枯水期的残差图及其异常点处理21-23
• 2.4 基于P-Ⅲ型曲线的适宜生态径流计算23-24
• 2.5 计算实例24-26
• 2.6 本章小结26-28
• 第3章 小水电群生态调度优化算法及改进28-38
• 3.1 引言28-29
• 3.2 生态小水电优化调度基本思想29
• 3.3 基于动态邻域结构的PSO算法29-33
• 3.3.1 基本粒子群算法29-30
• 3.3.2 基于反向学习的初始化30-31
• 3.3.3 基于动态邻域结构的PSO算法31-33
• 3.4 基于免疫克隆选择的动态邻域PSO算法33-35
• 3.4.1 免疫克隆选择33-34
• 3.4.2 基于免疫克隆选择的动态邻域PSO算法34-35
• 3.5 算法求解步骤35-36
• 3.6 算法时间复杂度分析36
• 3.7 仿真分析与实例研究36-37
• 3.8 本章小结37-38
• 第4章 考虑生态约束的混联梯级小水电优化调度38-46
• 4.1 引言38
• 4.2 生态小水电优化调度原则38-39
• 4.3 考虑生态因素调度模型构建39-41
• 4.3.1 发电效益最大化调度模型39-40
• 4.3.2 生态约束的梯级小水电发电效益最大化调度模型40-41
• 4.4 泸水河流域生态约束优化调度41-45
• 4.4.1 泸水河流域基本情况41-42
• 4.4.2 仿真结果42-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 基于生态惩罚的混联梯级小水电群优化调度46-58
• 5.1 引言46
• 5.2 混联梯级小水电群流域模型46-48
• 5.3 基于生态惩罚的混联梯级小水电群优化调度模型48-50
• 5.3.1 生态惩罚因子和生态罚款48-49
• 5.3.2 基于生态惩罚的混联梯级小水电群优化调度模型49-50
• 5.4 泸水河流域生态惩罚优化调度50-54
• 5.4.1 泸水河流域生态惩罚优化调度模型50-51
• 5.4.2 仿真结果51-54
• 5.5 调度结果对比分析54-57
• 5.6 本章小结57-58
• 第6章 总结与展望58-59
• 6.1 结论58
• 6.2 展望58-59
• 参考文献59-62
• 致谢62-63
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果63

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