發(fā)布時(shí)間：2020-03-09 23:57

【摘要】：近年來隨著我國多個(gè)巨型梯級(jí)水電站群集中建成,水電發(fā)展的重心逐漸由建設(shè)轉(zhuǎn)為管理。這些梯級(jí)水電站群大都具有電站級(jí)數(shù)多、機(jī)組裝機(jī)容量大、輸送電范圍廣、調(diào)度關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn),合理的運(yùn)行管理方式才能充分發(fā)揮這些水電站水庫群的興利除害作用,最大化其經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。梯級(jí)水電站群調(diào)度規(guī)則是指導(dǎo)水電站日常運(yùn)行管理的有效工具,在國家節(jié)能發(fā)電調(diào)度的大背景下,如何制定梯級(jí)水電站群調(diào)度規(guī)則成為水利發(fā)展迫切需要解決的問題。 調(diào)度函數(shù)是指導(dǎo)水電站運(yùn)行的重要工具。本文依據(jù)隱隨機(jī)優(yōu)化原理,以瀾滄江中下游梯級(jí)水電站群為實(shí)例,合理篩選狀態(tài)變量及決策變量,結(jié)合確定性優(yōu)化調(diào)度結(jié)果,利用多元線性回歸分析分別建立不考慮面臨時(shí)段來水預(yù)報(bào)及考慮預(yù)報(bào)的梯級(jí)水電站群初始調(diào)度函數(shù),并根據(jù)初始調(diào)度函數(shù)模擬調(diào)度結(jié)果,采用坐標(biāo)輪換的逐步搜索尋優(yōu)方法修正調(diào)度函數(shù)參數(shù),從而得到模擬調(diào)度效果較好的優(yōu)化調(diào)度函數(shù)。主要內(nèi)容如下： 1、結(jié)合瀾滄江中下游小灣、漫灣、大朝山、糯扎渡、景洪五座梯級(jí)水電站水庫1953-2010年58年實(shí)測(cè)徑流資料,建立確定性梯級(jí)水電站群優(yōu)化調(diào)度模型,采用逐次優(yōu)化(POA)算法,結(jié)合密離散微分動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DDDP)算法進(jìn)行模型求解,獲取回歸分析調(diào)度函數(shù)所需數(shù)據(jù)樣本。 2、根據(jù)確定性最優(yōu)化調(diào)度過程,選取面臨時(shí)段各調(diào)節(jié)水庫時(shí)段初庫容為狀態(tài)變量,時(shí)段平均出力為決策變量,回歸分析得到初始調(diào)度函數(shù),并根據(jù)模擬調(diào)度結(jié)果,使用坐標(biāo)輪亂的逐步搜索尋優(yōu)方法修正調(diào)度函數(shù)參數(shù),獲得優(yōu)化調(diào)度函數(shù)。 3、針對(duì)當(dāng)前調(diào)度函數(shù)研究中多使用歷史徑流資料進(jìn)行模擬調(diào)度,而未考慮預(yù)報(bào)誤差對(duì)調(diào)度函數(shù)模擬調(diào)度效果的影響,選取可用水量預(yù)測(cè)值作為狀態(tài)變量建立調(diào)度函數(shù)及調(diào)度函數(shù)優(yōu)化模型,該調(diào)度函數(shù)以面臨時(shí)段有效庫容疊加季節(jié)性自回歸滑動(dòng)平均求和模型(ARINA)預(yù)報(bào)來水量作為可用水量預(yù)測(cè)值,有效考慮了實(shí)際操作中的徑流預(yù)測(cè)不確定性問題。 最后,總結(jié)全文主要內(nèi)容及研究成果,對(duì)文章中有待進(jìn)一步研究問題及調(diào)度規(guī)則主要研究趨勢(shì)進(jìn)行展望。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TV737

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2585941