【摘要】：不管是從全世界還是中國來說,能源危機已經(jīng)到來,由于之前為了經(jīng)濟的發(fā)展、技術(shù)的進步?jīng)]有考慮給環(huán)境帶來的危害,現(xiàn)在深刻意識到了嚴重的環(huán)境問題。針對能源的不足我們需要開發(fā)新的清潔的能源來滿足日常生活的需要,而水資源是我國開發(fā)新能源的首選,因為我國水資源很豐富在世界上也是出于領(lǐng)先地位。但是由于我國水電開發(fā)技術(shù)的落后與沒有合理、有效的科學技術(shù)對水庫進行優(yōu)化調(diào)度使其產(chǎn)能最優(yōu),所以本文提出了一種新的優(yōu)化算法來對水庫進行優(yōu)化調(diào)度,其主要研究內(nèi)容如下:(1)綜合考慮建立水電站優(yōu)化調(diào)度模型需要滿足的一些因素以及建立目標函數(shù)的一些約束條件;水庫優(yōu)化調(diào)度的本質(zhì)是在滿足經(jīng)濟效益最大的前提下,對水庫進行水量、發(fā)電量、水位等一些約束;(2)研究標準粒子群優(yōu)化算法中慣性權(quán)重對于優(yōu)化的影響,研究表明恒定不變的慣性權(quán)重使得算法在后期易陷入局部最優(yōu)解,很難得到全局最優(yōu)解,所以本文經(jīng)過試驗把慣性權(quán)重設(shè)置為線性遞減模式,發(fā)現(xiàn)這種線性遞減的分布可以更好的得到全局最優(yōu)解;(3)標準粒子群算法中學習因子有兩個,一個是自我學習能力的體現(xiàn),另外一個是粒子之間相互學習能力的體現(xiàn);所以如果保持這兩個粒子不變就很難得到最優(yōu)解,所以我們經(jīng)過不斷地研究得出兩個學習因子的變化規(guī)律,如果讓這兩個粒子進行異步變化將有一個最大點可以滿足,自我學習能力最強以及粒子之間的學習能力也是最強;(4)根據(jù)前面的研究發(fā)現(xiàn)模擬退火算法在后期具有較強的跳出局部最優(yōu)的能力,所以在本文考慮讓其與粒子群算法相結(jié)合,得到了一種混合粒子群算法被作者稱為自適應(yīng)模擬退火粒子群算法(SA-PSO),該算法用粒子的位置和速度帶入目標函數(shù)進行優(yōu)化得到解,然后再進行退火處理。本文采用幾個簡單函數(shù)和復雜函數(shù)進行研究對比,發(fā)現(xiàn)新的算法在各方面都有著較好的效果;(5)將這種新的算法應(yīng)用在水電站優(yōu)化調(diào)度模型中,取得了較好的結(jié)果;
【圖文】：

隨著國家經(jīng)濟快速發(fā)展、世界人口數(shù)量的不斷增加。隨著環(huán)境問題不斷地惡化，為了減少環(huán)境污染，使我國走邊發(fā)展邊治理的道路，就中國目前來說迫切的需要一種新能源來滿足人民對于新能源的需求[1]。水電事業(yè)的發(fā)展對于我國來說有著很大的壓力，由于技術(shù)的不完善以及學者意識覺醒的缺乏，所以水電能源還在初期階段。所以我國應(yīng)該號召全國人民一起來開發(fā)新能源，提出一些比較好的意見，所以我國全體人民和學者有著重大的責任[2]。中國的能源結(jié)構(gòu)在不斷地改進，雖然每年都會有一些變化，但是變化的幅度不是很大，中國煤炭資源和以往相比下降 3.6%，預示著新能源的發(fā)展增加；然而中國可再生能源增長 31%，占全球能源增長的 36%，中國可再生能源消費占全球總能源的 21.9%；中國頒布了很多紅利政策對于水電新能源的開發(fā)，因為新能源不僅可以解決棘手的環(huán)境問題還可以使人民過上富裕的生活。下圖是 2018 年世界能源統(tǒng)計年鑒，世界一次性能源消費占比，由圖（1-1）可以看出煤炭整體呈下降趨勢，水電整體上升趨勢[12]。

新疆大學碩士學位論文在國家不斷推進新的電力體制改革政策下，21 世紀是中國水電發(fā)展的高速時期，在這段時間許多企業(yè)家被積極調(diào)動起來，投身于水電事業(yè)的建設(shè)中來。許多學者眼光獨到看到了中國新能源的未來，，也加入進來，他們致力于算法的研究為水電站的調(diào)度提供了一種新的思路[4]。如下圖（1-2）所示是中國水電裝機容量的顯示，可以看出中國的水電裝機容量逐步增加的，同比增加量在前期增加的比較多，中期的時候由于水電站建設(shè)規(guī)模成型，受到技術(shù)的制約，同比有些下降和之前的相比，所以我們可以看出隨著技術(shù)的進步，對流域的進一步開發(fā)預計十三五期間水電總新增裝機量約為 60GW[5]。
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TV737;TP18

【參考文獻】

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1 成鵬飛;方國華;黃顯峰;;基于改進人工蜂群算法的水電站水庫優(yōu)化調(diào)度研究[J];中國農(nóng)村水利水電;2013年04期

2 吳佩鵬;楊永紅;;雅魯藏布江水電開發(fā)的生態(tài)水工學思考[J];西藏科技;2013年01期

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4 邵琳;王麗萍;黃海濤;楊子俊;喻杉;;水電站水庫調(diào)度圖的優(yōu)化方法與應(yīng)用——基于混合模擬退火遺傳算法[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2010年12期

5 郭壯志;吳杰康;孔繁鎳;祝宇楠;;梯級水電站水庫蓄能利用最大化的長期優(yōu)化調(diào)度[J];中國電機工程學報;2010年01期

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1 李笑竹;改進布谷鳥算法在水電站水庫群優(yōu)化調(diào)度的應(yīng)用[D];新疆大學;2017年

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4 劉群明;粒子群優(yōu)化方法在梯級水電站水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究[D];河海大學;2007年

本文編號：2667321