-
公开(公告)号:CN113128782A
公开(公告)日:2021-07-16
申请号:CN202110479084.1
申请日:2021-04-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种耦合可行域识别和随机抽样的大规模水电站群优化调度降维方法,以发电量最大为目标建立确定性来水情况下超大规模水电系统调度模型,利用可行域识别方法对水位、流量、出力各种限制约束进行等效转换处理,获取模型可行解范围,并对可行解范围进行缩减;采用随机抽样算法求解模型,引入可接受性和可靠性参数,依据多年的调度结果赋予水位分段抽样权重,将随机抽样进化为概率抽样,通过迭代优化计算得到超大规模水电系统最优水位与出力过程。本发明能充分削减较劣决策范围、大幅减少不必要水库运行水位状态计算,与离散微分动态规划和逐步优化方法相比,在解质量相近的条件下,分别减少计算时间98.73%和96.86%,显著缓解了水电优化调度的维数灾难题。