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        基于粒子群算法的柬埔寨桑河水電站調(diào)度優(yōu)化研究

        2021-08-10 07:38:22廣西電力系統(tǒng)最優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)重點實驗室廣西大學(xué)
        電力設(shè)備管理 2021年7期
        關(guān)鍵詞:模擬退火柬埔寨水電站

        廣西電力系統(tǒng)最優(yōu)化與節(jié)能技術(shù)重點實驗室(廣西大學(xué)) 蘇 林 祝 云

        根據(jù)2019年世界銀行發(fā)布的報告,柬埔寨在2000~2019年間的GDP年均增長率達到7.7%,經(jīng)濟增長速度排名世界第六。柬埔寨電力需求量處于20%的年增長率,未來電力發(fā)展目標(biāo)是2030年實現(xiàn)全國至少70%家庭有電可用。為了減少環(huán)境污染、實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展,就柬埔寨目前對于新能源的需求,也就是要求能滿足人們對于新能源的實際需求。水電事業(yè)發(fā)展直接影響柬埔寨本身的發(fā)展,但因?qū)W者缺少意識覺醒、再加上技術(shù)不夠完善,最終導(dǎo)致其始終處于初期階段,而中國在水電開發(fā)上擁有較多的經(jīng)驗,中國在水電事業(yè)上給予柬埔寨技術(shù)和經(jīng)濟上的援助,極大地促進柬埔寨的水電行業(yè)發(fā)展,在許多地方建立了大型水電站。

        柬埔寨本身水資源分布不夠均勻,無論是空間上還是時間上,考慮到其降水主要是集中在幾個月內(nèi),所以這幾月會有豐富的水資源、但會伴隨水資源的浪費,其主要是因為屬于汛期,但在其余幾個月卻很少會降水,進而影響到水資源的充足性。所以柬埔寨水電站的優(yōu)化調(diào)度對于減少棄水量、提高水能利用率,使產(chǎn)生的電能得到有效充分利用意義非凡。本文建立水電站水庫的優(yōu)化調(diào)度模型,主要是基于實際的運行特點和分布情況,再配合上改進的粒子群算法來求解這一模型?;谄湔{(diào)度模型、高緯度、非線性等實際特點,從而利用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法來求解是不可行的。主要是因其本身易陷入到局部最優(yōu)解,且還會結(jié)合模擬退火算法,最終能尋找到最優(yōu)解。

        1 水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型的建立

        建立水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型,首先確定優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)為桑河水電站年發(fā)電量最大,如公式所示,E代表發(fā)電總量,單位為kWh;T代表月份,此處T=12;Qi表示用水量,單位為m3;Ai表示為損耗,單位為m3/kWh。水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型的約束條件如下:

        水量平衡約束。,Vi+1為末儲水量、Vi為初儲水量,單位為m3;RQi為流入的流量、Qi為發(fā)電用水,單位為m3;Si表示棄水量,單位為m3。

        2 粒子群優(yōu)化算法及其改進

        2.1 常規(guī)粒子群算法

        PSO以種群作為迭代進化基本單位,其種群是通過具有規(guī)模的粒子來組成的,每一個粒子都會有一個潛在解的存在,其本身擁有特定的速度與位置,并擁有對應(yīng)的函數(shù)適應(yīng)值[1]。伴隨著粒子在解空間之中位置不斷變化,這樣會增加函數(shù)適應(yīng)值,指導(dǎo)找到最優(yōu)位置[2-3]。粒子在實際的飛行中會朝著最優(yōu)位置移動,其實際的移動速度和位置主要是基于跟蹤兩個極限值來明確的,一個屬于粒子凈化中的最優(yōu)解,屬于個體極值pd,其本身代表的是認(rèn)知水平,另外一個屬于凈化過程中種群的最優(yōu)值的,屬于全局極值pg,其本身代表的是社會認(rèn)知水平。如果問題的優(yōu)化解空間屬于D維,種群規(guī)模是m,粒子的實際位置向量屬于x,速度向量為v,則PSO算法的粒子更新策略可表示為、,式中k代表迭代代數(shù),i、d代表粒子索引,ω代表慣性權(quán)重系數(shù),c1代表自身認(rèn)知系數(shù),c2代表社會認(rèn)知系數(shù),r1、r2代表(0,1)間服從均勻分布的隨機數(shù)。

        2.2 改進粒子群算法

        標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法優(yōu)點在于擁有較強的全局搜索能力、計算簡單參數(shù)少,缺點是易出現(xiàn)挑不出來的問題[4-5]?;谌秉c就可考慮到結(jié)合模擬退火算法的方式,從而調(diào)出局部最優(yōu)解。模擬退火算法在后期很容易調(diào)出局部最優(yōu),所以可考慮到將兩個算法相互結(jié)合。模擬退火算法的基礎(chǔ)就是一個固體進行退火降溫的過程,在初期階段固體溫度偏高,伴隨著時間變化固體溫度不斷降低,伴隨著溫度降低其內(nèi)部的分子就會逐漸趨于穩(wěn)定。這樣的降溫在算法之中也有對應(yīng),每一個固定溫度下?lián)碛幸粋€最優(yōu)值的,當(dāng)溫度偏低、通過比較就可獲取全局的最優(yōu)解。本文主要是基于水電站優(yōu)化調(diào)度,讓模擬退火算法結(jié)合粒子群算法就可將其后期陷入局部最優(yōu)的缺點直接消除,同時還能自適應(yīng)的調(diào)整粒子群算法的關(guān)心權(quán)重。針對混合算法尋優(yōu),其本身就是前期通過粒子群算法來獲取一個新解、然后進行模擬退火處理。

        針對混合算法,其基本步驟在于:通過必要的參數(shù)進行合理的設(shè)定,并在算法結(jié)束條件或是能夠匹配最小誤差的要求,同時還需針對性地進行初始化粒子的處理;按照初始化適應(yīng)度值,之后要求能夠比較其求得的對應(yīng)結(jié)果,最終將兩個最優(yōu)解找出來;對于慣性權(quán)重還應(yīng)做好學(xué)習(xí)因子、自適應(yīng)等策略的調(diào)整;對于第二步驟的最優(yōu)值,可利用公式來實現(xiàn)對于最優(yōu)值的計算,并加以保存;將上一代最優(yōu)解與產(chǎn)生的新的適應(yīng)度值進行相互比較,如果是因上一代的最優(yōu)解才保留下來的,那么其本身的適應(yīng)度值就要明顯比上一代低,之后就需基于退貨機制來確定是否可以保留;針對粒子的速度與位置還需考慮到合理的更新,然后進行上一步的處理;如果滿足終止條件的要求、輸出解,不然就需繼續(xù)尋優(yōu),直至滿足要求即可(圖1)。

        圖1 改進粒子群算法流程圖

        2.3 應(yīng)用實例

        柬埔寨桑河二級水電站位于桑河干流,其樞紐包含了河床式廠房、左岸均質(zhì)土壩、混凝土擋水連接壩段、河床泄洪閘壩、右岸的均質(zhì)土壩等,其壩頂?shù)母叱踢_到79.0~80.0米,實際壩軸線長達到6543.2米,總裝機實際熔煉崗位40萬千瓦,目前擁有8臺中國制造的5萬千瓦燈泡貫流式機組。在相同類型的水電機組中其單機容量和額定水頭都居于世界前列。在汛期最大水位達到140米,死水位50米,正常水位74米,預(yù)警水位128.35米,總庫容達到47.96億立方米,水庫的下游水位為25.4米?;诙嗄晁馁Y料的分析,汛期是5月到10月,6月到8月可能會出現(xiàn)水資源過剩。

        按照本次的混合粒子群優(yōu)化算法從而求解優(yōu)化調(diào)度模型,通過水電站來進行算法的分析與驗證,能針對優(yōu)化算法的有效性加以觀察,實際的例子是一個單一水電站水庫。在仿真處理中,部分參數(shù)的設(shè)置以及入庫流量都是按照歷史數(shù)據(jù)來進行分析的,為能方便進行后續(xù)計算,針對“凈頭水”并不需對系數(shù)因子加以考慮,其發(fā)電流量和水頭間擁有一個二次函數(shù)關(guān)系,然后搭配上Matlab仿真,其實際的初始種群設(shè)置為30,運行次數(shù)為200(表1)。

        表1 柬埔寨桑河水電站優(yōu)化調(diào)度結(jié)果對比

        優(yōu)化結(jié)果如圖2,可看出混合粒子群算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比優(yōu)化結(jié)果更好、收斂速度變快,對水庫調(diào)度起到好的作用。以柬埔寨桑河水電站的實例,總結(jié)分析水資料數(shù)據(jù)、獲取優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)表,并按照選取步驟和對應(yīng)的原則就可更好地優(yōu)化水電站,然后獲取最大的經(jīng)濟效益,這樣就可獲取二種算法的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果發(fā)電量數(shù)值,通過模型計算優(yōu)化,其年發(fā)電量達到160188.00萬kWh,其相對的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法提升9.2%,通過這樣就表示其算法的優(yōu)化性。經(jīng)過比較改進粒子群算法優(yōu)化調(diào)度結(jié)果明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法,新的算法為水電開發(fā)提供了一種新的求解方式。

        圖2 優(yōu)化結(jié)果圖

        3 結(jié)語

        本文主要是針對算法之中存在的優(yōu)缺點進行分析,這樣就可直接在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中引入異步學(xué)習(xí)因子策略和自適應(yīng)慣性權(quán)重,以此來獲取其優(yōu)化算法,為能區(qū)別兩者對于算法可能帶來的影響,還需做好兩者的對比,其結(jié)果分析來看,兩種改進策略都能讓其算法尋優(yōu)的結(jié)果得到對應(yīng)的改善,且基于收斂的實際速度分析,自適應(yīng)慣性權(quán)重策略的提升會變得更加明顯?;谒惴ū旧韥碚f,異步學(xué)習(xí)因子策略算法的復(fù)雜度被進一步增加,但其結(jié)果遠不足前者在實際算法運行后的穩(wěn)定性好。標(biāo)準(zhǔn)粒子優(yōu)化群算法擁有較強的全局搜索能力,但局部搜索能力相對較多,后期會陷入到局部最優(yōu)解?;谶@一缺點,就可以選模擬退火算法之中的粒子群搜索算法。

        基于優(yōu)化調(diào)度的實際特點來分析,就可簡單說明其優(yōu)化調(diào)度模型。針對水電站水庫的優(yōu)化調(diào)度,還需針對水資源的能量轉(zhuǎn)換進行分析,在水資源利用率提高的同時將棄水量減少,且基于發(fā)電水頭最高、棄水最小來建立對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。同樣,也需將發(fā)電量要求、水量平衡要求、庫容要求等作為對應(yīng)的約束條件,這樣就可滿足對于模型的獲取。

        基于柬埔寨水電站來進行優(yōu)化調(diào)度模型的實用性及可行性的優(yōu)化處理,通過分析研究來獲取解,然后對比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法就可了解到改進后的粒子群算法,其本身的尋優(yōu)時間短、收斂速度快,同時尋優(yōu)結(jié)果相對穩(wěn)定,這樣就具有重要的現(xiàn)實意義,服務(wù)后續(xù)的優(yōu)化調(diào)度模型的分析。

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