基于生態(tài)懲罰的混聯(lián)梯級小水電優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、小水電作為可再生清潔能源，是社會發(fā)展的重要組成部分。興建水利為人類帶來經(jīng)濟利益和生活便利，也產(chǎn)生了一系列河流生態(tài)問題。近年來，小水電研究隨著可持續(xù)發(fā)展理念以及生態(tài)和諧經(jīng)濟理念的提出取得了巨大的進步，尤其是在智能優(yōu)化調(diào)度和設(shè)備節(jié)能方面有了長足的進步，在調(diào)度中考慮生態(tài)因素也成為小水電優(yōu)化調(diào)度的趨勢。而生態(tài)因素衡量標準中最重要的指標就是適宜生態(tài)徑流值，因此找到合適的生態(tài)徑流計算方法至關(guān)重要。
　　本文改進了適用于小水電的適宜生態(tài)徑流值計

2、算方法；優(yōu)化了小水電群生態(tài)調(diào)度智能算法；在此基礎(chǔ)上針對復(fù)雜的混聯(lián)梯級小水電提出了小水電群生態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型，建立將生態(tài)因素作為約束條件和生態(tài)懲罰項的兩種不同調(diào)度模型；將改進的適宜生態(tài)徑流計算值輸入到調(diào)度模型中，通過優(yōu)化的生態(tài)調(diào)度智能算法對兩個調(diào)度模型進行求解。完成的主要工作如下：
　　(1)在適宜生態(tài)徑流計算過程中，針對逐月頻率生態(tài)徑流計算法精度較低的不足，通過線性回歸、殘差分析以及P-III曲線處理，篩選替換歷史水文數(shù)據(jù)中的極限、

3、誤差較大的數(shù)據(jù)，提高小水電群推薦適宜生態(tài)徑流值的精度和合理性。
　　(2)針對小水電群生態(tài)調(diào)度智能算法的算法性能做出改進，在基于動態(tài)鄰域結(jié)構(gòu) PSO算法的基礎(chǔ)上，加入了免疫克隆選擇機制對動態(tài)鄰域結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化?？朔藙討B(tài)鄰域結(jié)構(gòu)短連接過多的缺陷，提升了算法的隨機搜索性能和收斂速度，有助于在水電模型優(yōu)化求解過程中更快的找到最優(yōu)解。
　　(3)分析混聯(lián)梯級小水電庫群特征，建立庫群內(nèi)各水庫間的水量關(guān)系。建立基于生態(tài)約束的混聯(lián)梯級小水