考虑入库径流和负荷需求不确定性的水库优化调度研究OA北大核心CSTPCD

为量化水库入库径流和电网负荷需求的不确定性,分析二者对水库优化调度过程的影响,本文以三峡水库为例,引入鲁棒优化理论,建立径流和负荷的多面体不确定集合,结合k-means聚类算法对各不确定情景下随机模拟的入流和负荷情景进行聚类处理。建立以电站实际出力与计划出力偏差最小、总发电量最大和下游适宜生态流量改变度最小为目标的多目标优化调度模型。多目标粒子群算法求解结果表明:在考虑水库入流和负荷需求不确定性的前提下,各情景下的水库水位升降变化规律与实际水位变化规律基本相同,且与实际水位相比,水库能在更多时段维持较高水位运行,提高了三峡电站在蓄水期的整体发电水平。