水电站短期发电调度规则制定.pdf

第３９卷第２ｌ期２０１１年ｌ１月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，ｏ１．３９ＮＯ．２１ＮＯＶ．１。２０１１水电站短期发电调度规￣，ＵＳＵ定谢维，纪昌明，杨子俊，张晓星（１．新能源与可再生能源北京市重点实验室，华北电力大学，北京１０２２０６；２．中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院，云南昆明６５００５１；３．金沙江中游水电开发有限公司，云南昆明６５０２２８）摘要：针对以往短期发电调度规则实用性不强等缺点，采用逐步优化算法（ＰＯＡ）与遗传算法（ＧＡ）嵌套搜索，对金沙江一梯级电站三个典型年的资料和大量模拟的径流过程进行计算，得出一系列优化调度过程。在此基础上将调度期划分为一般时期与枯汛过渡时期，分析了各时期水电站单独运行与参与梯级联合运行的发电调度运行方式，并总结为简便可行的规则。该规则能充分利用径流预报进行滚动调度，实用性较强通过对比根据调度规则运行的模拟结果和优化结果可知，电站年发电量最大相对差值也不超过１％，证明该规则可以有效地指导实际生产运行，并为水电站短期发电调度提供了全新的思路。关键词：短期发电调度；调度规则；水电站；算法；调度—ＴｈｅｓｈｏｒｔｔｅｒｍｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒｕｌｅｓｆｏｒｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎＸＩＥＷｅｉ，ＪＩＣｈａｎｇ．ｍｉｎｇ，ＹＡＮＧＺｉ－ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏ．ｘｉｎｇ（１．ＢｅｉｊｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆｔｈｅＮｅｗａｎｄＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６，Ｃｈｉｎａ‘２．ＨｙｄｒｏｃｈｉｎａＫｕｎｍｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００５１，Ｃｈｉｎａ；３．ＪｉｎｓｈａＲｉｖｅｒＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０２２８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｗｅａｋｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｆｏｒｍｅｒｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒｕｌｅｓ，ｓｅｒｉｅｓｏｆ’ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｓａｒｅｇｉｖｅｎｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｒｅｅｔｙｐｉｃａｌｙｅａｒｓｄａｉｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｏｆａｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＪｉｎｓｈａＲｉｖｅｒａｎｄａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄａｉｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｏｃｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈｕｓｉｎｇＰＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｏｒｎｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈＧＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｔｈｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｅｒｉｏｄｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｇｅｎｅｒａｌｐｅｒｉｏｄａｎｄｄｒｙ－ｆｌｏｏｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｔｈｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒｕｌｅｓｏｆａｓｉｎｇｌｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎａｎｄａｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｅｔｗｏｐｅｒｉｏｄｓａｒｅａｌｓｏｇｉｖｅｎ．ＴｈｅｒｕｌｅｓＣａｎｔａｋｅｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｒｕｎｏｆｆｆｏｒｅｃａｓｔａｎｄｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒｕｌｅｓ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｒｅｌａｔｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｓｎｏｍｏｒｅｔｈａｎ１％．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｒｕｌｅｓａｒｅｔｅｓｔｉｆｉｅｄｂｙａｃａｓｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｒｕｌｅｓｏｆｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．４０９７１３００ａｎｄＮｏ．５０６０９００７）．—Ｋｅｙｗｏｒｄｓ￣ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｒｕｌｅｓ；ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ；ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ中图分类号：ＴＭ７３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－３４１５（２０１１）２１００９８－０６０引言常规的水电站短期发电调度规则的制定方法一般有以下两种：１）采用发电调度图来指导ｎ～１。但是发电调度图无法利用最新的径流预报等信息，所以其调度结果相对保守，难以体现短期发电调度基金项目：国家自然科学基金资助项目（４０９７１３００）；国家自然科学基金资助项目（５０６０９００７）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（１０ＱＧ２３）（１０ＱＸ４３）的优势和经济效益。２）采用各种传统算法［３－５］或智能算法【６】，根据水库群已有的长系列资料得出一个基本的调度过程。过去有较多的文献也给出过发电调度基本运行规则Ｌ９－】，但大多都是笼统性的结论，并未给出电站在面临各种来水情况时明确的调度规则，操作性较差。本文综合传统算法和智能算法的优点，采用ＰＯＡ算法与ＧＡ算法相结合，对金沙江梯级６级电——站（自上游到下游依次表示为：电站１电站６）三个典型年的日径流过程以及模拟的大量日径流过谢维，等水电站短期发电调度规则制定－９９－程进行发电优化调度计算，得出各种来水情况下电站单独运行与梯级联合运行的发电调度过程。为更好地指导电站发电运行，本文将调度期分为一般时期与枯汛过渡时期两个阶段。在此基础上分析、总结以上优化过程，分别给出了在这两个阶段电站单独运行与参与梯级联合运行的发电调度规则。通过实例对比按调度规则模拟运行的过程和优化调度过程，证明了该规则的可行性和有效性，并为电站的发电调度提供了新的简单、实用的方式。１数学模型１．１目标函数以年为调度周期，日为计算时段，在已知梯级电站的入流过程下，以调度周期内发电量最大为目标，求出各水电站出力过程和相应的水库水位变化过程。相应目标函数为：∑∑∑∑Ｅ＝ｍａｘ，，Ａｔ＝ｍａｘＱｆ，，Ｈ（１）－Ｊ＇…』』，ＩＩ，Ⅳ式中：Ｅ是总发电量；为电站数；为调度期总△时段数；ｆ为时段长度；尸ｆ，为ｆ电站ｆ时段的出力；Ｋｉ为ｉ电站的出力系数；Ｏｆ，ｆ为ｉ电站ｔ时段的发电流量；凰，为ｉ电站ｆ时段的平均发电水头。１．２约束条件（１）水量平衡约束，＋，Ｓｉ，ｔ）Ａｔ（…ｉ＝１，２，…，２，ｌＩｔ，，＝＿ｌＩ『＿日＋一～（２）式中：，１分别为电站在ｆ时段和１时段的库容；／ｉＱ¨分别为ｉ电站在ｆ时段的平均入库流量和平均发电流量；，为ｆ电站在ｆ时段的平均弃水流量；ｑ¨“—为区间来水；Ｏ，表示ｆｌ电站即上游电站的出库流量，其中为卜１与ｉ电站之间的水流行进时间。（２）水位约束“≤Ｚ互，Ｚ（３）式中：为ｉ电站的死水位；为正常高水位，汛期为汛限水位。（３）预想出力约束ⅣＮ／ｍｆ．，（４）式中：“和Ｍ分别为最小和最大允许出力。（４）下泄流量约束，，“（５）式中：Ｑ，ｎ为水资源有关部门规定的所需最小生态流量：Ｑ为保证下游安全时所允许的最大下泄流量。２ＰＯＡ算法与ＧＡ算法嵌套搜索算法以金沙江梯级６电站为例，调度期为１年，以天为计算时段，共３６４个计算时段，用表示，基于ＰＯＡ与ＧＡ的嵌套搜索算法，不仅能改进传统算法速度慢和智能算法易陷入局部最优的缺点：同时也提高了结果的精度。其求解步骤如下：（１）设定水位初始轨迹（选择死水位或者正常蓄水位）。（２）按照电站顺序，依次对第ｉ（０６）个电站寻优。固定第０时刻和第２时刻的水位ｚｆ．０和“ｚ，采用ＧＡ算法调整第１时刻的水位ｚ，使第０和１两时段的发电量最大。则优化后各水库水位…变为Ｚｔ０、ＺＩ，１、Ｚｉ，２，，Ｚ。（３）同理，依次对ｉ电站下一时刻进行寻优。固定第ｌ时刻和第３时刻的水位ｚ１和ｚ采用ＧＡ算法调整第２时刻的水位ｚ使第１和２两时段的发电量最大，优化计算得各水库第２时刻的水位ｚ２。则优化后各水库水位变为ｚ加、ｚｚｌ、ｚｚ２、…Ｚｔ３，，Ｚｔ。（４）重复步骤（２）和（３），直到求出所有电站各时段的最优水位过程为止。（５）判断相邻两次迭代求得的发电量增量是否达到预先指定的精度。如果满足，程序退出；否则以前次求得的各水库过程线为初始轨迹，重新回到步骤（２）。３水电站短期发电调度规则制定３．１短期常规发电调度准则与预泄调度准则（１）短期常规发电调度准则：具有日调节及以上调节能力的水电站，在满足电力系统负荷要求的前提下，水库应尽可能保持在被允许的最高水位运行。若已达到最高水位，则按来流量发电运行。（２）预泄调度准则：水库需预泄时，为保证下游各电站能尽量维持高水头发电运行，应从梯级上游至下游依次进行预泄调度；预泄调度结束时，应从梯级下游到上游依次将各水库水位回蓄至被允许的最高水位。文中所有电站的预泄调度都遵循该准则。３．２一般时期电站短期发电调度规则３．２．１电站单独运行发电调度规则本文以梯级中第２级电站为例（即电站２），分析水电站单独运行时的发电调度规则。设电站２．１００．电力系统保护与控制在当前时段不供不蓄时按预想出力发电所需的来流量为Ｑ预。根据短期径流预报（根据文中梯级电站所在流域资料，本文所采用的径流预报的预见期均为７天），若预见期内不存在大于Ｑｆ６ｉ的预报流量，则电站无需预泄，按照常规发电调度准则运行。若预见期内存在大于ｐ预的预报流量，则电站采用预泄调度，步骤如下：（１）确定预泄终止时段：根据径流预报，设定预见期内最后一个超过Ｑ预的天然径流量所处时Ⅳ段为预泄终止时段，时段长度记为。（２）根据预报流量，在满足电站２不弃水的前提下，计算预泄调度终止时段末电站２水位回蓄至被允许的最高水位所需的最小下泄流量。（３）若Ｑｍ大于Ｑ｝ｊｌ，说明电站从当前时段开始至预泄终止时段均以预想出力工作，水库即可在不产生更多弃水的前提下尽可能消落发电水头，因此电站２当前时段下泄流量为Ｑ预。（４）若Ｑｍ小于Ｑ预，则当前时段电站２下泄流量为Ｑｒｎ。若按流量发电，出力达不到电站的保证出力要求，则按电站保证出力运行。３．２．２梯级联合运行发电调度规则若预见期内梯级六座电站各时段的预报天然径流量均小于其对应的Ｑ预，则梯级按常规发电调度准则运行；若预见期内有任一电站任一时段的预报天然径流量超过Ｑ顺，则梯级电站采用预泄调度。步骤如下：（１）确定预泄终止时段。根据径流预报，分别确定预见期内各电站最后一个天然径流量超过其发预想出力所需流量的时段，取其中最靠后的时段作为预泄终止时段。预泄后的时段电站按常规发电调度准则运行。（２）根据预报流量，计算预泄终止时段末，电站１水库水位回蓄至被允许的最高水位所需的平均下泄流量Ｑ。假定电站１以流量Ｑ发电运行，而下①游五座电站均不供不蓄只按来流量发电，则若电站１产生弃水，说明电站１只需从当前时段开始至预泄终止时段均以预想出力工作，就可在不产生更多弃水的前提下尽量消落发电水头，因此该时段内②电站１均按预想出力发电运行；若电站１未产生弃水，而下游有电站中存在弃水，则电站１该时段③内均按流量ｐ发电运行；若所有电站均未产生弃水，则设定预泄终止时段末电站１水库水位回蓄至被允许的最高水位所需的最小下泄流量Ｑｒｎ为该时段内电站１的下泄流量。若电站１按流量发电，出力达不到电站的保证出力要求，则按保证出力运行。（３）以电站１的下泄流量与相应的预报区间流量之和作为下游各电站的预报入库流量。（４）将下游电站作为一个新的梯级，同理，计算出下游各电站预见期内各时段的下泄流量。３．３枯汛过渡时期电站短期发电调度规则３．３．１电站单独运行发电调度规则根据优化调度结果可知，７月汛期来临前，即便是丰水年，电站２水库水位完全能通过加大出力用７天左右的时间从正常高水位消落至汛限水位。因此设定６月２４日～６月３０日为枯汛过渡时期，调度步骤如下：（１）将预见期分为两个阶段：第一个阶段为当前时段到汛期开始时段（该阶段长度记为）；第二个阶段为汛期开始时段到预见期末。（２）根据预报流量，计算电站２从当前时段到汛初（７月１目），水库水位刚好消落至汛限水位所需的平均下泄流量，并在此定义Ｑ预为电站２按预想出力发电时从当前时段水位消落至汛限水位所需的来流量。（３）若１大于Ｑ坝，说明电站２在内均以预想出力工作，水库水位也不会提前消落至汛限水位，所以当前时段电站２下泄流量为Ｑ预；若ｌ小于Ｑ预，则需进一步分析预见期内汛期开始后的来流量。结合径流预报，计算水库从汛期开始至预见期末维持汛限水位所需的平均下泄流量２，以及电站保持汛限水位时以预想出力工作所需的发电流量Ｑ坝。（４）若预见期内汛期开始后的时段里没有大于Ｑ颅的预报流量，或小于Ｑ预，则汛期开始前的时段无须为汛期开始后的来水预留库容。则当前电站２下泄流量为：满足电站２不弃水的前提下，使水库水位在汛期开始时刚好消落至汛限水位所需的最小下泄流量。（５）若预见期内汛期开始后的时段里存在大于Ｑ预的预报流量，且大于Ｑ预，则汛期开始前的时段须为汛期开始后的来水预留部分库容。则当前电站２下泄流量为：满足电站２不弃水且预留部分库容的前提下，水库水位在汛期开始时刚好消落至汛限水位所需的最小下泄流量。（６）若电站按下泄流量发电，出力达不到电站的保证出力要求，则按保证出力运行。３．３．２梯级联合运行发电调度规则根据优化调度结果可知，７月汛期来临前，即便是丰水年，六座水库水位完全能通过加大出力用１７天左右的时间从正常高水位消落至汛限水位，因此设定６月１３日～６月３０目为枯汛过渡时期，调度步骤如下：谢维，等水电站短期发电调度规则制定．１０１．（１）由于径流预报的预见期较短，考虑到可行性和实用性，将预见期的平均来流量当作当前时段到汛期初（该时段长记为Ｋ）的平均来流量。（２）满足梯级基本要求下，计算最后一级电站（即电站６）以预想出力工作时六座水库的水位都从当前水位消落至汛限水位所需的时间。（３）若小于，则遵照一般时期的发电调度规则运行；若与吻合，则采用枯汛过渡时期运行规则：梯级最后一级电站（电站６）以预想出力工作，梯级其他电站均为在保证其下游电站按来流量发电不弃水的前提下，依次从梯级上游到下游以最大下泄流量发电运行。４实例分析以金沙江一梯级电站为例进行分析，本文对比了按调度规则发电运行的结果和优化运行的结果。其中电站２和电站４具有日调节性能，其他电站均具有周调节性能。所有电站在７月份都有汛限水位，其中电站６在８月份也具有汛限水位。因篇幅有限，同时也因为各电站水库水位在非汛期基本保持在所被允许的高水位，水位变化不明显，所以本文仅列①举平水年电站２（６～８月份）单独运行与参与梯级联合运行时的优化过程与按规则调度的模拟运行②过程对比图（见图１和图２）；平水年电站６（６～９月份）参与梯级联合运行时的优化过程与按规则④调度的模拟运行过程对比图（见图３）；电站２单独运行与梯级联合运行时各电站的三个典型年发电量结果对比表（见表１和表２）。图１电站２单独运行时优化运行过程与按规则模拟运行过程对比Ｆｉｇ．１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｒｕｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ２图２电站２参与梯级联合运行时优化运行过程与按规则模拟运行过程对比Ｆｉｇ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｕｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ２Ｏ０ＯＯＯＯ如如００００如加．１Ｏ２．电力系统保护与控制图３电站６参与梯级联合运行时优化运行过程与按规则模拟运行过程对比Ｆｉｇ．３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｕｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ６表１电站２单独运行时优化运行与按调度规则模拟运行年发电量对比表Ｔａｂ．１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅｔｙｐｉｃａｌｙｅａｒｓｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ２表２梯级各电站优化运行与按调度规则模拟运行年发电量对比表Ｔａｂ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅｔｙｐｉｃａｌｙｅａｒｓｏｆｔｈｅｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓ从图１可以看出，电站２单独运行时，按调度规则模拟运行得到的水位过程及出力过程与根据优化算法得到的优化调度过程十分吻合。而从图２和图３梯级电站联合运行结果可知，优化调度水位过程及出力过程与根据本文所归纳的调度规则模拟运行过程也基本一致。无论是电站单独运行还是梯级联合运行，在一般时期面临预报的小洪水以及在六月底七月初进入汛期时，均采取了预泄调度，预泄过程在图１～图３中均得到较好的体现。同样，表１中的结果说明，电站２单独运行时，按调度规则模拟运行的年发电量与优化运行结果非常接近，三个典型年中，年发电量最大相对差值也不超过０．１％。而梯级水电站联合运行时，表２中结果也表明各电站按调度规则模拟运行的年发电量与优化调度结果相差甚小。从单个电站进行比较，年发电量的最小相对差值仅为０．０１％（丰水年．电站６），而最大相对差值也不超过ｌ％（平水年。电站４），且大部分的相对差值都在０．５％以下。而从梯级总发电量来看，最大相对差值也仅仅只有０．３４％（平水年）。这说明电站单独运行与梯级电站联合运行的短期发电调度规则都很好地保留了优化调度的优势，且调度规则以简单明了的形式呈现，相比较以Ⅲ㈣枷啪０谢维，等水电站短期发电调度规则制定．１０３．往文献中笼统性的文字，本文中的调度规则更具有实用性，在水库的实际调度中具有较高的价值。［５］５结论本文通过分析金沙江一梯级电站的大量优化调度过程，给出了一组形式简捷、使用方便的电站单独运行和梯级联合运行的短期发电调度规则。该规则的原理清楚明晰，且容易理解。相比较优化调度结果，根据该规则模拟运行得出的结果的相对偏差都在１％范围内。相对于水电站常规发电调度，本规则可充分利用径流的滚动预报而进行滚动调度，且能实时修正预报误差，从而有效降低了预报误差带来的不利因素，提高调度结果的精度。由于其表达形式具有很好的实用性及较强的操作性，所以能应用并推广到实际的生产调度工作中。本文的调度规则已经运用到金沙江流域的水电站，实际调度证明，本规则操作简单，得到的调度结果与预期基本一致。因此，本文为水电站单独运行以及梯级联合运行的短期发电调度规则制定提供了一个新的方向。参考文献［１］杨子俊，王丽萍，邵琳，等．基于粒子群算法的水电站水库发电调度图绘制［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１４）：５９．６２．ＹＡＮＧＺｉ－ｊｕｎ，ＷＡＮＧＬｉ－ｐｉｎｇ，ＳＨＡＯＬｉｎ，ｅｔａ１．Ｄｒａｗｉｎｇｏｆｔｈｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｈａｒｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０．３８（１４）：５９－６２．［２］邵琳，王丽萍，黄海涛，等．水电站水库调度图的优——化方法与应用基于混合模拟退火遗传算法ｆＪ１．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１２）：４０．４３．—ＳＨＡＯＬｉｎ，ＷＡＮＧＬｉ－ｐｉｎｇ，ＨＵＡＮＧＨａｉｔａｏ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｈａｒｔｏｆ——ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｈｙｂｒｉｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１２）：４０．４３．［３］ＹｏｏＪｕ－Ｈｗａｎ．Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌ［Ｊ］．—ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２００９（３７６）：１８２１８７．［４］刘起方，马光文，刘群英，等．梯级水电站优化调度的分形与混沌嵌套搜索算法水科学进展，２００９，２０（２）：１９７．２０２．—ＬＩＵＱｉ－ｆａｎｇ，ＭＡＧｕａｎｇ－ｗｅｎ，ＬＩＵＱｕｎｙｉｎｇ，ｅｔａ１．Ｎｅｓｔｅｄｓｅａｒｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｆｒａｃｔａｌｄｉｖｉｓｉｏｎｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｎｄｃｈａｏｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｏｐｔｉｍａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅｓｉｎ［６］［７］［８］［９］ＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２００９，２０（２）：１９７．２０２．周佳，马光文，张志刚．基于改进ＰＯＡ算法的雅砻江梯级水电站群中长期优化调度研究．水力发电学报，２０１０，２９（３）：１８－２２．—ＺＨＯＵＪｉａ，ＭＡＧｕａｎｇｗｅｎ，ＺＨＡＮＧＺｈｉ・ｇａｎｇ．Ｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｍｉｄ－ｌｏｎｇｔｅｒｍｏｐｔｉｍａｌｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｏｆｃａｓｃａｄｅｄｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｏｎＹａｌｏｎｇｒｉｖｅｒｂａｓｅｄｏｎＰＯＡｍｏｄｉｆｉｅｄａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ—Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．２０１０，２９（３）：１８２２．武学毅，陈守伦，郭倩．基于ＦＰ遗传算法的梯级水库短期优化调度［Ｊ】．水力发电学报，２０１０，２９（１）：７２．７５．——ＷＵＸｕｅｙｉ，ＣＨＥＮＳｈｏｕｌｕｎ，ＧＵＯＱｉａｎ．Ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｏｐｔｉｍａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｃａｓｃａｄｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓｂａｓｅｄｏｎＦＰｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０，２９（１）：７２－７５．—ＬＩＡｎ－ｑｉａｎｇ，ＷＡＮＧＬｉ－ｐｉｎｇ，ＬＩＪｉｑｉｎｇ，ｅｔａ１．—Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒ／ｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚｅｄｌｏａｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｍｏｎｇｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９（５７）：１７８５－１７９１．常文平，于海，华大鹏．基于自适应粒子群优化算法的机组组合［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１５）：１５．１８．ＣＨＡＮＧＷｅｎ－ｐｉｎｇ，ＹＵＨａｉ，ＨＵＡＤａ－ｐｅｎｇ．ＡｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｌＴｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔｆｏｒｕｎｉｔｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１５）：１５．１８．尹正杰，胡铁松，崔远来，等．水库多目标供水调度规则研究［Ｊ］．水科学进展，２００５，１６（６）：８７５．８８０．—ＹＩＮＺｈｅｎｇ￣ｉｅ，ＨＵＴｉｅｓｏｎｇ，ＣＵＩＹｕａｎ．１ａｉ，ｅｔａ１．Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｕｌｅｆｏｒｍｕｌｔｉｐｕｒｐｏｓｅｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＷｌａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，［１０］舒卫民，马光文，黄炜斌，水电站群调度规则研究［Ｊ］．（５）：４０．４２．２００５，１６（６）：８７５．８８０．等．基于门限回归的梯级水电能源科学，２０１０，２８—ＳＨＵＷｅｉ－ｍｉｎ，ＭＡＧｕａｎｇ・ｗｅｎ，ＨＵＡＮＧＷｅｉｂｉｎ，ｅｔａ１．Ｓｔｕｄｙｏｎｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｏｗｅｒ，２０１０，２８（５）：４０．４２．收稿日期：２０１０－１１－１４；—修回日期：２０１Ｏ－１２２０作者简介：谢维（１９８５一），女，博士研究生，主要从事水火电调度自动化、水电能源开发与利用方面的研究；Ｅ．ｍａｉｌ：ｂａｏｂａｏｘｉｅｗｅｉ＠１６３．ｔｏｍ纪昌明（１９５６一），男，教授，博士生导师，主要从事水（能）资源系统规划与管理方面的研究。