三峡—葛洲坝梯级电站长期日优化调度模型研究与应用

摘要

提出基于人工智能分步引导式的改进遗传算法,建立以天为单位,以机组为单元的三峡—葛洲坝年优化调度模型.采用2004～2006年实际调度资料对模型模拟部分进行验证,以梯级总发电量为衡量依据的模拟精度为99.66％；采用正常年份来水资料以及2004～2006年三年实际来水资料,优化175米蓄水后的发电过程,对三峡水库推后消落水位、提前蓄水以及采用不同汛限水位等情况下的发电效益进行预测.以正常来水年份为例,按现行规程运行的梯级总电量为1075亿千瓦时,如汛后提前20天蓄水,可新增电量34亿千瓦时,而抬升汛限水位3～5米,可新增电量16亿～32亿千瓦时,若同时实施提前蓄水,抬升汛限水位,则新增电量达64亿千瓦时.