针对梯级水电站短期优化调度的不确定性问题,研究了不确定性因素的概率分布规律,并根据实际系统的运行要求,给出了概率分布密度函数的假设检验方法.探索发电用水量与各种随机因素的互动关系及影响机理,构建了一种新的计及概率的梯级水电站短期优化调度策略.把灾变理论、混沌优化思想和基本粒子群算法结合起来,形成一种混合粒子群算法.该算法扩大了种群的搜索空间,增加了种群的多样性,改善了基本粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并能从理论上证明其依概率收敛至全局最优解.将混合粒子群算法嵌入蒙特卡罗随机模拟中对本文提出的模型进行求解,求解方法简单有效.仿真结果表明,该策略能较好地处理不确定性条件下梯级水电站的短期优化调度问题.
梯级水电站 短期优化调度 概率分析 混合粒子群算法