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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Python代码及数据
💥1 概述
计及梯级水电站群联合控制的水火电节能优化调度是一个具有多约束条件、高维数、非凸、非
线性、多时段、带时延的复杂优化问题[1]。随着系统工程理论和现代计算机技术在水库优化调度领
域的不断应用，各种新模型与算法相继出现，常用的求解方法有 2 大类[2]。一类是传统的优化算法，包括启发式方法、等微增率法、拉格朗日乘子法、网络流规划法、线性规划法、动态规划法、三角旋回算法、分解协调算法等。传统算法对目标函数和初始解等有严格的要求，因此其在处理复杂梯级水火电节能优化调度问题时容易陷入局部最优解。另一类是智能算法，包括：随机规划法、内点法、遗传算法、人工免疫算法、人工神经网络法、模拟退火方法、混沌算法、粒子群算法、模糊优化方法、蚁群算法、微分进化算法等[3-11]。
尽管近年来各种新能源迅速发展，但传统的火力与水力发电仍然在电力系统中占据着主导地位。
水火电系统的发电调度一直是电力系统经济调度中研究的重要问题之一，其主要目的在于使火电厂
的耗煤量最小，即发电成本最小[1] 。考虑到其庞大的体量，短期水火电调度优化不仅可以带来巨大的经济效益，也有着良好的环保价值。短期水火电调度优化问题由于要服从众多的复杂约束条件，研究者面临的是一个大型的动态、非凸、有时滞的非线性规划问题[2] 。解决这一问题
的传统方法主要是数学规划，例如线性规划法、非线性规划法、动态规划法等。但传统方法应对上述难点时表现出明显的缺陷，往往陷入维数灾的困局 ，冗 长 的 计 算 时 间 也 无 法 满 足 实 际 的 使 用要求。
图中：qi(t)是各级电站 t 时刻的自然来水量(m3 /s)；Qi(t)是各级电站在 t 时刻的发电流量(m3 /s)；
yi(t)是各级电站 t 时刻的弃水量；τ 为水流从上级电站流到下级电站所需时间，即水流时滞。因此，每个梯级水电站机组出力不仅与本身的水库容量、机组特性、自然来水量等因素有关，也与上级电站的弃水量和发电流量密切相关，同时也影响下级电站的发电特性。也就是说，梯级水电站间存在时间和空间上的水力耦合特性。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]袁旭峰,韩士博,熊炜,邹晓松.计及梯级水电站群的水火电节能调度策略[J].电网技术,2014,38(03):616-621.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.03.011.
[2]王归新,田中天.基于分层混合灰狼-哈里斯鹰算法的水火电调度优化[J].电工材料,2021(03):58-62.DOI:10.16786/j.cnki.1671-8887.eem.2021.03.016.