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Load Optimization Distribution Among Cascade Hydropower Stations Based on The A* Algorithm
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AI
DOI：10.1007/s11269-026-04886-8.png)
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摘要
En 中文
可再生能源的日益集成加剧了对水力发电系统的削峰填谷和频率调节需求，导致负荷频繁波动，并对梯级水电站负荷分配（LDCHP）中的负荷分配提出了严格的时间要求。动态规划（DP）等传统方法面临高昂的计算成本，而智能优化算法可能存在不稳定性和参数敏感性。为应对这一挑战，本研究将LDCHP表述为一个有限多阶段状态空间搜索问题，以电站运行状态作为搜索节点。开发了一种定制的A*算法，包含三个关键组件：基于生成决策路径上由能量存储消耗引起实际成本函数、基于梯级水电站聚合模型的高效剩余成本估算启发式函数，以及强制运行约束的相邻节点扩展过程。该方法在中国大渡河流域中游三座梯级电站的96个时段（15分钟间隔）日内LDCHP问题中进行了评估。在50 m³/s离散步长下，A*算法相比DP实现了约5,347倍的平均加速，而A*算法获得的梯级能量存储消耗仅比DP算法在同一总发电量要求下高1.65%。这些结果表明，所提出的方法为具有相似调度特征的梯级水力发电系统的短期负荷分配提供了高效的决策支持工具。
Keyword:
Cascade hydropower plants
Optimal scheduling
Load distribution among cascade hydropower plants
A* algorithm
Heuristic algorithm
期刊
IF:
4.7
论文数:
8.1K
被引数:
1.6W
机构
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