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Progressive Linear Programming Optimality Method Based on Decomposing Nonlinear Functions for Short-Term Cascade Hydropower Scheduling
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AI
DOI：10.3390/w17101441.png)
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摘要
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梯级水电站短期最优调度可增强其灵活调节与发电能力。然而，非线性函数关系、多阶段及水力关联性带来显著挑战，导致求解误差大、早熟收敛及计算量高。本研究提出一种渐进式线性规划方法，通过分解非线性函数解决上述问题。首先，为准确表征非线性函数并降低计算复杂度，将整个可行域划分为多个连续子域，使各子域内的非凸非线性函数可由线性关系等价替代。其次，设计渐进式线性规划优化算法以避免早熟收敛，采用连续子域而非离散点作为状态变量，并引入渐进最优性原则。最后，为提升求解效率，提出基于可行域状态动态获取方法的降维策略，在排除各阶段不可行状态后进行优化。中国西南某流域三级梯级水电站的仿真表明，所提方法相较于传统混合整数线性规划（MILP）和渐进最优性算法（POA），可实现更优的调峰效果。在枯水期和丰水期，三级电站的剩余负荷峰谷差分别比MILP减少612 MW和521 MW，比POA减少1889 MW和2439 MW，验证了该方法在优化梯级水电站短期调度中的有效性。
Keyword:
cascade hydropower stations
short-term optimal scheduling
linearization
progressive optimality principle
dimensionality reduction
期刊
W
IF:
3
论文数:
3.2W
被引数:
7.4W
机构
引用论文
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