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user: 4. 应用实例 4.1. 基本资料 本文选取小湾–漫湾–大朝山梯级水电站消落期某日为计算对象，各电站计算参数如表1。通过对比有无电网约束的优化调度结果，分析上述模型与算法的有效性与合理性。 4.2. 考虑电网约束的水电系统调度结果 考虑电网约束前后的调度曲线及损耗曲线如图2所示。图2(a)为仅考虑传统约束的梯级电站优化调度曲线，图2(b)为与其对应的损耗曲线；图2(c)为考虑电网运行约束的梯级电站优化调度曲线，图2(d)为与其对应的损耗曲线。容易看出，考虑电网约束后，调度曲线和损耗曲线趋于平缓，出力峰值小幅下降就能使损耗峰值大幅降低，主要是损耗与出力平方的负相关关系所致。 通过对比图2可知，小湾电站出力的峰值由2800 MW降至2200 MW时，能使损耗峰值从128 MW降至79 MW， Table 1 Calculation parameters for each hydropower plan 电站名 调节能力 装机/MW 正常高水位/m 死水位/m 始水位/m 末水位/m 调度日平均区间流量m 3 /s 小湾 多年 4200.00 1240.00 1166.00 1219.00 1219.00 664.34 漫湾 季 1670.00 994.00 988.00 992.00 992.00 110.91 大朝山 季 1350.00 899.00 882.00 898.50 898.50 224.82 表1. 各电站计算参数表 图2. 考虑电网约束前后调度曲线及损耗比较 即出力峰值的小幅降低(21.4%)能使电网损耗大幅降低(38.3%)，由于电网损耗是影响送电效率和电网安全稳定运行的重要因素，本文所提能有效降低电网损耗，提高电力消纳效率和电网稳定性。 表2为耦合电网约束前后梯级水电站出力及输电损耗结果，由结果对比可知，在不考虑电网约束时，梯级总发电量为51，107.5 MWh，损耗为1397.52 MWh，受电侧受电量为49，709.98 MWh；在考虑电网约束后，梯级 Table 2 Result of output power and transmission losses of stations before and after coupling grid constraint 时段/总计 考虑电网约束前出力 考虑电网约束后出力 考虑电网约束前损耗 考虑电网约束后损耗 小湾 漫湾 大朝山 小湾 漫湾 大朝山 小湾 漫湾 大朝山 小湾 漫湾 大朝山 00:00~01:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 01:00~02:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 02:00~03:00 700.0 300.0 0.0 700.0 300.0 0.0 8.00 3.43 0.00 8.00 3.43 0.00 03:00~04:00 700.0 500.0 0.0 700.0 550.0 0.0 8.00 9.52 0.00 8.00 11.52 0.00 04:00~05:00 700.0 500.0 0.0 780.0 550.0 0.0 8.00 9.52 0.00 9.93 11.52 0.00 05:00~06:00 700.0 500.0 0.0 780.0 550.0 0.0 8.00 9.52 0.00 9.93 11.52 0.00 06:00~07:00 1400.0 500.0 0.0 1600.0 550.0 0.0 32.00 9.52 0.00 41.80 11.52 0.00 07:00~08:00 2100.0 620.0 0.0 1900.0 600.0 0.0 72.00 14.64 0.00 58.94 13.71 0.00 08:00~09:00 2800.0 620.0 880.0 2200.0 600.0 800.0 128.00 14.64 29.50 79.02 13.71 24.38 09:00~10:00 2800.0 620.0 880.0 2200.0 600.0 800.0 128.00 14.64 29.50 79.02 13.71 24.38 10:00~11:00 2800.0 620.0 880.0 2200.0 600.0 800.0 128.00 14.64 29.50 79.02 13.71 24.38 11:00~12:00 2100.0 670.0 160.0 1900.0 650.0 190.0 72.00 17.10 0.98 58.94 16.10 1.38 12:00~13:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 650.0 190.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.10 1.38 13:00~14:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 650.0 190.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.10 1.38 14:00~15:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 650.0 190.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.10 1.38 15:00~16:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 650.0 200.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.10 1.52 16:00~17:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 650.0 200.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.10 1.52 17:00~18:00 1400.0 670.0 160.0 1600.0 660.0 200.0 32.00 17.10 0.98 41.80 16.59 1.52 18:00~19:00 1400.0 670.0 220.0 1500.0 660.0 210.0 32.00 17.10 1.84 36.73 16.59 1.68 19:00~20:00 1400.0 670.0 0.0 1500.0 670.0 0.0 32.00 17.10 0.00 36.73 17.10 0.00 20:00~21:00 1400.0 670.0 0.0 1500.0 670.0 0.0 32.00 17.10 0.00 36.73 17.10 0.00 21:00~22:00 1400.0 670.0 0.0 1500.0 670.0 0.0 32.00 17.10 0.00 36.73 17.10 0.00 22:00~23:00 1400.0 670.0 0.0 1500.0 670.0 0.0 32.00 17.10 0.00 36.73 17.10 0.00 23:00~24:00 1403.3 704.2 0.0 1500.0 700.0 0.0 32.15 18.89 0.00 36.73 18.67 0.00 总计 33603.3 13524.2 3980 33560 13500 3970 976.151 324.20 97.17 903.78 321.21 84.90 51107.5 51030.0 1397.52 1309.89 表2. 耦合电网约束前后梯级水电站出力及输电损耗 总发电量为51，030 MWh，损耗为1309.89 MWh，受电侧受电量为49，720.11 MWh，较于前者，虽然发电侧电量降低了22.5 MWh，但由于网损降低了6.3%，受电侧受电量反而增加了10.13 MWh，梯级受电侧电量提高了0.20‰，在大幅降低网损的同时提高了梯级受电侧的受电量，效果显著。 4.3. 并行DDGA对传统遗传算法收敛性的提高 采用DDGA对上述模型进行计算，利用3.2节所述的方法生成初始解，梯级总发电量为适应度函数，将动态变异区域与固定变异区域进行比较计算，得到图3所示的收敛速度曲线。 从图3可以看出，在固定廊道大小的情况下，窄廊道搜索在前期收敛速度较慢，但在后期会有较快的收敛 图3. 三种变异方式收敛性比较 Table 3 Multi-core parallel computing spee 核心数 单核 2核 4核 计算时间/s 30.8 16.7 9.6 加速比 1.00 1.84 3.31 效率/% 100.0 92.2 82.8 表3. 多核并行计算速度对比 速度；宽廊道搜索在前期收敛速度较快，但在后期收敛速度较慢；本文提出的变廊道方法能在前期和后期都保持较快的收敛速度，较于前两者能更快的收敛到最优解。 采用Inter(R)Xeon(R)CPU E3-1230V5@3.4GHz四核八线程处理器平台，通过对含有100个个体的种群进行优化计算来验证并行计算的有效性。计算结果见表3。 从表3中可以看出，并行计算较串行计算(单核)速度提高显著，且核心数越多，计算耗时越短，计算速度与核心数近似成正比例关系。但是，多核并行计算较于单核串行并不是成倍的提升速度，主要有两方面原因，一方面是任务划分耗时；另一方面是算法不是每个步骤都能实现并行，有必要的串行环节。