Page 88 - 2024年第55卷第11期

的高维问题求解技术，可在完成电站负荷指令要求下，通过灵活调整机组启停和负荷分配策略，满足
不同时期和工况下各类水位、流量的精细调控要求。以枕头坝水电站为研究实例，结果表明：
（１）ＤＱＮ算法可降低计算时间，保证电站决策的时效性要求。通过历史数据训练、学习分配策
略，ＤＱＮ算法可利用神经网络快速决策，１ＭＷ 精度的 ＤＱＮ算法枯水期代表月计算用时约 １．０１ｈ、汛
期代表月计算用时约 １．０８ｈ，分别为既往静态负荷分配表方法的 ０．９４％与 １．１３％，计算效率分别提高
约 １０６．４倍和 ８８．２倍。
（ ２）ＤＱＮ算法可提升计算精度，降低枯水期电站发电耗水量。由于负荷分配表的大小随着精度呈
指数次增加，其计算精度有限。而 ＤＱＮ算法可将精度从负荷分配表常用的 ３ＭＷ 提升至 １ＭＷ，当均
使用本文提出的目标函数时，枯水期代表月内发电耗水减少约 ０．１４％，调度期末上游水位提升 １．０３ｍ，
提高了枯期电站运行的经济性。
（ ３）本文构建的负荷优化分配模型可兼顾电站的发电－ 防洪多目标调控任务。在汛期代表月内，相
较于既往静态负荷分配表方法，当均使用本文提出的目标函数时，ＤＱＮ算法可将水位变幅的方差减少
２
０．０２６ｍ ；相较于实际运行中以耗水率最小为目标，使用均分法分配负荷，本文所提的目标函数可在
２
完成负荷指令的同时，使电站上游水位在 ６２２ｍ附近波动，水位变幅的方差减小 ０．８７６ｍ ，显著减少
了汛期电站上游水位的波动，保证电站运行的安全性。
未来可进一步围绕流域梯级电站站间—站内耦合负荷分配，机组—闸门联合优化运用等，进一步
开展深入研究。

参 考 文 献：

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