大规模水电系统优化调度效率问题

水电站群优化调度问题具有高维数、非线性、非凸、多阶段、强约束等特点，求解过程非常困难。动态规划方法是求解水电站群优化调度问题的最经典算法。但是，在求解大规模水电系统优化调度问题时，该方法将面临严重的“维数灾”问题，呈指数增长的计算量将导致计算时间大幅度增加，降低求解效率甚至影响算法的实用性。为了缓解“维数灾”问题，衍生出了多种经典的改进动态规划方法，常用的有离散微分动态规划、逐步优化、逐次逼近动态规划等方法。尽管这些改进方法在一定程度上减缓了“维数灾”问题，然而随着水电系统规模的急剧扩大，仅仅依靠这类改进方法很难达到求解质量和计算效率的均衡要求，比如对于确定性模型，离散微分动态规划仅适用于求解最多5座水电站的长期优化调度问题，当电站数量增多时很难在可接受时间内完成计算；而对于随机模型，求解最多2座水电站的联合优化调度问题就需要消耗大量的计算时间。因此，如何在保证结果质量的前提下，进一步提高算法求解效率，是适应水电快速发展必须解决的实质性问题。对于特大流域水电系统，由于电站分布的自然空间属性和问题的多阶段性，可以天然地利用并行计算技术求解。基于多核处理器的多核并行技术以其并行实现容易、运行环境稳定、成本低廉等独特的优势被广泛应用于实际工程。对于水电系统而言，寻求优化调度问题、求解算法与并行技术之间的切入点，设计合适粗细粒度的并行优化方式将是一种提高系统求解效率的可行途径。(www.xing528.com)