“一库两级”梯级水电站短期调度方法研究
梯级水电站优化调度策略研究
梯级水电站优化调度策略研究水电站是一种能源利用和储备的重要设施，对于能源的保障至关重要。
在水电站中，梯级水电站是一种常见的结构，可以通过将水从高处注入低处以产生电力输出。
梯级水电站存在一定的调度和管理问题，如何优化调度策略是目前研究的重点之一。
一、梯级水电站的优点和缺点梯级水电站是一种通过将水从较高的水库注入较低的水库来产生电力的发电方式。
其中有多个电站，位于不同的高度，由于高低之间的水位差异，可以较为容易的实现电能转换。
梯级水电站的优点主要有以下几点：1.可持续发电。
水力发电是一种绿色的能源，将水能转化为电能，不会对环境造成危害。
同时，水力发电可以持续不断的发电下去，不像其他能源需要进行补给。
2.价格低廉。
与其他能源类型比较，水力发电的价格比较低，电力质量高，送变电损耗低，长期运行经济效益显著。
这使得梯级水电站颇受欢迎。
梯级水电站的缺点也很明显，主要缺点如下：1.设备成本高。
水电站建造的设备成本较高，尤其是对于像梯级水电站这样的大型水电站来说。
而且，有些情况下需要兴建水坝，造成的生态环境的污染不可避免。
2.对周边环境影响较大。
建设水电站的过程中，会对附近的环境造成较大的影响，比如水库的面积增大，以及造成的额外的水平拖拉机运输。
二、梯级水电站的调度策略梯级水电站的调度策略是非常复杂的，需要考虑很多因素。
一般来说，一个梯级水电站通常由多个电站组成，每一座电站都有自己的发电能力、装机容量等，并且有自己的水轮发电机组、引调设备、输变电等。
因此，梯级水电站的调度策略涉及到水位、声为升高，尿典降低、电压、负荷等多种因素的综合考虑，目标一般是使得所有的电站在满足用电需求的情况下，综合能量效率最高。
目前，针对此类问题，许多人在开展智能算法研究，利用算法来有效地模拟和预测电站的调度情况，以便在略微改变水位、提高处置水位、降低斗门水位、提高抽水蓄能水位等多种因素中做出如何最大限度地发挥梯级水电站性能的结果。
三、梯级水电站调度策略的研究进展近年来，梯级水电站调度策略的研究取得了显著进展。
考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究
考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究节能减排、促进能源结构调整、大力发展可再生能源与清洁能源、贯彻落实“绿水青山就是金山银山”的发展理念,是我国能源发展的战略部署之一,水电作为目前开发技术成熟的清洁能源,在我国能源供给中发挥着十分重要的作用,水电规模的不断扩大以及大型水电站群的建成为我国社会主义现代化建设提供了能源保障,我国水电开发仍处于一个高速发展的黄金时期。
因此,对己建水电站群水库的优化调度,不断提高水能资源利用效率,实现精细化生产,是水库科学管理运行的重要环节。
梯级水库短期优化调度直接指导水电站水库的实际生产运行,本文分别从水库调度理论、模型与求解算法等方面入手,对梯级水库短期优化调度中的几个热点难点问题进行了深入研究,并在梯级水库上下游水库流量关系、有后效性问题的求解、维数灾等几个理论性问题取得了一定的创新性研究成果,并结合雅砻江流域梯级水电站实例进行了深入探讨,主要工作包括:(1)考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型研究。
由于短期优化调度的调度期往往为1日,调度周期较短,梯级水库上下游水库之间的流量关系对水库短期优化调度结果产生较大影响;水流在天然河道中的演进既有平移作用,又有坦化作用,而在目前的梯级水库短期优化调度中,坦化作用往往被忽略,这导致所编制发电计划在实际执行中产生偏差,而造成水能资源的浪费。
本文将水流演进约束加入梯级水库短期优化调度模型,采用马斯京根法,通过上游水库出库流量过程演算下游水库入库流量过程,对水流在天然河道中的实际传播过程进行模拟,编制更符合实际运行的发电计划,以减小水库实际运行中的运行误差提高水资源利用效率。
(2)马斯京根法与逐次逼近算法(DPSA)耦合算法及其应用研究。
马斯京根法进行需根据上库出库流量过程进行水流演进,基于此,利用DPSA算法逐水库进行优化计算时,其他水库水位变化过程已知的特点,将马斯京根法与DPSA算法耦合,求解考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型,制定梯级水库短期优化调度策略,以锦东、官地梯级水电站为例,分别采用只考虑水流滞时的DPSA算法与考虑了水流演进的耦合算法分别进行了求解,并对结果进行了对比分析。
梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发
梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【摘要】Because the traditional dynamic programming algorithm and POA algorithm are easy to appear dimension-disaster in solving the short-term optimal dispatching of cascade hydropower stations.Taking the cascade hydropower stations in APeng RiverBasinofChongqingasanexample,animprovedDynamicProgrammingwit hSuccessiveApproximation (DPSA) algorithm is proposed based on the actual operation demand,and then an optimization model with maximum power output is established by using this algorithm.The corresponding application software is also developed.The results show that improved DPSA algorithm has high efficiency and good convergence,and can meet the requirements on dispatching of cascade hydropower stations.%传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2013(039)007【总页数】4页(P86-88,106)【关键词】短期优化调度;改进逐次逼近动态规划算法;软件;梯级水电站【作者】费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【作者单位】中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000【正文语种】中文【中图分类】O241.5;TV697.120 引言随着流域大规模的梯级开发和水电站群增多,各电网公司和流域开发公司对于梯级水电站联合调度和精细化调度的要求也越来越高.而梯级水电站群优化调度问题本身是一个约束和限制条件相对复杂的高维、非线性优化问题,因此建立一个既能满足众多约束条件又兼顾计算时间和计算精度的求解梯级联合优化调度模型的方法显得尤为必要.国内外学者对于动态规划算法和POA算法等传统算法以及遗传算法、粒子群算法等新的智能算法都进行了研究,但这些方法或多或少存在一定的局限性,如传统动态规划算法的 "维数灾"问题、POA算法比较依赖初始状态[1-2]、遗传算法[3]和粒子群算法[4]过收敛易早熟等.为此,本文以逐次逼近动态规划算法 (Dynamic Programming with Successive Approximation,DPSA)[5]的改进算法为基础,结合阿蓬江梯级水电站短期优化调度实例进行研究,并进行了软件的开发,取得了较好的效果.1 数学模型1.1 目标函数梯级水电站短期优化调度是研究一天或几天的时间内,在满足电站各种约束的条件下实现最优用水和负荷分配[6-8].一般说来,水电系统短期优化调度主要采用两大类最优准则:用水一定下总发电量或发电总效益最大准则和负荷过程一定下用水量最小或梯级蓄能最大准则.本文在考虑梯级各水库的蓄水、水位限制、水流滞时、电站泄流和出力等约束条件下,以调度期内一定用水量下梯级总发电量最大化为准则,建立梯级水电站短期优化调度模型[9],目标函数式中,E为调度期内梯级水电站总发电量;NP为梯级水电站发电保证率;Ai为第i个电站出力系数;Qi,t为第i个电站在第t时段发电流量,m3/s;N为梯级水电站总数;Hi,t为第i个电站在第t时段平均发电净水头,m;T为调度期内计算总时段数;Mt 为第t时段分钟数,min.1.2 约束条件水量平衡约束水库蓄水量约束水电站机组过水能力流量约束电站出力约束水库之间的水力联系还有其他非负约束.式中,Vit,Vit+1分别为第i个电站第t时段初、末水库蓄水量,m3;qi,t为第i个电站第t时段入库流量,m3/s;Si,t为第i个电站第t时段弃水流量,m3/s;Δt为计算时段长度,s;Vit,min,Vit,max分别为第i个电站第t时段应保证的水库最小蓄水量和允许的水库最大蓄水量,m3(考虑到防洪要求);Qit,min为第i 个电站第t时段所要求的最小过机流量,m3/s;Qit,max为第i个电站第t时段最大过机流量,m3/s;Ni,min为第i个电站允许的保证出力,MW;Ni,max为第i个电站的装机容量,MW;Ri,t为第i水库第t时段的平均入库流量,m3/s;Δti-1为第i-1电站到第i电站的水流滞时对应的时段数;Ii,t为第t时段第i-1电站到第i电站之间的区间平均入流,m3/s.览器/服务器)模式在数据访问上的统一.系统充分汲取了软件技术领域的最新成果和先进的技术理念,全面采用面向对象技术、组件技术和.NET技术,包含多种调度模型、可扩充、可定制和配置多种调度方案.其中梯级短期优化调度部分的主要界面见图2~图7.图1 梯级调度系统功能模块图2 系统主界面图3 梯级调度短期优化调界面2 软件开发本梯级水电站优化调度系统 (见图1)开发选择微软公司的Visual ,数据访问基于Web Service,实现 C/S(客户/服务器)与 B/S(浏图4 人机交互图5 方案存库图6 方案会商示意图7 结果图表显示对比3 实例阿蓬江为乌江下游右岸的一级支流,跨鄂渝两省区.目前,阿蓬江流域已经建成并投入运行的有朝阳寺、舟白、渔滩、箱子岩、大河口和梯子洞6座水电站水库 (见图8),其中朝阳寺和大河口水库为不完全年调节水库,其他的均为日调节水库.由于重庆乌江电力有限公司 (以下简称 "公司")对朝阳寺尚无调度权,现阶段主要是对朝阳寺以下的5个电站 (见表1)进行梯级联合优化调度.该流域属于山区型河流,各电站对下游河道没有防洪任务,因此水库主要以发电为主.另外,由于公司建设有自己的小型电网,电力能源的大部分用于内部的冶金企业;在此条件下,建立短期梯级发电量最大模型是合适的.图8 阿蓬江流域梯级电站分布示意表1 水电站特征参数水库名称装机容量/MW舟白 8.76 444.5 447.5 2.7 24渔滩8.30 425.82 430.6 3.5 28箱子岩 8.65 403 404 4.62 32大河口 8.99 369 385 13.6 82.5梯子洞 8.47 321.33 322.5 7.4 36出力系数死水位/m 正常蓄水位/m 保证出力/MW在调度软件中分别嵌套了POA、PSO和改进DPSA 3种算法对梯级水电站短期发电进行了优化计算,调度结果见表2.值得说明的是, PSO算法在短期调度中,由于计算时段划分较细且生成的放水流量决策随机性较强,因此在求解中每次优化的结果都会有差异,本文利用PSO算法进行优化求解时是通过多次计算选择一个较优的结果参与比较的.这种解的不唯一性也在很大程度上限制了PSO等智能算法的推广,尤其是在工程实践中的应用.表2 梯级优化调度结果对比方案发电量/万kW.h 运算时间/s舟白渔滩箱子岩大河口梯子洞梯级改进DPSA 11.67 15.11 17.91 89.13 45.31 179.13 20 PSO 11.70 15.15 17.92 88.23 45.30 178.30 25 POA 11.69 15.21 17.93 88.79 45.07 178.69 40由3种算法的计算结果可以看出,改进DPSA算法由于在对初始解的考虑上更为充分,且将多维问题分解成一维,其计算时间和结果都是最优的;PSO算法由于考虑了解空间的全局性,因此也能得到不错的解,但其解不是唯一的;而POA算法在梯级水库调度中并没有从水库数量的角度去降维,因此求解的时间稍长,若要解决更加复杂的水库群调度问题,其缺点则会凸显.3种算法在水库日调度中计算得到的梯级发电量几乎一致.这是由于计算中各水库并无弃水产生,因此在水能的利用上差别不大.综合上述结果可看出,改进的DPSA算法在梯级水库短期优化调度应用中有一定的优越性.4 结论由于梯级水电站短期优化调度对于模型的求解精度和时间有着较高的要求,但目前传统的动态规划算法和智能算法对于多维水库的优化问题在计算耗时和解的稳定性上均存在一定的局限性.本文提出了基于发电量最大模型的梯级水电站短期优化调度算法,并编制了调度软件.应用情况表明,优化调度结果合理、有效,软件界面友好,操作方便,系统实时运算效率高,能够为梯级水电站群短期优化调度提供重要的决策支持.参考文献:[1] 方红远,王浩,程吉林.初始轨迹对逐步优化算法收敛性的影响[J].水利学报,2002(11):27-30.[2] 宗航,李承军,周建中,等.POA算法在梯级水电站短期优化调度中的应用[J].水电能源科学,2003,21(1):46-48.[3] 金菊良,杨晓华,丁晶.水资源系统工程[M].成都:四川科学术出版社,2002.[4] 张秋菊,王黎,马光文,等.基于WEB的电网节能发电调度系统[J].水力发电,2010,36(10):76-79.[5] 黄强,畅建霞.水资源系统多维临界调控的理论与方法[M].北京:中国水利水电出版社,2007.[6] 张丽娜.水电站优化调度模型及其应用研究[D].大连:大连理工大学,2007.[7] 费如君,董增川,等.改进加速遗传算法在梯级水电站优化调度中的应用[J].水力发电,2008,34(8):8-11.[8] 陈洋波,陈安勇.水库优化调度-理论.方法.应用[M].武汉:湖北科学技术出版社,1996.[9] 董子敖,水库群调度与规划的优化理论和应用[J].济南:山东科学技术出版社,1989.[10] 马光文,刘金焕,李菊根.流域梯级水电站群联合优化运行[M].北京:中国电力出版社,2008.。
梯级水电站优化调度研究现状
梯级水电站优化调度研究现状
梯级水电站调度优化是由于梯级水电站的特殊性而有许多特殊的优化
问题。
梯级水电站是指由两级或两级以上河道梯级水库组成的水电站组，
由于梯级水电站由不同河道梯级水库组成，在不同的梯级水库中，水位变
化会影响水库的总库容，同时也会影响上游水库的出力，因此，梯级水电
站的调度比其他水电站更加复杂，因此，梯级水电站调度优化受到很多研
究者的关注。
近年来，梯级水电站调度优化已经成为一个备受关注的研究方向之一，在这一领域中，有许多研究者做了大量探索性的工作。
比如，梯级水电站
水力学和择优调度研究中，许多研究者基于最小总成本和水库有效库容模型，探讨了多库容梯级水电站的调度优化；另一方面，为了加深对梯级水
电站调度优化的理解，许多研究者基于随机水文流量模型，建立了基于随
机水文流量的梯级水电站调度优化模型；此外，还有许多研究者基于综合
水和电的模型，建立了梯级水电站调度优化模型。
在梯级水电站调度中，还有许多问题没有被完全阐明，需要进一步的
研究。
浅谈梯级电站联合短期优化调度的任务及作用
浅谈梯级电站联合短期优化调度的任务及作用摘要：本文在分析了梯级水电调度系统的几种模式关系后，重点介绍了短期优化调度任务中的发电计划安排，并结合岩滩梯级电站的实际情况，分析了其在水库调度、电力调度方面的重要作用。
关键词：岩滩水电站；梯级联合调度；短期优化调度岩滩水电站是红水河梯级水电站群中的第五级，为不完全年调节水库(具有季调节能力)，主要针对上游电站的调度情况，对上游电站进行反补偿调节，并对下游调度进行水量再次分配调节。
岩滩水电站上游的龙滩电站为多年调节水库，而其下游水库为调节能力相当差的梯级水电站群(均为日调节或径流式电站)。
因此，如何分析研究岩滩梯级的联合调度的运行方式，有效提高梯级电站群的综合发电效益是一个相当有工程实际意义的课题。
1、梯级水电调度系统在梯级电站联合调度过程中，将系统内所有梯级电站间的水力和电力关系相互联系起来，运用相应的优化理论和方法，充分发挥上下级水库间调节和反调节作用，获得一段时间内的水能资源和电力负荷最优调度和分配。
将流域内具有一定水力和电力关系的电站群统一进行水能和电能的优化调度分配，使得整个联合调度水电系统具有灵活多变的运行方式，但同时各水电间存在复杂的逻辑关系，这也就是水电站联合调度一直以来成为水电优化调度研究热点的主要原因。
一般根据优化调度的对象不同将梯级水电调度系统大致分为厂内优化调度、短期优化调度、以及长期优化调度3大类。
短期优化调度与其它两类调度模式间存在密不可分的水能和电能直接或间接联系，在综合考虑后各因素条件后，本文只对3种调度模式中的短期优化调度问题进行研究。
2、梯级水电系统短期优化调度任务根据给定调度期内的水量或电量要求制定发电计划是短期优化调度的核心内容。
梯级调度给定期内所选定的基础条件不同，梯级电站所制定的发电计划也有所不同，通常包括给定调度期内的用水量和发电量两大类。
2.1给定调度期内用水量利用给定调度期内用水量为前提的梯级电站短期优化调度问题，实际上就是通过协调梯级各电站的发电一出流间的过程，即在用水量相同的情况下，通过相互间用水协调补偿使得梯级发电综合社会和经济效益最大。
反调节作用下的梯级水库短期优化调度研究
节，并未将两者结合考虑。针对上述情况，以堵河流 域 潘 口 －小 漩 梯 级 水 库 为 例，结 合 该 梯 级 中 “以 电 定 水 ”
与“以水定电”运行模式并存的生产实际，综合考虑 小 漩 对 潘 口 出 库 水 量 的 调 蓄 作 用 以 及 对 潘 口 尾 水 的 顶 托
作用，建立了潘口 －小漩梯级水库短期优化调度模型，并采用改进的 ＰＯＡ算法对模型进行求 解。 计 算 结 果 表
１８６
人 民 长 江
２０１９年
的运行模 式 一 般 是 相 同 的，或 都 属 于 “以 水 定 电 ”模
式，或都属于“以电定水”模 式。对 于 内 部 各 电 站 运 行
模式一致的梯级，众 多 学 者 对 其 目 标 函 数 进 行 了 深 入
研究，梯级发电 量 最 大、梯 级 耗 能 最 小 等 ［１０］ 目 标 已 被
ＤＯＩ：１０．１６２３２／ｊ．ｃｎｋｉ．１００１－４１７９．２０１９．０５．０３４
大型水电站在 调 峰 运 行 时 发 电 流 量 极 不 稳 定，水 流 在 短 时 间 内 的 剧 烈 变 化 对 下 游 供 水 、生 态 、航 运 等 造 成极为不 利 的 影 响 。 ［１］ 如 果 在 下 游 建 设 一 配 套 的 小 型反调节水库，利用 其 库 容 对 上 游 水 库 的 出 库 流 量 进 行蓄泄优化，不仅能 够 保 证 上 游 水 电 站 在 电 网 中 的 调 峰能力，而且对下游 的 供 水、生 态、航 运 等 都 有 着 积 极 的作用 。 ［２－３］ 目前，国 内 大 型 水 库 与 其 反 调 节 水 库 联 合调度 的 典 型，如 三 峡 －葛 洲 坝 梯 级 ［４］、小 浪 底 －西 霞院梯级 等 ［５］ 均取得 了 良 好 的 效 果，发 挥 了 应 有 的 作 用 ，故 此 类 开 发 模 式 在 各 大 流 域 得 到 了 广 泛 的 应 用 。
梯级水电站经济运行和电水优化调度探索
梯级水电站经济运行和电水优化调度探索浙江省衢州市324000摘要：我国目前的电能生产方式主要有火力发电、风力发电以及水利发电等方式。
火力发电是我国目前主要的发电方式，但是其资源消耗巨大。
对环境污染严重。
所以，水利发电由于其环保性与资源耗费较少的特点被逐渐重点利用。
三峡水电站与刘家峡水电站已成为我国区域电力生产的主要来源，其每年产生的效益在很大程度上影响着国家的经济发展。
通常来讲，水电站的优化调度是为满足经济指标，比如梯级水电站要求的月度发电量、成本控制、增大收益等。
那么如何才能优化梯级水电站的开发与资源利用，成为水力发电发展的首要问题。
关键词：梯级水电站;优化调度;经济运行引言我国大江大河普遍面临发电、防洪、通航、生态等综合利用要求。
这些目标相互冲突，相互制约，找到合理的约束以及处理方式显得尤为重要。
常规的多目标联合经济运行，一般以数学方法进行推导，如线性规划、非线性规划、动态规划等再联合多个目标进行优化。
现代计算机发展，衍生一系列智能算法并结合多目标对约束进行合理处理，从而进行优化。
本文从这两个方面入手分析，结合水电站运行的多目标优化，对常规数学方法及其改进方法和智能算法及其改进算法进行综述。
1水电站经济运行水电站经济运行的目标简而言之就是：使水库中更少的水资源流向下游达到相同的发电生产目标，降低单位发电量的耗水量。
水电站经济运行不仅能够节约水资源，还可以提高水电站的经济效益，缓解水利枢纽关于供水和发电之间的矛盾。
对于水电站和社会具有不可忽略的作用，同时提供更多的清洁能源，减少污染以实现可持续发展。
2梯级水电站经济运行和电水优化调度探索2.1优化人员管理在实施电网调控一体化运行管理模式时，对于电网系统运行的管理人员也提出了更为严苛的要求，这一点与传统管理方式存在着极为明显的差异。
对此，需依据具体状况来进行管理人员的数量配置，同时还应充分考虑到调度和监控等岗位的人员配置，将一些不必要的管理人员及时予以裁减。
梯级水电站短期联合优化调度分析
梯级水电站短期联合优化调度分析摘要：随着节能减排与能源结构调整的不断深入，国内各个主要流域目前已经形成了一定规模的梯级水电站系统。
为发挥梯级水电站发电、防洪、灌溉、供水的经济效益，水电站联合优化调度运行至关重要，这将有利于降低水电站发电成本，还能为水电站的稳定运行提供科学参考依据，深入挖掘水轮发电机组在水电站中的发电潜力，以短期联合优化调度提高运行效率。
关键词：梯级水电站；短期运营；联合优化调度引言：水能水资源作为一种可再生、可循环利用的绿色能源，水电站的联合调度运行方式决定了水能资源的实际利用效果。
水电站在运行中肩负着水利系统与电网电力系统运行的双重功能，水轮机组在电网电力系统中存在负荷波动，有着电网调频与调峰任务特点，通过水力发电方式降低能耗，减少污染程度。
1.梯级水电站实施联合优化调度的重要意义梯级水库联合优化调度对保障水电系统稳定运行、提高资源利用效率、提升梯级整体效益有着至关重要的意义。
联合优化调度过程中，以日作为时间尺度的优化调度方式确定了调度战略在每天的执行方式，水电站日内运行过程中建立基于多种复杂因素的短期调度模型，应用多种优化算法建造模型并求解，目前已成为梯级水电站运行的重要手段。
梯级水电站优化调度模型本身是一个高维且非线性问题，整个模型求解的过程十分复杂。
不仅如此，水流流达时间的存在会让优化调度涉及到短期梯级水电站间跨时段水量平衡与水量耦合问题。
目前用于计算短期优化调度模型的方法主要有两种，一种是基于传统动态规划的逐步优化算法，这类方法收敛速度比较慢，计算效果会对初始可行解存在较大的依赖性，计算需要较长的时间。
另一种是基于遗传算法和粒子群算法的智能型算法，不仅能求解速度快，且运行效率高，但是计算期间容易出现结果不一致的问题。
通过水电的网上竞价方式，不同梯级水电站都会独立参与竞争，报价内容基本不对外公开，下游水电站无法评估发电能力。
比如上游水电站竞价成功，下游水电站未成功，当下游水位已经贴近储水位的时候，此时就会出现弃水的现象，这样做无形中违反了水资源高效利用的原则。
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“一库两级”梯级水电站短期调度方法研究经过多年的流域梯级滚动开发,我国西南特大流域水电系统普遍形成“一库多级”调度运行局面,其特点是以调节能力较好的大型水库为龙头,下游配以一个或多个库容小、水头高、调节能力相对较差的水电站,目的是充分利用“龙头”水库的调蓄作用,提高流域梯级的水能利用效率。
由于上下游梯级电站差异极大的调节能力、敏感的水头、复杂的引水方式、电厂和电网的特殊需求等,给“一库两级”水电站群调度运行带来很大困难。
本文围绕“一库两级”水电站群短期调度问题,以红水河干流天生桥梯级为实例,基于水电站实际运行大数据分析,开展了梯级水电站电量匹配、日发电计划编制和跨省电力协调分配的方法研究,主要成果如下:(1)针对“一库两级”梯级电站日计划电量匹配问题,提出了上下游电量匹配的方法。
通过对大量历史数据进行收集、清理,选取影响发电量的关键因子,控制单一变量,用线性回归的方法来从历史数据寻找其日发电量的数值关系,进一步得出梯级日电量的匹配关系。
经过实例模拟,本文方法可以很好的匹配上下游电量,进一步减小了之后的发电计划制定难度,具有一定的实际运用价值。
(2)针对“一库两级”梯级电站日前发电计划编制问题,考虑上下游水库流量的敏感性、限制区、理想出力点等复杂约束,提出了耦合聚类和决策树的水电站日调度方法。
引入聚类分析和决策树的大数据处理技术,基于大量历史数据,寻找历史上相似情景下的电厂发电计划,结合面临日实际需求,进行局部调整,作为电站的面临日的发电计划。
经过实例分析,本方法的发电计划与实际出力过程有较高的一致性,并满足了实际工程运行的一些特殊需求,具有较强的实用性。
(3)针对梯级水电跨省电力协调分配问题,提出了响应多电网调峰需求的水
电输送计划协调方法。
构建了以余荷均方差最小为目标的MINLP模型,引入理想点方法处理多目标优化,并借助lingo求解器实现快速求解,最后引入经济学边际分析理论,进行方案决策。
实例分析表明,本文方法在调节电网的峰谷差和余荷波动方面优于实际调度方法。
最后对本硕士论文研究内容做了总结,并对有待改善之处进行了展望。