兩級(jí)調(diào)度模式下的梯級(jí)水電站經(jīng)濟(jì)性分析

水是一種綠色可再生能源，隨著我國(guó)電力市場(chǎng)的發(fā)展與完善，水電站的優(yōu)化調(diào)度成為保障電力系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要技術(shù)工作。梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度控制問(wèn)題比較復(fù)雜，尤其是二級(jí)以上具有較大調(diào)節(jié)水庫(kù)的梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度其難度更大，受到相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文就梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解高維、復(fù)雜梯級(jí)水電站發(fā)電調(diào)度時(shí)易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”，或陷入局部最優(yōu)解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（isfla）。該算法將克隆選擇算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，對(duì)混合之后的蛙群構(gòu)造子群體執(zhí)行免疫克隆選擇操作，同時(shí)使用改進(jìn)的最差解更新方式提高其局部搜索能力。應(yīng)用實(shí)踐表明，通過(guò)將isfla與標(biāo)準(zhǔn)混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步優(yōu)化方法對(duì)比，isfla在求解梯級(jí)水電站發(fā)電優(yōu)化問(wèn)題時(shí)具有明顯的優(yōu)越性。

梯級(jí)水電站聯(lián)合發(fā)電調(diào)度的優(yōu)化模型的確定在整個(gè)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行中起著非常重要的作用。文中提出一種新的梯級(jí)水電站群聯(lián)合發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度準(zhǔn)則——以單位水體發(fā)電電價(jià)最高優(yōu)先發(fā)電,在此基礎(chǔ)上建立梯級(jí)水電站群聯(lián)合發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型及其評(píng)價(jià)方法。首先建立基于四層水體的水庫(kù)能的水電站發(fā)電模型,在此基礎(chǔ)上提出單位水體發(fā)電電價(jià)的概念。建立優(yōu)化調(diào)度模型時(shí),將電力系統(tǒng)中的負(fù)荷變化和在電力市場(chǎng)機(jī)制下分時(shí)上網(wǎng)電價(jià)的影響因素考慮在內(nèi)。該模型能較為客觀地反映梯級(jí)水電站運(yùn)行情況,能給系統(tǒng)調(diào)度員做出最佳調(diào)度決策提供一定的依據(jù)。優(yōu)化仿真計(jì)算結(jié)果證明該調(diào)度準(zhǔn)則具有可行性和適用性。

提出采用具有附加線性約束的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃法，可把混聯(lián)梯級(jí)水電站分解為幾個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)化了每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的求解計(jì)算，從而加速大電網(wǎng)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)調(diào)度的計(jì)算速度。

梯級(jí)水電站中長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)調(diào)度是一個(gè)典型非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，通常要求在滿(mǎn)足復(fù)雜的水力、電力約束條件，兼顧求解效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)梯級(jí)發(fā)電量最大。為有效解決這一問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法（batalgorithm，ba）更新策略和引入差分進(jìn)化算法（differentialevolution，de）變異、選擇操作，提出一種改進(jìn)的蝙蝠算法（improvedbatalgorithm，iba）。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法更新策略進(jìn)行以下改進(jìn)：1）蝙蝠個(gè)體脈沖頻率不隨種群迭代而更新；2）蝙蝠個(gè)體脈沖發(fā)射率和脈沖音量隨種群迭代而更新；3）無(wú)條件接受全局搜索產(chǎn)生的新解，有條件接受局部搜索產(chǎn)生的新解；4）改進(jìn)飛行速度公式，縮小新個(gè)體與當(dāng)前種群最優(yōu)個(gè)體的偏離值。同時(shí)，針對(duì)蝙蝠算法種群多樣性差、易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，引入差分進(jìn)化算法中的變異、選擇操作，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)控制變異概率。建立兼顧梯級(jí)最小出力最大化的梯級(jí)總發(fā)電量最大模型，利用大渡河流域瀑布溝、深溪溝、枕頭壩一級(jí)梯級(jí)水電站經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題實(shí)例，從流域長(zhǎng)系列徑流資料中選取典型年，對(duì)iba的主要控制參數(shù)（縮放因子、最大迭代次數(shù)）進(jìn)行測(cè)試與分析。采用iba、ba、逐步優(yōu)化算法（poa）對(duì)同一典型年進(jìn)行模擬調(diào)度。從枯期出力特征、梯級(jí)發(fā)電量、算法運(yùn)行時(shí)間3項(xiàng)指標(biāo)綜合來(lái)看，對(duì)于復(fù)雜的梯級(jí)水電站經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題，改進(jìn)的蝙蝠算法能夠在枯水期給電網(wǎng)提供盡可能大而穩(wěn)定的出力，同時(shí)縮短計(jì)算時(shí)間，獲得更高精度解。

本文首先從目標(biāo)函數(shù)和約束條件兩個(gè)方面,介紹了梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的各類(lèi)數(shù)學(xué)模型.然后對(duì)目前研究比較廣泛的各類(lèi)優(yōu)化算法進(jìn)行了綜述.最后指出隨著水電能源的開(kāi)發(fā),梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度下一步可能的發(fā)展方向.

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展,我國(guó)能源結(jié)構(gòu)也隨著不斷變化,水電資源作為一項(xiàng)重要能源,其發(fā)展好壞直接關(guān)系到我國(guó)的可持續(xù)發(fā)展道路.梯級(jí)水電站作為水電的一種關(guān)鍵形式,必須對(duì)其進(jìn)行發(fā)電優(yōu)化調(diào)度,從而保證水資源得到合理利用.本文主要針對(duì)梯級(jí)水電站的主要特點(diǎn)和未來(lái)發(fā)展方向,總結(jié)了我國(guó)的一些成果,并深入分析了其運(yùn)行過(guò)程中的主要問(wèn)題,通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn),對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,提出了新的調(diào)度模型.

介紹了目前國(guó)內(nèi)對(duì)于梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的研究和實(shí)踐現(xiàn)狀,重點(diǎn)研究了優(yōu)化調(diào)度模型的建立和優(yōu)化算法。

宏觀視角下的流域梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度金沙江區(qū)域梯級(jí)水電站邁入\"調(diào)控一體化\"時(shí)代長(zhǎng)江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度發(fā)展戰(zhàn)略流域梯級(jí)水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的必要性及對(duì)節(jié)能減排的作用氣候變化條件下的三峽梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度長(zhǎng)江上游大型水電站群聯(lián)合調(diào)度關(guān)鍵科技問(wèn)題探討

建立了梯級(jí)水電站短期周優(yōu)化調(diào)度的梯級(jí)蓄能最大模型,在此基礎(chǔ)上采用動(dòng)態(tài)搜索算法對(duì)其進(jìn)行求解。通過(guò)嚴(yán)密的理論推導(dǎo)和詳盡的實(shí)例分析探討了流域梯級(jí)電站負(fù)荷最優(yōu)分配規(guī)律。梯級(jí)電站負(fù)荷最優(yōu)分配主要由梯級(jí)水庫(kù)的區(qū)間入流關(guān)系和水庫(kù)特性決定,其結(jié)論可指導(dǎo)流域梯級(jí)電站優(yōu)化運(yùn)行,為集控中心調(diào)度和指導(dǎo)實(shí)際應(yīng)用提供參考。調(diào)度決策者尚需根據(jù)本文的研究方法針對(duì)本流域和電站的特性制定符合自身的最優(yōu)調(diào)度規(guī)則。

遺傳算法是一種簡(jiǎn)單、適用的搜索方法,經(jīng)常用于解決非線性復(fù)雜的問(wèn)題。水庫(kù)群的最優(yōu)調(diào)度問(wèn)題,就是利用搜索算法根據(jù)水庫(kù)群進(jìn)出水和綜合利用情況,把水電站水庫(kù)看作一個(gè)系統(tǒng),把系統(tǒng)的各元素,輸入/輸出參數(shù)等簡(jiǎn)化和假設(shè)后建立簡(jiǎn)化通用的數(shù)學(xué)模型,用搜索算法對(duì)該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化仿真,得出最優(yōu)解。

在市場(chǎng)環(huán)境中系統(tǒng)電價(jià)和負(fù)荷一定的情況下,將效益最大化作為系統(tǒng)優(yōu)化準(zhǔn)則,運(yùn)用水資源價(jià)值系數(shù)、設(shè)備運(yùn)行費(fèi)、折舊費(fèi)及其他費(fèi)用等成本因素,建立分時(shí)電價(jià)梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型;構(gòu)造了求解該模型的層結(jié)構(gòu)蟻群算法,采用啟發(fā)式規(guī)則解決解的多樣性和機(jī)組啟停問(wèn)題,采用精英策略節(jié)約計(jì)算內(nèi)存和優(yōu)化時(shí)間。最后,運(yùn)用我國(guó)西南地區(qū)某梯級(jí)流域中三個(gè)連續(xù)水電站的數(shù)據(jù)建立了調(diào)度模型并運(yùn)用層結(jié)構(gòu)算法進(jìn)行仿真;并從理論方面分析了仿真結(jié)果中的每一個(gè)變化,對(duì)精英區(qū)大小的選擇作了討論,分析表明仿真結(jié)果與理論分析保持一致,說(shuō)明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。

將蟻群優(yōu)化算法用于求解分時(shí)電價(jià)下梯級(jí)水電站間短期優(yōu)化調(diào)度模型,考慮市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下的電價(jià)和電量、水庫(kù)存水價(jià)值、水流時(shí)滯以及設(shè)備折舊等因素,建立了利益最大化為優(yōu)化準(zhǔn)則的短期優(yōu)化調(diào)度模型.給出了蟻群算法求解梯級(jí)短期優(yōu)化調(diào)度模型的數(shù)學(xué)描述及算法的求解步驟.最后以某梯級(jí)流域中三個(gè)水電站的相關(guān)數(shù)據(jù)建立了相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度模型,運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行了計(jì)算仿真,并與傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行對(duì)比.仿真結(jié)果證實(shí)了所采用算法的有效性和可行性.

針對(duì)梯級(jí)水電站群實(shí)際運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)度指導(dǎo)需求,在多元線性回歸算法基礎(chǔ)上引入f檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)判別機(jī)制,建立了基于梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度函數(shù)逐步優(yōu)化算法,并將該算法應(yīng)用于金沙江—長(zhǎng)江大型梯級(jí)電站系統(tǒng)調(diào)度函數(shù)制定中,通過(guò)時(shí)間因子、空間因子和能量因子3類(lèi)待選自變量的合理篩選,構(gòu)建出具有指導(dǎo)梯級(jí)運(yùn)行意義的梯級(jí)各電站優(yōu)化調(diào)度函數(shù)。該函數(shù)形式簡(jiǎn)潔,具有良好的可操作性和可解釋性。將用調(diào)度函數(shù)模擬梯級(jí)運(yùn)行結(jié)果與同系列優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明調(diào)度函數(shù)指導(dǎo)梯級(jí)運(yùn)行較好地保留了優(yōu)化調(diào)度的各方面效益,具有較高的模擬精度和實(shí)用價(jià)值。

在傳統(tǒng)水電站調(diào)度模式下，由于電價(jià)固定不變，水電站調(diào)度模式的目的是尋求發(fā)電量的最大化，以提高效益。然而在市場(chǎng)競(jìng)價(jià)環(huán)境下，電價(jià)會(huì)隨著市場(chǎng)的變化而發(fā)生波動(dòng)，因此，水電站的調(diào)度模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐垣@得盡可能多的利潤(rùn)為最終目標(biāo)。市場(chǎng)的不確定性提升了發(fā)電公司報(bào)價(jià)決策的難度。與火電廠有所不同，水電站不同時(shí)段的發(fā)電能力會(huì)有所差異，因此，其競(jìng)價(jià)策略十分復(fù)雜。隨著競(jìng)價(jià)策略復(fù)雜性的提升，梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度的難度也有所增加，增強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)價(jià)下梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度的研究就顯得尤為重要。

提出一種應(yīng)用搜索法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法實(shí)現(xiàn)梯級(jí)水電站日經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型和算法。它既可用于實(shí)時(shí)的梯級(jí)水電站發(fā)電控制，又可用于控制梯級(jí)水電站日發(fā)電計(jì)劃。本數(shù)學(xué)模型和算法理論上嚴(yán)謹(jǐn)、計(jì)算時(shí)間比較短，能滿(mǎn)足實(shí)際運(yùn)行的需求，此模型和算法應(yīng)用于東江梯級(jí)電站、仿真計(jì)算的結(jié)果比較滿(mǎn)意。

在由\"龍頭\"水庫(kù)與若干日調(diào)節(jié)或無(wú)調(diào)節(jié)水電站組成的梯級(jí)水電中,枯水期末和汛期洪水間隔階段,\"龍頭\"水庫(kù)根據(jù)下游電站區(qū)間來(lái)水情況,在正常發(fā)電流量外實(shí)施小流量泄流補(bǔ)償,不僅可以提高\(yùn)"龍頭\"水庫(kù)的防洪安全性、減少無(wú)益棄水,而且可以給下游電站提供更多的發(fā)電水量,改善機(jī)組的運(yùn)行效率。文中建立了梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)發(fā)電補(bǔ)償調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)分析模式,提出了梯級(jí)水電站實(shí)時(shí)補(bǔ)償增益的計(jì)算方法、\"龍頭\"水庫(kù)不同補(bǔ)償方案下風(fēng)險(xiǎn)的定量化方法以及基于期望增益最大的補(bǔ)償方案選擇方法。實(shí)例研究表明所提出的方法是合理、有效的,具有較好的輔助決策價(jià)值。

如今，廣大民眾對(duì)能源的需求量越來(lái)越高，但是我國(guó)的能源可用量卻越來(lái)越少，在這種情況下，對(duì)水、電能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整是勢(shì)在必行的。其實(shí)，梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)得到了廣大民眾的普遍關(guān)注．而本研究就將針對(duì)“梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法研究”這一主題進(jìn)行詳細(xì)的闡述，使廣大民眾對(duì)這方面的內(nèi)容有一個(gè)更加全面且深入的了解。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，科技大發(fā)展，經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。人們的生活越來(lái)越舒適、便捷的同時(shí)，隨之而來(lái)的一系列問(wèn)題也十分明顯。環(huán)境的污染、能源的短缺，促進(jìn)了我國(guó)水電企業(yè)模型的改革，因?yàn)橹挥懈母锊拍苓m應(yīng)時(shí)代的變化，才能解決日益嚴(yán)峻的能源形勢(shì)。下面，我們將主要分析一下目前我國(guó)梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法。

該文建立了三個(gè)復(fù)雜的清江流域梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型,其中包括了蓄水位約束、用水約束、出力約束,利用poa(逐步逼近法)法解決水電站群的優(yōu)化問(wèn)題,較大的提高了水庫(kù)效益,獲得較為滿(mǎn)意的結(jié)果。

介紹分析梯級(jí)電廠水電聯(lián)合調(diào)度的技術(shù)和策略,以及相應(yīng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的組成原則。

闡述了中小流域梯級(jí)水電站實(shí)施聯(lián)合調(diào)度的有利條件及必要性,并以四川省甘孜州碩曲河梯級(jí)水電站為例,介紹了梯級(jí)聯(lián)合調(diào)度內(nèi)涵、管理模式及調(diào)度方式;分析了實(shí)施梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度所產(chǎn)生的效益。