贵州电网统调水火电短期优化调度研究

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1、贵州电网统调水火电短期优化调度研究到限制。水火电系统调度方案首先需要结合该时期电网机组的检修情况确定可用机组数量才能进行优化计算，因此检修计划对电网优化调度的影响也是不可忽视的。然而目前检修计划大多依靠人工经验，在电网结构日益复杂的今天，检修计划编制的难度大为提高，加大了计划方式人员工作强度的同时也增加了出现人为失误的风险，急需开发更为有效、直观的辅助检修方式。本文从满足电网实际需求的角度出发，以贵州电网为对象，研究了以水电调峰运行为基础的水火电系统优化运行，分别从考虑分区约束的水电短期调峰调度及火电机组短期负荷分配模型两个方面对水火电系统的优化问题进行了探讨及分析，并从考虑实际

2、的角度设计了电网检修计划辅助系统，确保水火电系统短期调度的可靠性。1．2研究现状1．2．1水电短期优化调度人类水电的开发始于19世纪中后期，在起初的几十年水库运用往往完全依靠人工经验，缺乏有效的理论指导。直到20世纪四十年代，美国学者Masse首次将优化理论应用到水库的调度问题，才开启了水库优化调度理论的系统性研究。随着优化理论的发展及计算机技术的进步，水库优化调度的研究也进入了一个新的阶段。水电规模的不断扩大、梯级电站群的增多以及水电需求需求等因素影响下逐渐演化出多样化的优化目标，如发电量最大【1，21、调峰电量最大凹】、梯级蓄能最大【6-8】、总耗水量最小【91、发电效益最大

3、、购电费用最小等。研究对象从单一水库逐渐转变为多库联调、梯级协调、跨流域优化【1oJ等；研究周期由长期、中期到短期实时，研究期越短，考虑的因素越是细致【llJ；模型的约束条件也更为复杂，包括多样化的用水需求、巨型电站的多震动区问题、多电网调峰、生态流量以及用水与环境可持续性等【12。15J。在建立满足各类约束需求的优化模型同时，国内外学者在模型求解方法上也有很多有益的探索。动态规划方法(DP)可以得到全局最优解，在水库优化问题中应用较为普遍u引，然而随着电站数目增多其弊端也较为明显，即易陷入“维数灾”，Jacobson和Mayne在1970年提出微分动态规划的方法(DDP)[17

4、】；Foufoula及Kitanidis在1988年提出梯度动态规划方法(GDP)，并应用于由四个水库组成的多维水资源系统的随机优化控制问题求解【l酬；增量动态规划(IDP)、离散微分动态规划(DDDP)、逐步优化算法(POA)【l址20J等是以不同的策略解决DP中的维数灾问题。Soares等人通过混合仿真优化的方法研究了水电比重较大的水火电系统短期优化问题【2l】；Chao．anLi和EricHsu等人研究了水火电机组存在耦合关系的系统中建模及求解技术【22】，其中水电机组采用分解协调方法，火电采用拉格朗日松弛方法处理；Teegavarapu研究了考虑水力耦合大连理工大学硕士学

5、位论文的库群短期优化模型【23J；GaryW．Chang和MohamedAganagic等人总结了混合整数线性规划方法在水电短期优化中的应用经验124J；王金文等在2002年利用一种不要求目标函数的直接搜索方法求解水电优化问题，并研究了逐次逼近随机动态规划方法在库群优化中的应用，之后又利用替代目标函数的方法求解了梯级水电的短期调峰问题【2，3，25】；吴宏宇等在2009年提出了混合整数规划的方法应用于水火电系统优化问题126J；武学毅等在2010年采用FP遗传算法对梯级水库短期优化调度问题进行了求解，研究表明该方法易实现、准确率高且搜索速度快【2列；武新宇、程春田等研究了典型日调

6、峰电量最大模型并将其切入长期模型中，求解可以同时得到长期方案和典型日方案【4J；郝永怀等于2012年考虑流量传播影响的情况下，建立了“以水定电”模式下的水电站群短期优化调度系统分解协调模型，并以三峡梯级为实例研究，结果表明该模型合理且计算效率高【2引。智能算法与规划方法相比具有对函数依赖性小、适应性强、易于实现并行计算等优点，可充分发挥计算机硬件水平提高所带来的优势，因此在水电优化模型的求解中应用也较为广泛。Orero等人将遗传算法应用于水火电系统的短期调度【29】；Rudolf等人将遗传算法与Lagrange松弛相结合，应用于水火电系统的优化求解【30J；李建明等也设计了一种改

7、进的遗传算法应用于水电优化调度以提高算法的求解效率【3lJ；王少波等提出了自适应的遗传算法解决标准算法在应用中遇到的收敛性差及易早熟等问题【32j；国内外学者对其他智能算法如粒子群算法【33∞】、人工神经网络【40小】、禁忌搜索【45】等在水电调度问题中的应用也有较为深入和实用的研究。1．2．2火电节能发电调度在水火电系统中火电主要吸纳经过水电调节后的剩余负荷，其经济运行的目标一般定为发电成本最小，在煤电为主的火电系统表现为系统总耗煤量最小。当前我国为推行节能降耗的发展目标，在电