浅谈水电站群体优化调度与运行规则

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1、浅谈水电站群体优化调度与运行规则［摘要］随着我国水电能源开发进展逐渐加快，在水库上下游电力、电力时空联系、径流不确定等因素的影响下，面临着大规模水电站群体优化调度的问题，传统的系统优化方法调度规则简单，且可操作性较差，存在着一定的局限性。本文对国内水电站群优化调度的现状进行了探讨，并对水电站发电优化调度规则的制定进行了详细研宂，提供了可行的优化方法。［关键词］水电站优化调度运行规则中图分类号：TV737文献标识码：A文章编号：1009-914X(2016)28-0188-011.前言水电作为一种清洁的可再生能源，具冇发电成本低、调峰能理强、机组运行稳定等优

2、势。我国的水能资源蕴藏丰富，并在国家政策的大力支持下，水电事业正在蓬勃的发展当中，逐步形成了大规模流域梯级电站群参与联合优化调度的局面。对梯级电站群进行联合优化调度，能够在充分利用各个水电站力量、库容以及发电水头的情况下，创造出更多的经济价值和社会效益，但是随着水库群规模的不断扩大，因受到径流不确定性、复杂水力、电力时空联系等的影响，传统的水库群优化方法已经在求解复杂问题上受限，因此需要针对大规模水电站群体需要更加科学有效的优化理论，来维护水库群的运行和管理。1.国内水电站群优化调度研究现状历年来，水库群的运行和规划管理当中，都面临着短期发电的调度问题，包

3、括高维、随机以及非线性等，因此国内外在发电优化调度的规则上做了大量研究。目前常规的水电站发电优化调度规则有以下两种：绘制指导水电站调度的发电调度图；依据水库群已有的径流资料，采用智能算法制定指导水电站调度的调度流程。我国最早在2004年，在满足系统运行可靠性要求以及各种约束条件下，使用动态规划法迭代的计算出水库优化的调度图，并求得了水库运行的参数及指标。2006年，针对乌江流域的梯级水电站群，结合系统模拟理论和遗传算法绘制了梯级水库的优化调度图，并在此指导运行下，增加了平均发电量。2007年，为达到年均发电量最大的目标，基于模拟理论对隔河岩水库绘制了优化调

4、度图，关键是采用了蚁群算法对核心的部分进行了优化，通过混合编码描述除了调度线的形状，极大的提升了年均发电量，并获得了显著的经济效益。2010年开始采用粒子群算法对发电调度图进行优化，并将遗传算法和模拟退火算法的搜索能力相结合，生成了混合模拟火遗传算法，既包含了全局搜索，也包含了局部搜索，通过计算机程序对水库调度图进行自动修正，极大的避免了手工修正调度图带来的误差，经过实际验证可靠性良好。在此自基础上，对调度图的优化进行了分析分类，并对基本原理、结构模型以及算法进行了归纳整理，指出了未来水电群优化调度的研究发展方向。同年，一种改进的基子实数编码的加速遗传算法

5、可以使用廊道约束限制调度线的波动，经过实际独臂计算验证其可以计算光滑、总发电量较大的水库发电调度图，开辟了一种新的研宂思路。2011年，将分时电价远离和水库优化调度理论相结合对水库调度图优化进行了深入研究，要将水库发电的效益实现最大化，还要满足出力要求。经过实际表明，应用此算法之后可以多发峰电，极大的增加了发电效益。关于调度函数近年来国内有关学者也做了大量研究，2008年采用逐步回归算法来对梯级水电站的长期运行建立调度函数，并选用合理的变量简化调度函数，并以金沙江水域为研究对象进行了应用验证。2009年基于多元逐步回归原理建立水电站分月调度模型，并通过特征

6、分析确定了调度函数的待选自变量。2013年采用双层交互混合差分算法，对水库群优化调度进行了应用，经过验证，既能满足计算精度，还可以提升计算效率。1.水电站发电优化调度规则制定研究在传统的水电站短期发电优化调度当中，若采用绘制的调度图进行指导，则无法根据最新的径流情况?M行修正，导致无法发挥出短期发电调度的经济效益。而采川算法得到水库基本角度过程则无法根据水电站的不同來水情况，制定出具体的可行调度规则，实践性较差，因此本文结合水电站短期发电优化调度的具体规则，对梯级的水电站群进行联合优化调度。梯级水电站群之间的水力联系较为密切，且不同水电站的径流特性以及调节

7、性存在着不同程度的差异，因此梯级水电站群联合调度可以取长补短，为了实现梯级整体经济效益的最大化，尽可能的减少弃水，充分发挥水文、库容以及水能等的补偿作用，减少单位电能的耗水率。因此，将水电站的调度期划分为两个时期进行分析，一个是枯期向汛期过渡的时期;其他则统称为是一般时期。3.1短期常规发电调度准则与预泄调度准则对于具有日调节能力以及日调节能力以上的水电站要遵守短期常规发电的调度准则。必须以保证满足电力系统的相关负荷要求，同时要满足水库能够在被允许的最高水位内保持平稳运行。如果水电站运行过程中达到最高水位的情况，就要根据来流量进行水力发屯运行。在对水电站的

8、水库进行预泄时要使下游的电站保持高水头的发电运行状态，所以在进行预