汉江上游梯级水电站合约电量确定及分解

根据汉江上游梯级水电站长期发电优化调度计算结果,统计梯级各水电站的发电过程特征,对各电站月发电量进行排频计算,拟定了不同的年度合约电量,通过比较分析,确定取各水电站多年平均发电量的45%作为其各自的年度合约电量较为合适;并依据水电站的月发电量排频结果对年度合约电量进行了年内分解,制定了各水电站的年度合约电量年内分解方案。研究结果可为汉江上游梯级水电站在电力市场下如何运营提供技术支持和决策依据。     

合约电量分解通用模型与算法

在电力库模式下,各发电厂获得的合约电量都需要进行分解,如年合约电量向月分解、月合约电量向日分解等。合约电量分解是交易中心普遍需要解决的问题。将合约电量分解归纳为二次规划的优化问题,提出了能考虑检修、水电电量受限、热电联产等特殊问题的进度系数概念,并根据进度系数提出逐段法进行分解,使各个时间单元每个发电厂的进度系数尽可能保持均衡。模型具有普遍适应性,结果优化可行,计算速度快。采用IEEE RTS-96的24节点系统算例,证明了模型和算法的有效性。     

基于CSS的年度合约电量分解方法

以华东电力市场为背景,提出一种基于电荷系统搜索(CSS)算法的年度合约电量分解方法。针对国内外电量合同形式差异,分析总结合约电量分解方法的研究现状;介绍华东电力市场在年度市场中的运营规则,充分考虑预测不确定性、机组发电成本以及废气排放等因素,提出按月度电量分解和按机组电量分解2个步骤完成年度合约电量分解的方法;设计电量分解的带约束优化模型,利用CSS算法求得所建立模型的最优解。结合IEEE 30节点标准测试系统的基础数据构建实验数据,验证了所提年度合约电量分解方法的有效性。     

双边交易合约电量的分解模型与结果评估

双边电量交易是电力市场的重要环节之一,科学合理地分解合约电量是电力系统安全经济运行的重要保障,也可以为日前市场、实时市场的顺利开展提供空间。综合考虑电厂发电能力与全网负荷需求,分析了电量合约执行过程对于时间、空间均衡性的要求,提出了双边交易合约分解均衡进度的概念,进而建立了基于均衡进度的双边交易合约电量分解模型,并提出了对分解结果进行评估的方法和关键指标。通过实际算例验证了分解模型的合理性、有效性以及评估方法的科学性、实用性。     

基于中长期风电光伏预测的多能源电力系统合约电量分解模型

针对大量新能源参与的电力系统中长期运行,提出考虑电量分解与检修计划相互影响的含风光水能源的电力系统合约电量分解模型。以新能源消纳和检修经济性为目标,旨在合理分解电量的同时提高新能源在资源丰富时段的消纳率,并根据资源分布和各时段能源参与情况安排各类机组检修计划,从而保证机组检修的经济性。由于风光资源的不确定性,从数据挖掘角度出发,提出基于聚类方法的光伏电量预测方法和非参数核密度估计的风电电量预测方法,并以此作为含风光水能源电力系统合约电量分解的基础。最后,通过算例验证了所提模型在含风光水多种能源的电力系统电量分解及机组检修联合优化中的有效性。     

考虑现货市场竞价空间的梯级水电站中长期合同电量分解模型

电力中长期市场与现货市场衔接的核心问题之一是中长期物理执行合同到短时间尺度的合理分解.为缓解现货市场电价的剧烈波动和促进市场的平稳运行,建立了考虑余留现货竞价空间均衡化并兼顾各流域梯级水电站间合同分解公平性的中长期合同电量分解非线性规划模型.该模型考虑了梯级水电站间紧密的水力和电力联系以及合同电量的执行要求,并采用多项...     

考虑风电并网和电量分解的月度机组组合模型

合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。     

月度电量滚动模型与算法研究

提出一种综合考虑机组月度检修计划调整、合约电量滚动修正、发电与负荷之间平衡、最大/最小发电量约束等因素的月度电量滚动模型,并用原始对偶内点算法进行求解.研究表明,模型结果优化可行,计算速度快.     

基于X-12-ARIMA季节分解与年度电量校正的月度电量预测

月度电量预测是电力计划部门安排运行计划与制定购售电计划的基础。提出一种综合考虑多种经济因素的月度电量预测方法。首先,采用X-12-ARIMA模型对月度电量和多种经济因素进行季节分解,并利用逐步回归分析研究各经济量与用电量的关联关系和回归模型,获得初步预测结果;然后,利用多项式拟合进行年度电量预测,并对已有月度电量预测结果进行调整;最后,采用自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIM A)对受气象与节假日因素影响较大的月份进行分季节预测修正,获得精度良好的月度电量预测模型。该文采用广东省2009年3月至2014年4月的经济数据与电量数据对2014年5月至2015年4月的电量数据进行预测。预测结果的平均预测精度为97.78%,验证了预测模型的有效性。     

基于月度竞价空间滚动均衡化的年中标电量分解

东北区域电力市场的年度电量交易额约占总合约电量的80％,月度电量交易额约占总合约电量的20％。在年度电量交易完成后,需将年度中标合同电量分解到各个月,从而获得每个月应当完成的年合同电量分解计划。一般地,区域电力市场年中标电量按平均的方式分解到各月,这种方式既不利于月度电量交易市场的稳定,也不利于电网公司降低购电成本。针对该问题,文中提出了月电量竞价空间滚动均衡化的年中标总电量的分解方法及数学模型,得出了月电量竞价空间均衡化相对于不均衡时给电网公司节省的购电费用的关系,并分析了价格浮动对均衡化效益的影响。算例表明：在使月电量竞价空间达到均衡化时的年中标总电量的分解结果可以减少月度电量交易市场电价波动幅度、降低电网公司在月度交易市场上支付的购电费用。     

基于总出力调度图与出力分配模型的梯级水电站优化调度规则研究

本文基于大系统聚合分解理论,建立了梯级水电站总出力调度图(聚合)与出力分配模型(分解)相结合的双层优化模型,分别采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法和离散微分动态规划(DDDP)进行优化,得到了梯级水电站优化调度规则,可大大降低计算的复杂度.通过在出力分配模型中引入弃能项,有效地降低了电站的弃水,增加了梯级发电量.以清江梯级水电站为研究背景,优化调度规则在满足梯级保证出力的条件下,年均发电量较原设计方案可提高2.25亿kW·h,增长率达3.07%,减少弃水9.87亿m3,达35.83%,说明了模型和算法的有效性和合理性,为制定梯级水电站优化调度规则提供了新的思路.     

基于日调峰模式的梯级电站长期调峰效益模型

多源电网环境下水电调峰能力的充分发挥能带来更大的经济效益。考虑水电站年内不同时段日调峰曲线存在差异性,首先基于日调峰运行数据利用场景同步回代缩减方法提取了单峰、双峰及月典型三种典型日调峰曲线及发生概率,其次拟合三种模式下的调峰电价曲线并依据调峰利用小时数生成调峰电价系列,最后构建梯级电站长期调峰效益优化模型并以动态规划求解。以三峡–葛洲坝梯级水电站为研究对象,计算结果表明,该模型能较好地在水电站长期调度中反映短期调峰模式的影响,显著提高调峰效益,为长期调度方案的制定提供决策支持。 关键词：日调峰模式;调峰电价曲线;调峰效益模型;场景缩减技术;优化调度     

梯级电站厂间负荷分配算法研究

节能减排形势下,为尽可能节约水资源,电网应下达梯级日内96点负荷曲线,由梯级电站根据自身梯级情况进行厂间负荷分配,力求在最小耗水量条件下满足梯级日内负荷需求,该负荷分配面临高维数、多约束问题。本文以电网下达日内负荷为约束条件,以梯级耗水量最小为目标函数,研究厂间负荷分配求解算法。论文提出层次化厂间负荷分配算法模型,建立负荷随机分配算法得到厂间负荷分配初始解,进而提出功率微增逐次寻优算法获得厂间负荷分配最优解,并进行实例验证。研究表明,算法较好地解决了高维数、强约束条件下厂间梯级负荷问题,达到了节约梯级水资源目的。     

梯级水电站群联合优化调度规则制定的投影寻踪回归法

为了客观反映梯级水电站群联合调度过程中各调度因子之间的非线性关系,引入了投影寻踪回归模型,用相关分析和多元逐步回归分析相结合的方法筛选调度因子,建立了基于Hermite多项式的梯级水电站群调度函数的投影寻踪回归模型,并采用实数编码遗传算法对模型进行了求解。算例结果表明,投影寻踪回归模型能很好地反映调度函数中决策变量与自变量之间的非线性关系,与BP人工神经网络模型相比,其对最优运行轨迹的拟合效果提高明显,稳健性更好。     

基于加速遗传算法的梯级水电站联合优化调度研究

梯级水电站联合优化调度是一项涉及学科门类广泛、牵涉部门利益众多的复杂大系统优化决策问题,对制定和实施区域用水规划、实现经济社会可持续发展具有重大的现实意义。鉴于当前群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的＂维数灾＂及大量约束条件不易处理的难点,将加速遗传算法（AGA）应用于梯级水电站联合优化调度研究中,采用＂分类假设＂的思路逆序寻找不同电站、不同时段优化变量可行决策空间并生成初始种群个体,由此重点阐述了改进遗传算法对优化调度模型大量复杂约束条件的实现方法。上述方法在我国水、电特性代表性良好的乌江梯级七库联合优化调度实例的应用结果表明：加速遗传算法对梯级水电站联合优化调度模型复杂约束条件具有较强的自适应及全局搜索能力,且计算结果与设计成果相比,乌江梯级水电站多年平均发电量增加约2.60%。可见,采用＂分类假设＂的研究思路处理群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的复杂约束问题是合理可行的,可为流域梯级水电站实行集中运行、调度提供科学有效的决策依据。     

基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度

提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法（Ant Colony algorithm,ACA）。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

市场环境下梯级负荷分配模型及最优运行策略研究

在市场环境下当电网下达梯级日内96点负荷曲线后,由梯级电站根据自身梯级情况进行厂间负荷分配,这时由于梯级存在水量、电价、水头等多种因素,该负荷分配面临高维数、多约束问题。目前梯级负荷分配模型缺乏理论上公认的优化目标和边界条件,存在不同优化目标,本文以市场环境下梯级总效益最大化出发,研究比较不同负荷分配优化模型及其最优梯级负荷分配方案,建立梯级调度期末能量与价值的理论公式,提出了适宜于高水头梯级电站的负荷分配模型和相关指标并进行实例验证。研究为梯级电厂实现节水增发的短期优化调度提供了新的思路。     

合同电量优化分解模型及算法

我国现行的电力交易模式下,年度发电合同电量需要向月度及日前进行分解.当实际发电量与发电计划有所偏差时,还需进行合同电量分解值的滚动修正.有鉴于此,构建了一种基于二次规划的合同电量优化分解模型,并通过交叉修正的方式,给出该模型的一种工程实用算法.该模型及算法能够保证各机组在不同时段发电进度的一致性,同时兼顾检修、热电联产等特殊情况,快速完成进行合同电量的自动分解,最终实现发电计划的滚动修正.算例结果证明了模型的有效性及算法的实用性.     

基于水力学仿真的梯级水电站运行调度研究

针对级间调蓄容积较小的渠道梯级水电站,采用可视化软件仿真分析运行调度引起的非恒定流过程,以防调度不当导致渠池被抽空或大量溢流弃水等现象。仿真计算的数学模型中对明渠非恒定流和管道水锤分别采用显式蛙跳格式和特征线格式迭代求解,两种格式通过引水前池的水位边界条件和机组的流量边界条件衔接。对某两级渠道水电站,采用Visual Basic 6.0开发了可视化仿真软件来模拟甩负荷、起动和停运等工况下非恒定流过程,并调算得出了各级站相应的运行调度原则,为工程的设计和运行管理提供了有价值的建议。     

基于二次反调节作用的水电站调峰潜力研究

在实行分时电价政策背景下,为探究梯级水电站调峰潜力,指导年调节水电站调峰运行,保障年调节水电站经营效益,在总结水电站调峰潜力评价指标,分析调峰潜力计算原则基础上,建立了可考虑下游梯级水电站水库反调节作用的水电站调峰潜力计算模型,以黑水河梯级电站为例,充分考虑色尔古电站反调节作用及柳坪电站二次反调节作用,探讨了毛尔盖水电站调峰潜力。经仿真计算,表明该模型计算能有效提高毛尔盖电站水能资源利用效率,提高水电站发电效益,且计算过程清晰可靠,切合实际。