长江上游控制型梯级水库群联合补偿效益分析

介绍了长江上游水电系统的总体特征以及主要控制型梯级水库的拓扑关系,以发电量最大或保证出力最大为目标建立了优化模型,并分别按梯级和库群2个层次构建了4个长序列优化调度方案,最后根据各方案优化结果分析了主要控制型梯级水库的联合补偿规律及补偿效益。分析结果表明:以发电量最大为主要目标时,库群年均发电量可增加11.79%;以保证出力最大为主要目标时,库群总保证出力可提高29.53%;同时,年均发电量增加9.91%,各梯级互补能力突出,联合运行时电力电量补偿效益显著。     

金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度补偿效益分析

为探索金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合发电调度补偿效益及补偿规律,分别建立以发电量最大为目标的单库优化调度模型和梯级联合优化调度模型,采用经典动态规划法和笔者提出的多精英向导粒子群算法(Elite-guide particle swarm optimization,EGPSO)算法对两模型进行求解,以计算梯级电站群联合调度电力电量补偿效益。选择1999、1983、1992作为丰、平、枯典型代表年径流数据进行计算,分析结果表明:金沙江下游梯级和三峡梯级水电站群联合调度能显著提高梯级整体发电量,减少弃水,补偿效益显著。梯级联合调度中,金沙江梯级对三峡梯级进行电量补偿,在提高枯期出力和季节性发电量的同时,缓解了汛期集中消落带来的调度风险。     

梯级电站发电效益补偿方式探讨

探讨了梯级水电站的补偿问题,建立了多发电主体下梯级水电站发电效益分配模型。该模型提出以流域总的多发电量为基础,确定梯级各电站对系统的补偿权重,根据补偿权重来对多发电量和多发效益进行重新分配,使得流域不同发电主体的电站将发电目标从价格竞争集中到提高流域总体效益上来,梯级发电效益接近最大化。同时还探讨了对补偿后电站的时数补偿问题,从而使补偿功能更趋合理。     

梯级补偿效益分摊的变异系数-Shapley值法

针对流域水能梯级开发中各水电站隶属于不同业主,在梯级水电站补偿效益分摊中既要保证梯级整体效益最大化,又要满足分摊结果公平合理的问题,将变异系数法与Shapley值法相结合,提出多业主梯级水电站补偿效益分摊的变异系数-Shapley值法,并将其应用于汉江中游南河流域梯级中的三级水电站补偿效益分摊实例中。结果表明,该方法不仅考虑了各水电站在参与联合调度时的自身贡献率,同时也兼顾了各水电站自身的装机容量、保证出力、调节库容、多年平均发电量等个体特征,实现了各水电站间补偿效益分摊的公平性与合理性,有利于提高各级水电站参与梯级联合调度的积极性,确保流域梯级联合调度效益最大化。     

跨流域混联式水电站群联合补偿效益分析

在总结国内外相关研究和实践的基础上，以科学反映清江梯级与三峡梯级相互补偿作用为目的，对由两梯级所组成的跨流域水电站群进行联合调度研究，重点分析了相对于两梯级单独调度时联合调度带来的电力、电量补偿效益。分别以系统保证出力最大和多年平均发电量最大为目标，建立了相应模型;并采用与水电站水库调度图相结合的判别式法及动态规划逐次逼近分别进行求解。结果表明，清江梯级与三峡梯级联合运行后，系统保证出力提高34.281 0万kW，多年平均发电量增加1.216 2亿kW·h，补偿效益显著。     

三峡梯级和清江梯级水电站群联合调度研究

开展对三峡梯级和清江梯级巨型混联水电站群优化调度研究,分别建立了以发电量最大和以发电效益最大为目标的水电站群联合调度模型,采用POA算法分别计算两个梯级单独运行和梯级联合运行在两种准则下的库容和电力补偿效益。选择1982-1987连续水文周期年的日径流资料进行计算,并与原设计方案相比,两种准则下联合调度的系统年平均发电量分别增加了60.90亿kW.h和60.71亿kW.h,年发电效益分别增加了14.37亿元和14.70亿元;在以发电量最大为准则的情况下,三峡梯级和清江梯级的弃水量分别减少了566.88亿m3和36.73亿m3,系统年均发电量增加了5.80%,库容补偿效益显著。     

电价与电量结合的龙头电站效益补偿机制研究

本文构建了以梯级发电量最大为目标的效益补偿模型,模型考虑梯级引水损失流量,以梯级水位组合为基本计算单元,采用逐步优化算法与离散微分动态规划算法的改进耦合算法进行求解,在量化引水工程对发电效益造成影响的基础上得出龙头电站补偿效益,基于经营期上网电价测算流域受益电站不同电量返还比例下的龙头电站电价,提出了电价-电量相结合的发电效益补偿方法,形成了相应的流域龙头电站效益补偿机制。乌江流域梯级电站的工程应用实例表明,本文方法能够量化引水工程对发电效益的影响,并合理测算流域龙头电站的补偿效益,一定程度上可协调梯级上下游电站间的利益矛盾。     

清江梯级水电站联合调度图的研究与应用

针对清江梯级水电站开展了水库联合调度图的研究,结合库群补偿调度的库容效率指数方法,建立了基于微粒群算法的联合调度图研制模型。得到的联合调度图方案符合清江流域水文及梯级水库结构特点,同时具有调度决策直观、操作简明的优点。经模拟调度检验,联合调度图与现设计应用方案相比,清江梯级总出力不仅满足设计保证率,而且年均发电量可提高2.01亿kW.h,增长率达2.77%,减少弃水10.67亿m^3,减小38.96%。     

雅砻江梯级水库优化调度规则提取研究

针对确定性水库优化调度模型难以直接应用于实际操作的局限性,建立雅砻江流域“三库七级”梯级水库电站联合优化调度模型,采用Gaussian径向基函数提取各水库的调度规则,并率定和检验拟合效果。结果表明,雅砻江梯级水库电站联合优化调度运行的年均发电量为983.19亿kW·h,比设计多年平均发电量增加78.94亿kW·h(+8.73%);两河口、锦屏I级和二滩水库的优化调度过程呈现一定规律,Gaussian径向基函数拟合调度过程的决定系数R2均大于90%,能有效拟合其调度规则,且模拟调度结果相比设计值增发电量51.27亿kW·h(+5.67%)。     

大型风机风向补偿算法研究

为提高风电设备的风能转化率,实现在不增加硬件成本条件下提高发电量,研究了风向优化补偿算法。首先在研究尾流影响风向测量误差的过程中,明确了偏航误差的层流成分和湍流成分,建立了切向诱导因子补偿算法补偿层流成分误差,同时引入了卡尔曼滤波算法补偿湍流成分误差。然后建立了算法效果验证方式和验证指标。最后依托项目组实验条件进行了算法验证。结果表明,风向补偿算法在不增加硬件设备的情况下,可提高风机对风准确率30.36%,提高最优发电工况发电量2.82%。     

乌江梯级水库联合优化调度方案

为充分挖掘梯级水库间的水文补偿和库容补偿潜力,获取更高的综合利用效益,利用判别系数与水库蓄供水控制线相结合的方法,对乌江梯级水库的蓄供水方式进行了研究,并结合免疫粒子群算法,以梯级水电站发电量最大为目标对水库蓄供水控制线进行优化。联合调度结果表明,优化后的水库蓄供水控制线不但可以合理控制水库蓄放水次序和蓄放水量,达到合理控制水库群运行方式的目的,还在实际调度中具有良好的可操作性和抗风险性。     

联合循环机组停机过程的负荷分配优化

为了解决联合循环机组在天然气气量不足情况下,停机过程中负荷分配的经济性问题,基于发电量最大的原则,通过对所有机组的综合性能进行分析计算,在保证机组安全停机的前提下,建立了联合循环机组的停机过程优化模型,优化分配各台机组停机过程中的气耗量。基于机组的停机过程优化模型,设计开发了计算程序,对某厂的3台联合循环机组在不同的升负荷率和降负荷率下的计算分析表明,升负荷率的变化对总发电量影响较小,而降负荷率的变化对总发电量的影响却很大。当剩余气量为10~5 m~3时,优化后停机方案的总发电量比正常停机情况下多28.409 MW·h,年收益可增加478.692万元。     

大渡河流域混联水库群长期优化调度

以大渡河混联水电站水库群为研究对象,建立了兼顾不同保证出力情形下以发电量最大为目标的长期优化调度模型,并采用逐步优化算法（POA）及基于变域变步长搜索的POA改进算法求解。结果表明:在总发电量增加前提下,改进算法计算耗时较传统POA缩短约90倍;不同保证出力情形下,梯级、整体考虑惩罚较单库惩罚考虑,其流域多年平均发电量分别增加了241 GW·h和309 GW·h。     

梯级水电站实时补偿增益多因素综合分配方法探讨

龙头水库带一串日调节或无调节电站组成的水电梯级,在汛初和汛期两场洪水之间的特定时段开展小流量泄流补偿调度,既可以减少龙头水库无益弃水,又能增加下游电站发电量;分析了影响实时补偿调度增益分配的主要因素;提出了补偿调度增益的计算原理和龙头水库泄流补偿调度风险率与期望损失计算方法;提出了具有明确物理意义的补偿调度增益多因素综合分配模型。通过沙溪流域的实例分析,表明提出的方法能够取得合理的结果。     

乌江流域梯级水电站水库群联合调度初探

通过对乌江梯级水电站水库群联合调度工作的进展情况和2004年乌江梯级水库群联合调度实践的分析，阐述了流域公司追求发电效益最大化的最佳途径是利用先进的自动化技术，实行梯级水库联合调度，以增加梯级发电量。     

基于改进粒子群算法在尤溪流域水电站发电量最大短期优化调度的研究

本文采用改进粒子群算法,结合尤溪流域梯级水电站的特点,以尤溪流域的街面、水东、雍口水电站为研究对象,对上述梯级水电站的短期优化调度问题进行了研究。分析了各水电站的自身特性,建立了发电量最大("以水定电"模型)为目标的短期优化调度模型,并以尤溪流域梯级电站某一日的数据进行计算并对计算结果进行对比,验证算法的优化结果,从而能够更好地指导实际水库的运行。     

电力中长期市场基数偏差电量处理方法分析

为适应不同的基数电量收益分配需求,提出了预期收益补偿方法、偏差电量替代撮合方法、平均价差补偿方法3种基数偏差电量的结算处理方法。预期收益补偿方法对超发电量按其发电成本、欠发电量按其预期收益进行补偿,使得机组实际发电收益基本不受基数偏差电量的影响;偏差电量替代撮合方法采用事后发电权交易的方式,鼓励低成本超发电量对欠发电量进行替代发电,交易双方均可获得收益;平均价差补偿方法在电量替代的基础上,预留部分收益对未成交超发电量进行补偿,兼顾个体主动性与整体均衡性。以国内某省网6台机组的基数电量实际执行数据为基数构建了3个算例,验证了该处理方法的有效性。     

雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度图研究

水库调度图是水库运行的重要指导工具,现有研究主要集中在单库调度图或单梯级联合调度图,针对多子梯级水电站群联合调度图研究较少。本文围绕雅砻江–金沙江–长江梯级水电站群联合调度问题,考虑以子梯级龙头电站作为各子梯级调控主导电站,结合二滩、溪洛渡、向家坝和三峡水电站单库调度图,以"龙头电站水位-梯级总出力"形式编制形成各子梯级初步调度图;在此基础上,结合水库蓄放水判别系数K值的梯级出力分配方式,提出基于联合调度图的梯级电站模拟调度规则,以子梯级和整个流域梯级水电系统多年平均发电量最大为目标,建立梯级水电站群联合调度图优化模型,采用自适应离散微分逐步优化算法进行模型求解,获得雅砻江-金沙江-长江梯级水电站群最优的联合调度图,并进行整个流域水电站群联合调度模拟。计算结果表明,该联合调度图可以在兼顾各子梯级保证出力的同时,有效增加整个流域水电系统的总发电效益。     

大规模风光接入下梯级水电站调度方式研究

风光接入流域梯级水电系统联合打捆外送是解决新能源消纳难题的有效途径,但也使得传统面向单一水电系统的调度方式面临极大挑战。为此,本文系统研究大规模风光接入背景下梯级水电站在长期、日前和实时尺度上的调度方式,并以雅砻江流域锦官梯级多能互补调度为实例,系统评估互补调度效益和风险。结果表明：大规模风光接入背景下,大型水电站水库的中长期水位应提前并加深消落,以增加枯期发电量并减少汛期弃水;互补运行能提升系统调峰能力,且调节水电日出力过程可缓解外送通道竞争;充分发挥梯级水电站的联合调度作用,能分别在日前和实时尺度上对风光功率进行电力补偿调节,弥补风光预测不确定性导致的发电偏差,提高供电可靠性。     

计及可传输容量的梯级水电站优化调度

针对流域梯级水电站优化调度的特点,提出了计及ATC影响的梯级水电站优化调度模型。根据电网典型运行方式和上一时间段的调度情况,利用最优潮流计算水电上网通道的ATC容量。将ATC容量约束直接引入到梯级水电站优化调度模型中,利用粒子群优化算法的全局寻优能力对梯级水电站中长期优化调度进行寻优。以四川某流域梯级的4个电站优化调度为例,计算结果表明采用所建模型和方法能够有效提高梯级水电站发电量和发电收益。