水电站短期发电调度规则制定

针对以往短期发电调度规则实用性不强等缺点,采用逐步优化算法（POA）与遗传算法（GA）嵌套搜索,对金沙江一梯级电站三个典型年的资料和大量模拟的径流过程进行计算,得出一系列优化调度过程。在此基础上将调度期划分为一般时期与枯汛过渡时期,分析了各时期水电站单独运行与参与梯级联合运行的发电调度运行方式,并总结为简便可行的规则。该规则能充分利用径流预报进行滚动调度,实用性较强。通过对比根据调度规则运行的模拟结果和优化结果可知,电站年发电量最大相对差值也不超过1%,证明该规则可以有效地指导实际生产运行,并为水电站短期发电调度提供了全新的思路。     

径流式水电站汛期多发电的有效途径

汛期，在满足工程防洪安全的前提下，径流式水电站可充分利用水文预报信息，根据不同的预报径流过程，适当抬高水库运行水位、开展水库预报调度、利用闸门进行调峰，可以增发短期电能，是提高水电站发电运行效益及调度水平的几条有效途径。     

基于分期组合预报模型的水电站优调度及其模糊风险分析

针对年内不同时期径流成因与变化规律的差异,本文建立了月径流的分期组合预报模型,对不同时期径流成因特点选用相应的组合预报模型.针对过渡期与丰水期径流预报不确定件较大的特点,采用贝叶斯平均模型进行组合预报,能够发布概率预报.为量化预报误差对水电站发电调度造成的影响,建立了水电站预报优化调度的模糊风险分析方法,从而为科学决策提供参考依据.实例应用表明,分期组合预报模型优于单一模型,且发布的概率预报结合模糊风险分析对制定水电站的月测度计划具有一定的参考价值.     

拉浪水电站的水库调度

简述了拉浪水电站水调度的原则,任务及运行方式,对多年来水库调度运用的经验进行了总结,合理提高水库水位,开展水库预报调度,利用闸门进行调峰,及时拦蓄洪水尾巴,是径流式水电站汛期多发电的几条实用有效的途径。     

基于聚类分析和决策树的“一库多级”水电站日调度方法

一库多级"流域梯级因下游电站对上游水库发电放水的高敏感性使得梯级短期发电计划安排面临很大难度。该文从实用性出发,利用知识发现技术,提出耦合聚类分析和决策树的梯级水电站群短期发电调度方法。采用线性回归确定上下游电站间的电量匹配关系,以此为基础,从海量实际数据中聚类得到各电站的典型出力曲线,并将影响发电调度的日计划电量、库水位、电网特性等因子,与典型出力过程进行分类训练,构建梯级发电调度决策库,以便于采用决策树方法快速确定上下游水电站的联合调度方案,最后引入约束修正策略进行出力微调,以保证结果可行性。通过红水河干流天生桥"一库两级"电站日发电调度验证,结果表明该方法能够根据发电边界条件快速得到梯级水电站发电调度计划,并能够与实际出力过程保持较好的一致性。     

一种基于决策树技术的中长期径流分级方法

常用径流分级方法仅从径流本身特征出发,未与水库实际防洪发电调度相结合,因此关于径流丰平枯状态的描述及对应的调度策略并不能反映出水库实际运行特征.为此,本文提出径流分级决策树法,该方法利用决策树技术分析挖掘水库实际水文和发电调度数据,从中找出符合该电站实际运行特征的径流分级标准.通过二滩水电站发电调度实例分析,相对于保证率法的径流分级标准,径流分级决策树法基本上能反映出二滩水电站丰水期实际的运行特征,在发电调度中具有一定的优势.     

快速响应负荷需求的大规模水电站群超短期调度模型

针对日前负荷和来水预测存在偏差导致日前短期发电计划应用于实时调度时,期末水位很难达到预控目标以及弃水、窝电等问题,提出快速响应负荷需求的跨流域水电站群超短期调度模型及求解方法。该模型以调度期末水位与理想水位相对偏差最大值最小为目标,利用更新、更准确的实时水情和负荷边界信息对日前制定的短期发电计划进行校验和滚动修正,较好地解决短期调度计划难以应用于实时调度的难题。以云南澜沧江、金沙江、大盈江和李仙江干流梯级水电站群为研究对象,结果表明提出的超短期模型在保证电网负荷末来数小时内电力平衡的同时,使24时水位向预控目标逼近,为次日的发电计划制定提供有力保障,也为水电超短期调度决策提供科学依据,提高云南电网水电精细化调度水平。     

搞好水库调度工作 提高水电站发电效益

水电站的发电效益与水库运行方式和调度方案密切相关。要使水电厂多发电,提高电站的供电保证率,就必需做好水电厂的水库调度工作。在水库水位的运行中,水位控制过低,或者过高,都会给水电站发电效益造成一定的损失。     

考虑洪水预报误差的水库防洪控制调度的风险分析

水库动态汛限水位控制调度是水库管理调度的重要方式之一,它可以提高水库的兴利效益.本文通过分析水库动态汛限水位控制调度可能产生的后果,给出了水库动态汛限水位控制调度风险的定义,并建立了考虑洪水预报误差情况下的入库径流的随机模拟方法.通过大清河流域水库实际应用表明:洪水预报误差可能对水库动态汛限水位控制调度的风险产生一定的影响.其影响程度主要都取决于洪水预报的精度情况.在大清河流域,其洪水预报系统的洪水预报误差对各水库动态水位控制调度的影响都是很小的.但各水库汛限水位的提高程度如果超过1m时,对白洋淀的防洪压力会很大.     

基于序列二次规划的梯级水电站短期优化调度

针对梯级水电站的运行特性和蓄水特征,建立发电耗水量最小化的梯级水电站多目标调度优化模型,并在该模型中引入单位产值耗水量指标。将原问题模糊化,确定各个目标的隶属度函数,并利用最大模糊满意度法将其转化为单目标问题。利用序列二次规划法求解一个3级梯级水电站系统的短期优化调度问题。优化结果表明,所建模型在有效降低单位产值能耗的同时,能够实现各水库调度周期末实际水位与预期值的偏差在合理范围内。     

二滩水电站期货电量优化研究

二滩水电站是雅砻江梯级开发的第一个水电站，该水电站以发电为主,是四川电网的骨干电源之一，它的运行方式的好坏,不仅影响电站自身的经济效益,而且对四川电网的安全与经济运行起着举足轻重的作用，在电力市场环境下,合理地制定该电站的年期货电量计划是二滩水电公司实现其预期效益的重要保证，因此本文重点研究了二滩水电站的年期货电量的优化问题,建立了年期货电量优化模型,以基于径流趋势预测方法选用的入库径流量为依据,用小生境遗传算法对模型进行求解,计算结果可作为该公司签订期货合同的依据。     

入库径流预报误差随机模型及其应用

为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度，基于高斯混合模型（GMM）良好的自适应性，能更准确地描述单一预见期径流预报误差分布的特点，以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势，建立了多个预见期入库径流预报误差的GMM-Copula随机模型。以雅砻江流域锦屏一级水电站水库为例，对预见期分别为6 h、12 h、18 h、24 h的入库径流预报误差进行了分析与随机模拟。结果表明，随着预见期的增加，模拟误差与实际误差的主要统计特征值相差不大，满足预设精度要求，且变化规律一致，验证了模型的可行性与有效性，为水库调度方案的编制与实施提供了参考依据。     

天荒坪电站一号机振动问题初析

天荒坪电站是一座上库无径流的抽水蓄能电站 ,在第一台机组投入试运行时由于上库水位很低造成机组的异常振动。本文介绍了处理振动的过程并对振动的起因进行了初步分析 ,提出了设想和建议。     

基于联合优化调度计算的水电站改造机组容量确定

针对小型水电站增效扩容项目机组容量确定的问题,以长系列径流资料为依据,采用水库优化调度和水电站厂内经济运行联合计算模式,对不同的水电站装机方案进行发电量计算。再统筹考虑原有水电站建筑物的基本条件、不同方案机组的价格、效益投资比等因素,合理确定改造电站的装机容量。提出的基于联合优化调度计算确定水电站装机容量的模式,比较符合电站的实际情况,计算结果比常规的计算方法也更为准确。最后用实例对主要步骤进行了表述,可供同类电站技术改造借鉴。     

基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差分布模型

光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法对预测误差的整体水平进行分类,再依据预测出力的数值特性进行分区处理,并建立了适用于估计误差分布的通用型高斯混合模型。该分析方法综合考虑了气象因素和预测出力数值特性对预测误差的影响,可以较为准确地估计不同时刻的预测误差,给出预测误差分布的置信区间,且不受预测算法和光伏电站地理信息的限制。基于比利时和中国西北地区光伏系统历史数据的分析结果表明,所提误差模型可描述光伏出力预测误差分布偏态性和峰度多样性,效果优于其他分布模型,能够用于描述不同情况下的日前光伏出力预测误差分布。     

GFS未来10天数值降雨预报信息的可利用性分析

中期降雨预报为研究中长期降雨径流预报和发电调度模型提供新的信息.本文依据二滩水电站实际径流和发电运行特征,统计了雅砻江流域全球预报系统(GFS)末来10天预报降雨总量分级预报精度,研究GFS降雨预报在汛期旬径流预报中定量及定性应用,并与常用的ARMA类模型相比较,进而分析GFS未来10天降雨预报信息的可利用性及在二滩水电站发电调度中的应用.研究表明,GFS未来10天数值降雨预报信息能为径流预报和发电调度提供较好的旬径流定性预报信息,并可指导实际的发电调度.     

基于边际替代率的水库多目标调度方案决策

为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的等产量和等成本线获取最大效益的原理,将边际替代率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点.应用于三峡水库的算例分析结果表...     

基于改进萤火虫算法的水电站群优化调度

为探讨水电站群优化调度新方法,在标准萤火虫算法原理的基础上,引入了隔代大步长纯随机游走、优势保留和变异机制等寻优机制,提出了改进的萤火虫算法。以黑河梯级水电站群为应用实例,建立和求解了梯级发电量最大的中长期优化调度模型,获得了如下结论：（1）梯级发电量最大时,龙头水库水位呈丰水期快速蓄满、维持高水头运行、枯水期缓慢下降至死水位的变化规律;（2）由参数敏感性分析得到了扰动因子、荧光吸收因子和随机搜索间隔代数的最优值;（3）不同算法的对比分析说明IFA的准确性、稳定性、寻优能力均最优。研究成果对于指导黑河梯级水电站经济运行具有重要的实际意义。     

基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。