对水电效益影响最小的水光互补运行方式研究

为解决水光互补之后光伏消纳率低的问题,在水光日内互补调度规则的基础上,充分考虑水电和光伏的互补特性,提出了水光月内互补调度规则,利用梯级水库的可调节性能适应光伏出力曲线。采用水光月内互补调度规则对澜沧江上游西藏段梯级水电站进行了互补后梯级水电站出力过程和光伏消纳率计算,结果表明,水光互补之后,水电与光电的合计发电量从55.835亿kW·h上升到了59.189亿kW·h,互补后的发电增益量为33.54亿kW·h,光伏消纳率提高了20%。     

嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度研究

传统水光互补中长期调度模型未考虑光电的短期随机波动性,忽略了短期弃电风险,由此制订的调度规则难以有效协调光电消纳与流域水资源综合管理.本文提出嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度方法.首先,分析水电与光电联合运行过程中可能产生的弃电情形,并对弃电损失进行量化;其次,基于日调度模型的多情景分析制订中长期弃电损失函数,...     

大型水电与光伏互补运行的并网优先级研究

合理确定多能互补系统内不同能源的并网优先级对于效能提升具有重要作用。为此，本文提出大型水电与光伏互补运行的并网优先级确定方法。首先，建立长-短期嵌套调度模型对水光互补运行过程进行精细模拟；其次，从发电经济性、资源利用率以及供电可靠性三个维度，建立多能互补效能评估指标体系；最后，设置水电优先、光伏优先、汛期水电优先且非汛期光伏优先三种典型情景，对比效能指标以确定并网优先级。以西藏忠玉水光互补、黄河上游龙羊峡水光互补电站为实例，结果表明：光伏优先并网的运行方式可以更好地发挥多能互补效能。研究结果可为多能互补系统的高效运行提供决策支持。     

风光水发电系统联合调度规则提取

为提高风光水发电系统的经济效益,需提取系统调度规则实现风光水互补运行。建立以系统总发电量最大为目标的确定性优化模型,采用动态规划逐次逼近法(DPSA)求解模型;初选决策变量和影响因子属性集,基于灰色关联度(GRA)确定影响因子;建立BP人工神经网络模型提取调度规则。以雅砻江下游梯级水库群为研究对象,计算结果表明:对于1953年～2011年实测径流系列,考虑水电、风电和光电互补性的联合优化调度可提高系统的多年平均年发电量;在风光水联合优化调度基础上提取的调度规则能较好地保持确定性优化调度的发电效益。     

风光水互补系统发电效益-稳定性多目标优化调度

风光水互补系统联合运行是解决风电、光电等间歇性能源消纳的有效方法之一,但互补系统的发电效益与稳定性存在矛盾关系,如何分析系统的出力互补特性并解析效益-稳定性关系是本研究解决的关键科学问题。本研究在雅砻江流域风光水互补示范基地上开展研究工作,采用互补系统总发电量最大、出力过程变异系数最小为目标构建效益-稳定性多目标优化调度模型,采用径流、风速和太阳辐射强度等作为输入,分析调度方案出力互补特性与目标关系。研究结果表明:效益-稳定性目标之间的关系为总发电量越大,变异系数越大,出力过程平稳性越差;互补系统在日内时间尺度上的互补关系为从夜间到日间再到夜间,光电出力从零逐渐增大再变为零,风电出力从大变小再变大,存在日内互补关系,水电能源依靠调节能力可有效互补平抑风电和光电出力。     

梯级水光联合发电系统短期优化调度模型

为解决光伏电站出力可调度性弱的问题,充分挖掘已有梯级水电的调蓄能力,构建了梯级水光联合发电系统短期优化调度模型,实现梯级水光调度计划联合制定。该模型以梯级水电耗水量最小为目标,综合考虑光伏预测出力、水库运行和电网调度等约束,通过适当的模型简化和线性化方法,将原非线性模型转换为标准的混合整数线性规划模型。以四川省阿坝州小金县梯级水光联合发电系统为研究对象的计算实例表明,可以利用梯级水电调节能力平抑光伏出力波动和弥补光伏出力预测偏差,提高联合发电系统调度计划的可执行性。     

梯级水电站水光互补系统调峰运行方式研究

针对梯级流域涉及电站数量较多，光伏出力的随机性和不确定性等问题，提出了一种能够考虑机组负荷分配的水电调峰模型。首先，以调峰效益最大为目标，构建了一种水光互补的梯级水电站调峰模型；然后，根据所得梯级电站群日内发电曲线，构建基于调峰模式下的梯级水电站负荷分配模型；最后，针对梯级水电站枯期时对比分析了3种场景下以调峰效益最大模型的水光互补系统调峰优化结果，验证了模型的合理性与有效性。     

基于余留期效益函数的水光互补随机优化调度方法

针对多能互补模式下水库调度面临径流、新能源出力等多重不确定性叠加影响，以及如何协调近期效益和远期效益的最优余留库容等关键问题，提出了一种基于余留期效益函数的水光互补随机优化调度方法。结合数学期望模型提出了水光互补调度两阶段随机优化决策框架，基于水库调度的周期性马尔科夫特性，采用逐步迭代方法对多能互补系统的余留期效益函数进行近似逼近，以实现有限预报信息条件下水库长期余留库容动态决策。以锦屏一级水光互补系统为实例进行验证，结果表明：余留期效益函数受光伏出力影响较小，而与余留库容、径流呈正相关有关系；随着调度时段从枯期进入汛期，余留期效益函数逐渐从线性曲面变为凸曲面；相较于常规调度方法，提出的调度方法多年平均发电量在率定期、检验期分别增加了2.70亿、2.51亿kW·h,在径流、光伏出力预报信息相对较小的条件下，能有效指导水光互补系统的长期调度运行。     

水风光混合能源短期互补协调调度策略研究

高比例可再生能源发电并网构成了多种能源共同参与的电力系统新体系。梯级水电是具有良好调蓄性能的高灵活性的电源,能够作为一种补偿电源来平抑新能源发电波动,促进其电网消纳比例。提出了一种含梯级水电的水风光混合能源短期互补协调调度策略,该策略定义平稳性指标和源荷匹配指标为互补性评估指标,以协调控制出力波动和对负荷的追踪度与平滑效果;同时,从"源源互补"和"源荷匹配"两个不同角度构建调度模型,分别采用花粉算法与逐步优化算法优化求解目标问题;最后通过分析互补效果,总结水风光短期调度策略。通过案例验证了上述调度策略的有效性,为高比例水电电网大规模消纳新能源提供了新思路。     

水光互补电站建设分析

以龙羊峡水光互补并网光伏电站为例,分析水光互补电站建设的条件及关键问题,利用水电资源的调节性能优化光伏发电,为电网提供优质电能。     

水电站群发电能力的优化方法及应用分析

针对水电站群中长期发电计划编制的调度期末控制水位决策需求,建立以发电能力最大为目标的水电站群联合优化调度模型,并采用改进的逐次逼近与离散微分动态规划组合算法进行求解。以华电贵州区域乌江和北盘江两流域水电站群为例,采用2013年实际来水过程计算,通过与发电量最大、补偿效益最大等传统优化目标对比分析。结果表明:本文模型可根据各电站发电效率变化情况自动确定水库蓄放策略,实现水电站群调度期末控制水位及对应发电计划过程的同步优化,准确体现水电站群调度期内总发电量和调度期末总蓄能量的动态博弈关系。     

水风光互补系统灵活性需求量化及协调优化模型

利用水电等灵活性调节电源平抑间歇性风光发电是解决新能源规模化并网消纳的重要途径。依托云南电网实际工程,提出灵活性需求量化方法,采用分位点确定了风光电站集群出力概率分布的取值变化区间,生成不同概率的出力场景集,以量化描述面临计划的灵活性需求;集成6种灵活性调节指标,构建了灵活性裕量期望最大和不足期望最小模型,能够动态适应不同场景的水风光互补调度需求。通过实际数据分析了灵活性需求量化的准确性,以及不同来水条件、新能源接入比例、风光装机比例、水电机组特性、调峰需求对灵活性的影响,与预留备用容量方法相比,本文模型能够根据灵活性需求变化给出多类型电源互补调度方案。     

结合水库调度的小型水电站二次水量分配

根据水库调度的结果,电站在旬内的发电用水量是一定的。文中利用动态规划法,再次在旬内分配水量,结合小型水电站厂内经济运行计算,使电站在这一旬内总的发电量最大。实例计算表明,合理的水量旬内二次分配可以提高电站效益,使机组更好地处于高效率区运行。     

广西电网水调自动化系统实时调度探讨

针对广西电网统调水电厂缺乏调节能力的特点,对广西电网统调水电厂调度运行中存在的洪水发电受阻、负荷调整中梯级出力匹配和水电站弃水调峰等典型问题进行分析,提出结合水雨情变化、电网负荷以及其他相关因素进行实时调度,探讨水电实时调度在电网调度自动化系统中的运用方法,以达到尽可能充分利用水资源多发电的目的。     

考虑分时电价的水电站调度图优化研究

本文以狮子滩水电站为例,将分时电价理论加入到水电站调度图理论进行研究,建立了考虑分时电价的水电站优化调度模型,应用改进的遗传算法进行优化模型计算。结果表明:考虑分时电价的水电站调度总发电量减少,峰电增加,可减少电力系统负担,增加发电效益。     

雅砻江能源基地水风光互补短期调度运行模式对比研究

随着风电和光伏装机规模及其在电网中占比的双增长,电力系统安全经济运行对调峰资源需求更大,优化调度运行方式,挖掘现有调峰潜力资源是一条有效途径。本文以雅砻江下游流域水风光一体化多能互补示范基地为研究对象,剖析了能源基地现行分散式运行模式存在的问题,提出能源基地水风光多能源集总式调度运行模式。在此基础上,构建了考虑能源基地跨区域送电、多电网调峰的多能互补短期优化调度模型,并从水风光出力过程、新能源消纳量、梯级水电出力及弃、缺电情况等四个方面对比分析了两种运行模式差异。结果表明,集总式调度运行模式能够更充分发挥流域梯级水电站调峰能力,不仅能够提高新能源消纳量,同时能够在一定程度上保障水电发电量,并能够有效解决当前运行模式在同一时刻同时存在弃电和缺电现象,体现了区域间资源互补优势。     

Benefit and Risk Balance Optimization for Stochastic Hydropower Scheduling

Limited by inflow forecasting methods, the forecasting results are so unreliable that we have to take their uncertainty and risk into account when incorporating stochastic inflow into reservoir operation. Especially in the electricity market, punishment often happens when the hydropower station does not perform as planned. Therefore, focusing on the risk of power generation, a benefit and risk balance optimization model (BRM) which takes stochastic inflow as the major risk factor is proposed for stochastic hydropower scheduling. The mean-variance theory is firstly introduced into the optimal dispatching of hydropower station, and a variational risk coefficient is employed to give service to managers’ subjective preferences. Then, the multi-period stochastic inflow is simulated by multi-layer scenario tree. Moreover, a specific scenario reduction and reconstruction method is put forward to reduce branches and computing time accordingly. Finally, the proposed model is applied to the Three Gorges Reservoir (TGR) in China for constructing a weekly generation scheduling in falling stage. Compared to deterministic dynamic programming (DDP) and stochastic dynamic programming (SDP), BRM achieves more satisfactory performance. Moreover, the tradeoffs for risk-averse decision makers are discussed, and an efficient curve about benefit and risk is formed to help make decision.     

复杂水利-电力约束下梯级水电站短期多层级多目标优化调度研究

电网高强度的调峰调频任务和流域严格的水量调度要求,限制了梯级水电站调度运行的优化空间,造成水调电调协调困难、效益发挥不充分、机组长时间低效运行等问题。本文统筹考虑梯级水电站发电效益、调峰能力以及运行工况等目标,分别建立电网、梯级、电站等不同层级的调度模型,研究多层级多目标协同优化机制,提出模型求解方法。通过不同层级之间相互嵌套,滚动向前,在复杂水利-电力约束条件下保证梯级电站的安全高效运行。以黄河上游水电基地为例,该方法可在保障黄河流域水量调度要求和西北地区高比例风光全额消纳前提下,将梯级水电站发电量提升2.75%,耗水率降低2.38%,机组低效运行时间降低50.64%,且有效提升水电调峰能力,平滑了火电出力过程,对于梯级水电科学调度和安全运行具有科学意义和实际价值。