多市场下大型流域梯级水电站群电能优化配置研究

研究多市场下大型流域梯级水电站群电能优化配置,对实现更大区域的资源优化配置,充分发挥梯级水电站群的社会、环境及经济效益具有十分重要的作用.本文以发电收益最大化为目标,考虑不同受电区域负荷特性影响及其它水力电力约束,建立了多市场下梯级电站电能优化配置模型,引入搜寻者优化算法求解该模型.以雅砻江流域下游梯级电站为例进行了实...     

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。     

耦合调峰和通航需求的梯级水电站多目标优化调度混合搜索方法

特大流域梯级水电站群调度面临越来越高的综合利用要求,对于有航运要求的江河流域,通航和电网调峰是面临的主要突出问题。以澜沧江下游景洪—橄榄坝梯级水电站反调节调度问题为背景,以通航和调峰为控制目标,提出一种梯级水电站多目标优化调度混合搜索方法。该方法采用电网余荷最大值最小和反调节电站下游河道水位过程方差最小为目标,在NSGA-II搜索过程中,针对爬坡上限、出力波动控制限制、开停机最小持续时间、期末水位控制等复杂约束,提出时间耦合约束处理策略、末水位修正策略及改进的遗传操作算子,以提高方法搜索求解效率和获得满足工程应用要求的计算结果。实例应用结果表明该文方法可以兼顾电网调峰和河道通航应用要求,是一种切实可行的方法。     

梯级水库综合利用调度的动态规划方法研究

黄河上游梯级水库水电站群承担发电、灌溉、防洪、防凌等任务,是目前国内综合利用要求最多的梯级水电站群。本文针对该系统的特殊要求,建立了含有水位、流量和出力等式约束的梯级优化调度模型,目标函数为兼顾保证出力要求的发电量最大,采用约束惩罚法将等式约束转化为目标函数的一部分,然后应用DP-DDDP组合算法求解。研究表明,这种方法可以有效地求解具有复杂、多变约束条件的长期联合优化调度模型。     

耦合复杂水力联系的跨区交易现货市场出清模型

上游水电站的发电量通过上、下游水力联系可直接影响下游水电站的可发电量,该水力联系增加了现货市场出清建模与求解的难度。为此提出了耦合复杂水力联系的跨区交易现货市场出清模型。该模型首先将非线性约束线性化,然后再引入梯级水电站簇,将复杂水力联系转化成水电站群的最大、最小发电量,进一步将水电机组以满足水电站群发电量约束的等效火电机组方式参与现货市场出清,从而消除复杂水力联系。以中国云南水电外送广东为例进行验证。结果表明,出清结果能满足各项机组运行约束,并能如实反映市场价格信号;梯级水电站簇发电量约束的阻塞分量可以合理表征流域来水造成的阻塞成本。     

按日负荷图运行的梯级水电站群短期效益比较

为了适应电力市场环境下电网的需求,最大限度地发挥梯级水电站群的效益潜力,建立了按日负荷图调度的梯级水电站日调度模型,采用丰,平、枯三个典型年的日流量过程,计算某流域梯级水电站群在不同投产期下的各电站组合的单独运行与联合运行效益,在此基础上进行综合效益对比分析.结果表明,梯级水电站群短期联合运行效益较单独运行增幅明显,且随着投产期的推进电站组合中电站数量的增多,增幅有递增的趋势,经济效益显著,对落实国家节能减排政策以及促进环境保护低碳发展具有重要意义.     

梯级水电站群蓄能控制优化调度方法

近些年频发的极端干旱气候条件对特大流域水电系统提出了更精细化的蓄能控制要求。该文考虑蓄能轨迹约束,提出一种基于等蓄能线的梯级水电站群蓄能控制优化调度方法。引入可行域预压缩策略,采用数学组合理论和等蓄能线,依蓄能控制指标建立各时段梯级水库可行水位组合曲面,将蓄能控制下的优化问题转化为无约束问题,并采用动态规划实现高效求解。澜沧江中下游梯级水电站群调度结果表明,通过精细化控制梯级蓄能可以有效提高发电效益,降低供电破坏风险,与常规约束优化方法相比,所提方法高效快速、切实可行。     

基于改进粒子群算法的梯级水电站长期优化调度研究

随着水力资源的不断开发,梯级水电站已成为最为常见的水力发电系统。梯级水电站的优化调度问题是一个多约束、非线性的优化问题,以梯级水电站年发电量最大为目标函数,建立梯级水电站优化调度模型,并使用外点惩罚函数法将有约束的问题转化为无约束的问题,使用引入收敛因子的粒子群算法进行求解,经实例计算,取得了较好的优化效果。     

梯级库站群优化联调规律效益及约束变动的影响分析

以黄河上游龙羊峡、刘家峡两库五站梯级水电站群为研究背景,基于1919至1980年共计61年月径流资料,用随机动态规则多目标法模型系统和软件,计算得出了考虑综合利用约束条件时两库五站梯级水电站群的长期联合优化运行策略和综合统计指标,重点通过多方案分析较详细给出了发电目标与综合利用之间效益变化的数量结果。为实际应用提供了切实可用的多库多目标联合优化运行策略。     

基于数据包络分析的梯级水电站发电效率优化模型

梯级水电站群发电效率优化将极大地提高清洁生产和可再生能源的利用水平.针对梯级水电站群水系统关联特征和耦合特性,提出一套新的基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)的梯级水电站群效率分析指标体系,并根据此指标体系建立适应的梯级水电站多目标优化调度模型;运用CCR模型、BCC模型以及超效率DEA模型对历史运行数据和优化调度数据进行效率的评价和分析,指出梯级水电站在不同的运行状态下效率的合理性;分析产生非效率的原因,验证指标体系的正确性;通过超效率值的分析验证优化调度模型的合理性,并指出优化调度可提高梯级水电站群的运行效率.最后提出基于DEA效率分析的梯级水电站群优化调度思路.     

大渡河梯级电站群实时负荷智能调控技术研究

针对高强度调峰调频需求下的巨型梯级水电站群联合运行所涉及到的实时调度问题进行了深入研究,提出一种厂网协调模式下的梯级水电站群负荷智能调控技术。以径流式电站水位安全控制及梯级总负荷调节快速响应为目标,融合出力、水量、流量等10类约束,通过分层控制原理建立模型簇,实现了瀑布沟、深溪沟、枕头坝梯级总负荷的站间实时智能分配、经济运行。大渡河成为国内第一家实现多电站"一键调"的大型流域,取得了良好的示范效应。     

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。     

物联网技术在流域及梯级水电站集控系统的应用研究

本文根据中小河流流域生态环保及梯级水电站的优化发电和无人值班或无人值守的运行管理要求,研究了河流流域及梯级水电站集控系统中的智能传感、物联网和梯级集控的关键技术,提出了河流流域和梯级水电站不同设备或环境设施的远程在线监测及集控系统的应用设计,采用物联网新技术来满足流域梯级水电站集控系统一体化建设和水电站升级改造技术要求,通过物联网新技术产品研制和设计应用带动流域梯级集控及水电站运行管理的网络化和智能化,实现河道流域及梯级水电站的安全可靠、绿色生态环保和智能化发展。     

考虑水头影响的梯级水电站群短期优化调度

在梯级水电站群调度模型中恰当表述离散运行区间约束以及水头影响并在求解算法中有效处理这些因素是梯级水电站群调度中面临的挑战。文中通过将水头离散化,设定多维0-1状态变量及相关约束,建立了一个梯级水电系统短期调度的线性混合整数规划模型,能够综合考虑水头影响、不连续运行区间等约束。模型采用CPLEX软件包求解,对一个包含3个梯级水库、12台机组的梯级水电系统进行了测试,结果表明所提出的建模方法是有效的,能灵活处理受水头影响的水库群水电站短期调度中的多种复杂因素。     

黄河上游梯级水电站群节水增发电考核

以龙羊峡、刘家峡梯级水库联合调度图为依据，介绍了黄河上游龙羊峡至青铜峡梯级水电站群节水增发电的考核模型、方法以及考核的具体实现过程。算法满足梯级供水、出力、防洪、防凌等约束条件。分析了影响考核结果的重要因素，对于提高梯级水电站群的调度水平以及广泛开展梯级考核工作具有借鉴意义。     

按日负荷图运行的梯级水电站群短期效益比较

为了适应电力市场环境下电网的需求,最大限度地发挥梯级水电站群的效益潜力,建立了按日负荷图调度的梯级水电站日调度模型,采用丰、平、枯三个典型年的日流量过程,计算某流域梯级水电站群在不同投产期下的各电站组合的单独运行与联合运行效益,在此基础上进行综合效益对比分析。结果表明,梯级水电站群短期联合运行效益较单独运行增幅明显,且随着投产期的推进电站组合中电站数量的增多,增幅有递增的趋势,经济效益显著,对落实国家节能减排政策以及促进环境保护低碳发展具有重要意义。     

梯级水电站短期优化调度方法综述

根据现阶段梯级水电站短期优化调度的研究成果,主要从其数学模型、约束条件、优化算法等几个方面进行了综述,详细描述了梯级水电站短期优化调度模型所涉及到的约束条件。从经典优化算法和现代智能算法两个层面分别总结了线性规划、非线性规划、动态规划、遗传算法、粒子群算法、人工神经网络、模拟退火、混合优化算法等算法的优缺点,以及将该算法应用在梯级水电站短期优化调度中所取得的研究成果。     

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。     

考虑备用情况下的梯级水电站竞价策略研究

采用科学合理的竞价策略是赢得市场先机的重要先决条件。该文在考虑备用调用不确定性及梯级水电水力约束的基础上,以梯级水电站整体期望收入最大化为目标构建了梯级水电竞价策略模型,引入粒子群算法作为模型求解算法,并以四川省大渡河流域上的瀑布沟、深溪沟梯级水电站为算例,采用该文提出的模型算法进行验证,结果表明：承担备用任务的梯级水电在竞价过程中,受梯级水力约束的影响,梯级电站申报量最值与市场价格峰值出现时刻并不同步,但整体上市场价格高时较市场价格低时申报量更高;运用该文构建的模型能得到合理的优化调度竞价结果,能充分发挥上游电站的调节能力和下游电站的发电潜力,最大限度地挖掘梯级电站联合运行所产生的效益,在考虑备用调用不确定性下梯级期望总收入为2 469万元。     

流域梯级水电站群优化调度的多向导粒子群算法

针对发电侧市场开放后流域发电公司追求发电效益最大的特点,建立以流域梯级总收益最大为目标的梯级水电站群优化调度模型。为克服粒子群优化算法在迭代后期种群趋同化严重的弊端,在动态自适应惯性权重粒子群算法基础上提出一种多向导粒子群算法。该算法在粒子飞行方向上引入多向导策略：在粒子种群最优向导上引入最优向导集使种群最好解及其他较好解均有可能成为种群最优飞行向导;在个体最优向导上引入全面学习思想,使每个粒子以一定概率向其他粒子个体最好解学习。最后以我国西南某流域2库5级梯级水电站群为例进行计算,结果表明所提算法比相关方法更优。