电力市场环境下梯级水电站短期优化调度研究

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计及不确定因素的梯级水电站短期优化调度

Ｔｅｅａｌｄｅｒｓｎｔｎｆａｃｄｈｄｏｌｎｓｗｉｈｏｒｅｈｄｔｉｒｐｅｅｔｉｏｃｓａｅｙｒｐａｔ，ｈｃｃｍｐｓｓｅａｏｉ
Ｏ引言
水电作为一种可再生能源，具有清洁环保、运行成本低廉、机组启停灵活等优点，已成为国内外首选开发能源。随着我国水电事业的快速发展，梯级水库的规模也越来越大，求解梯级水电站联合优化调度问题已成为保证电力系统安全、稳定、经济运行的一项重要课题［］１。－５电力系统中梯级水电站的短期优化调度从本质上说是一个随机优化控制问题。随着电力市场的不断发展．频繁的电能交易使系统运行的不确定性急剧增加。为保证系统的安全、靠和经济运行，可必须合理考虑不确定性因素的影响。但目前相关的研究主要集中在正常运行状态下以梯级水电站总的发电效益或蓄水量最大为调度准则。略了不确定忽因素的影响［。因此。６－对优化调度中所产生的不确
型进行求解。以一梯级水电站系统为例进行计算分析，表明
所提出的模型合理和有效。
ｐｏａｉｓｉｏｔｌｃｅｕｉｇｍｏｅｆａｃｄｙｒｌｎｓｂｒｂｂｌｔｐｍａｈｄｌｄｌｓａｅｈｄｏｐａｔｙｉｃｉｓｎｏｃｆｒｃｓｎｒｂｂｌｉｓｆｏｔｇｎｙｓｔｓｎｌｃｒｉｒｅｎｏｅａｔｇｏａｉｔｃｎｉｅｃａｅｄｅｅｔｃｔｐｃｉｐｉｅｏｎｔａｉｙｉｉｔｅｅｔｉａｃｉｇｅｏｙｍｅｎｆｒｏａｎＩｄｉｏ，ｈｘｓｔｈｎｒｄｂａｓＭａｋｖｃｉ．ｎａｄｔｎｎｄｐｐｉｏｈｉｈｆｅｃｔｍｅｖｒｉｇｏｄｏｉｅｉｔｈｎｔｅｎｕｎｅｆｅｉ－ａｙｎａｎｔｅｏｔｚｄｄｓａｃｉｇｓｉｌｏｈｔｌｈｐｍｉｐｉ

洪渡河流域梯级水电站水库短期优化调度研究

洪渡河流域梯级水电站水库短期优化调度研究洪渡河流域位于贵州省东北部，是乌江水系左岸的一级支流，全流域集水面积3739km2，干流主河道全长205km。

整个流域受中亚热带湿润季风气候影响，水汽来源丰富，降水量较大，坝址以上流域多年平均降雨量1201mm，降水年际变化不大，多年平均年降水量在1150~1210 mm之间；但年内分配极不均匀，降水量主要集中在4~10月。

国家电投集团黔北水电厂管辖的沙坝、石垭子、高生三座水电站自上而下位于洪渡河中游，形成梯级水库群。

沙坝水电站是洪渡河流域已建成第五级电站，该电站位于洪渡河中游，坝址以上集水面积为1396km2；石垭子水电站是洪渡河流域已建成第六级电站，坝址位于洪渡河中下游，坝址以上集水面积为2589km2；高生水电站是洪渡河规划的第七级梯级电站，其水库正常蓄水位接石垭子水电站厂房尾水位，坝址控制集水面积为3126km2。

江滨水文站为洪渡河干流控制站，控制流域面积2564 km2，位于石垭子坝址上游7.5km，是一个国家基本水文站，资料具有较高的可靠性。

开展水库群的优化调度工作，不仅能发挥水库群之间的库容补偿、水文补偿的作用，获得比单库优化调度更显著的经济效益，而且对于确保电网的安全稳定运行有着重要的现实意义。

洪渡河流域中下游河段将形成以沙坝电站为龙头的梯级水电站，其中已建成的沙坝、石垭子电站具有不完全年调节性能，在建的高生电站具有日调节性能，联合开展中长期或者短期优化调度研究，从整体上对流域的水电站进行优化调度，实现最大的发电效益。

2 梯级水电站短期优化调度分析2.1 梯级水电站短期优化调度分析重要性短期调度分常规与优化调度。

常规调度所利用的信息有限，理论上不够严密，所确定的运行调度策略和相应决策只是可行解或满意解，难以寻求最优调度策略，难以处理多目标、多维变量等复杂问题。

而优化调度是基于系统科学和优化算法，通过某种调度准则和目标函数，建立相应的数学模型，应用优化算法对所建模型进行求解，计算结果认为是最优调度策略。

水火电系统短期节能发电调度研究与应用

水火电系统短期节能发电调度研究与应用一、本文概述随着全球能源需求的持续增长和环境保护压力的日益加大，如何在保障能源供应的同时实现节能减排，已成为电力行业亟待解决的问题。

在此背景下，短期节能发电调度策略的研究与应用显得尤为重要。

本文旨在探讨水火电系统短期节能发电调度的理论方法、优化模型及其在实际运行中的应用效果。

文章首先概述了水火电系统的基本构成与特点，分析了短期节能发电调度的必要性。

随后，详细介绍了短期节能发电调度的基本原理和关键技术，包括负荷预测、机组组合、经济调度等方面。

在此基础上，构建了水火电系统短期节能发电调度的优化模型，并探讨了模型的求解算法和实际应用中的约束条件。

文章还通过对实际案例的分析，展示了短期节能发电调度策略在实际运行中的效果，包括节能减排、提高系统运行效率等方面的优势。

同时，也指出了当前短期节能发电调度策略面临的挑战和未来的发展方向。

二、水火电系统概述水火电系统，也称为混合电力系统，是指同时包含水电和火电两种类型的电力系统。

该系统结合了水电和火电各自的优势，通过优化调度和协同运行，实现了电力供应的稳定性和经济性。

水电系统以其清洁、可再生的特性，在电力系统中占据重要地位。

水电站利用水流的动力发电，不仅不产生温室气体排放，而且其运行成本相对较低。

水电站的发电能力受到水源、季节和气候条件的影响，存在一定的不确定性。

火电系统则以其稳定、可靠的发电能力为特点。

火电站通过燃烧化石燃料（如煤、石油、天然气等）产生热能，进而转化为电能。

尽管火电站的运行成本较高，且存在环境污染和温室气体排放等问题，但在当前技术条件下，它仍是保证电力供应稳定性的重要手段。

水火电系统通过优化调度，可以充分利用水电和火电的优势，实现电力系统的稳定运行和经济效益最大化。

在实际运行中，水电和火电可以根据电力需求和资源条件进行协同调度，以应对电力负荷的波动和不确定性。

同时，通过合理的调度策略，还可以降低系统的运行成本，提高能源利用效率，减少环境污染和温室气体排放。

基于分时电价的梯级水电站群短期联合优化运行

总装机容量６９６ＭＷ。毛尔盖水电站的开发任务
是发电，兼顾有与紫坪铺水利枢纽一道向成都、都江堰灌区供水的作用；电站正常蓄水位高程２１３３１３＜１，调节库容４．４３亿１＇／１，具有年调节能力，总装机
关键词：分时电价；梯级水电站；短期；联合运行中图分类号：ＴＶ７；Ｖ７３７文献标识码：Ｂ文章编号：１００１－２１８４（２０１３）０３－０１１７－０４
在电力市场机制下，水电站短期运行目标既要考虑发电企业目标，同时也要考虑电网运行约束¨ Ｊ。在电力市场实行一天内丰、平、谷分时电
黑水河流域处于岷江上游半干旱河谷地带，
常蓄水位高程１８７３ｍ，调节库容８８．１万ｍ，具有日调节能力，总装机容量１５０ＭＷ，枯水期平均
出力４６．３ＭＷ，多年平均发电量６．５８亿ｋＷ・ｈ。柳坪水电站的开发任务为发电，电站正常蓄水位
一
昼夜内将均匀的天然来水按用水部门的蓄水过
程进行径流的重新分配，调节周期为２４ｈ。笔者
主要针对目前电力市场的实际情况，建立了分时电价制度下水电站的水库优化调度模型。在此基
础上，分别以黑水河流域三个梯级水电站为对象，
高原大陆性气候特征。由于流域内地形起伏较

水电站的优化调度与运行管理研究

水电站的优化调度与运行管理研究水电站是利用水能转化为电能的重要能源设施，对于稳定供电和推动经济发展起着至关重要的作用。

然而，由于水电站的复杂性和特殊性，其优化调度与运行管理一直是领域内的重要研究方向。

本文将从不同角度探讨水电站的优化调度与运行管理研究。

一、水电站的优化调度研究1.1 智能优化算法在水电站调度中的应用智能优化算法是指基于人工智能和优化理论的算法，在水电站调度中具有重要的应用价值。

其中，遗传算法、模拟退火算法，蚁群算法等常用的优化算法可以用于解决水电站优化调度问题。

1.2 多目标优化方法在水电站调度中的应用水电站的调度问题往往涉及到多个冲突的优化目标，如发电效益、环境效益和社会经济效益等。

多目标优化方法可以帮助决策者权衡不同的目标，得到最优的调度策略。

1.3 考虑不确定性的水电站调度模型水电站调度过程中存在许多不确定因素，如天气变化和水位波动等。

因此，考虑不确定性的水电站调度模型成为研究的热点。

通过引入概率论和统计方法，可以建立更为准确的模型，提高水电站调度的性能。

二、水电站的运行管理研究2.1 水电站设备健康监测与故障诊断水电站设备的健康状况对于运行管理至关重要。

通过采集和分析设备的数据，可以实现对水电站设备的健康监测和故障诊断。

这有助于提前预防设备故障，保障水电站的运行稳定性和安全性。

2.2 水电站的运行优化针对水电站的不同运行阶段和运行条件，研究运行优化方法对于提高水电站的发电效率具有重要意义。

通过对水电站的运行参数进行优化调整，可以实现最大限度地提高水电站的发电效率。

2.3 水电站的维护管理研究水电站设备的维护管理对于保障设备的正常运行和延长设备寿命具有重要作用。

通过合理制定维护计划和优化维护策略，可以提高水电站的设备可靠性和安全性。

三、水电站的优化调度与运行管理案例分析通过对实际的水电站进行案例分析，可以更好地理解并应用优化调度与运行管理的理论。

例如，可以选取某一水电站，分析其调度和管理过程中存在的问题，并提出相应的改进建议。

电力系统优化调度策略研究与优化

电力系统优化调度策略研究与优化电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，对电力系统的优化调度策略的研究和优化具有重要意义。

本文将重点探讨电力系统优化调度策略的研究现状、挑战和未来发展方向，以及现有的优化调度方法和技术。

首先，电力系统优化调度策略的研究是为了实现电力系统的高效、稳定和可靠运行。

随着电力需求的增长和电力市场的发展，电力系统面临着诸多挑战，如供需平衡、电网安全、能源效率等。

因此，研究优化调度策略对于电力系统的可持续发展具有重要意义。

目前，电力系统优化调度策略的研究主要集中在以下几个方面：发电机组调度、输电网调度、负荷预测和能源调度。

发电机组调度是电力系统优化调度的核心内容之一。

通过合理调度发电机组的运行方式和发电量，可以实现发电成本的最小化、供需平衡和电能质量的保证。

常用的优化方法包括基于最优功率流的调度方法、基于遗传算法和模拟退火算法的调度方法等。

输电网调度是指在保证输电线路安全运行的前提下，通过控制输电线路的功率流动以及优化输电线路的配置，实现输电网的高效运行。

当前的研究主要集中在输电线路的潮流计算、电网状态估计和优化配置等方面。

负荷预测是电力系统优化调度的重要前提。

通过对负荷需求的准确预测，可以合理安排发电计划和调度策略，提高电力系统的经济效益和能源利用率。

常见的负荷预测方法包括基于统计模型的拟合方法、基于神经网络的方法以及基于机器学习的方法等。

能源调度是指在多能源系统中，通过合理配置和调度各种能源资源，实现能源供给的均衡和优化。

能源调度涉及能源的供应链、能源转化和能源储存等方面。

目前的研究主要集中在多能源系统的协调调度和能源储存技术的应用等领域。

然而，电力系统优化调度策略的研究仍面临一些挑战。

首先，电力系统的复杂性和不确定性使得优化调度问题变得困难。

其次，电力系统的规模和复杂度持续增加，使得优化调度问题的解空间变得庞大。

再者，电力系统的强耦合性和非线性特性导致优化调度问题的求解困难。

基于混合整数线性规划的梯级水电站短期优化调度

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＭｉｘｅｄＩｎｔｅｇｅｒＬｉｎｅａｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ（ＭＩＬＰ）ｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｃａｓｃａｄｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｉｓ
第３９卷第１０期
２０１３年１０月
水力发电
基于混合整数线性规划的梯级水电玷短期优了匕调度
依俊楠，龚英，刘攀
（１．中国水电顾问集团华东勘测设计研究院，浙江杭州３１００１４；
ＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｈｕｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ）
２．武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉４３００７２）
摘要：基于机组特征曲线的分段线性化建立了梯级水电站短期运行的混合整数线性规划模型．它可充分考虑机组启闭约束。以清江流域水布垭、隔河岩和高坝洲梯级为实例对模型进行验证，以系统期末理论蓄能量最大为目标，采用ＧＡＭＳ调用ＣＰＬＥＸ模块求解。优化２０１ｔ年２月调度表明，通过模型优化调度，在产出相同电能的前提下，可节约水能０．４５亿ｋＷ・ｈ．水能节约率达１６．１７％。关键词：梯级电站；机组组合；短期调度；机组启闭约束；混合整数线性规划

梯级水电站群优化调度算法研究

第期（８总第９期）Ｏ
２１年８０２月
中国水能及电气化
ＣｉａｔｒｏｒＥｅｔｆａｏｈｎｅｗｅ＆ｌｃｉｔｎＷａＰｉｒｃｉ
梯级水电站群优化调度算法研究
余平，成建军，陈鹏，高志勇
（滩水电开发有限责任公司，四川都６０５）二Ｉ成１０１
ＹＵＰｎ，ＨＥｉ－ｎＣＮｅｇＧＡＯＺｉｏｇｉｇＣＮＧＪａｊ，ＨＥＰｎ，ｎｕｈ— ｎｙ
（ｒｎｙｒｏｅＤｅｅｐｅｔｏｐｎ，ＴＣｅｇｕ１０１Ｃｉ）ＥｔＨｄｏｗｒｖｌｍｎｍａｙＬＤ，ｈｎｄ６０５，ｈｎａｐｏＣａ
用基于遗传算法的改进型优化算法。按照流域梯级水电站的实际情况采用适应的优化算法，才能发挥梯级水电站远程集控优化调度系统的优势。关键词：梯级水电站；优化调度；优化算法
中图分类号：Ｔ９．＋文献标识码：ＡＶ６７１２
文章编号：１７—２１０２０—０１０６３８４（１）８０２—７２
ＳｕｄｎＯｐｔｍａｃｄｌｎｇｒｔｍｆＣａｃｄｔｙｏｉｌｈｅｕｉｇＡｌｏｉｈｏｓａｅＨｙｄｏｌｃｒｃＳａｉｎＳｒｅｅｔｉｔｔｏｓ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｃｏｄｎｏｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｅｃｓａｅｈｄｏｏｒｓａｉｎｅｔｏｔｏｃｅｕｉｇｏｔｌｃｒｉｇｔｈｈｒｃｅｉｃｆｔａｃｄｙｒｐｗｅｔｔｓｒｍｏｅｃｎｒｌｈｄｌ，ｐｉｔｈｏｓｎｍａｓｈｄｌｇａｇｒｈａｐｉａｌｏｅｃｓａｅｈｄｏｏｒｓｔｎｓｓｄｅ．ａｔｂｌｙａｄｌｔｔｎｆｓｖｒｌｃｅｕｉｌｏｉｍｐｌｂｅｆｒｔａｃｄｙｒｐｗｅｔｉｓｎｔｃｈａｏｗａｔｉｄＡｄｐａｉｔｎｍｉｉｓｏｅａｕｉｉａｏｅｔｐｃｌｏｔａａｇｒｈｒｎｌｚｄａｄｓｄｅｎｔｅｂｉｏｔｏｕｉｇｏｔｌｃｅｕｉｇｃｔｒｆｃｓａｅｙｉａｐｉｌｌｏｔｍｓｗｅｅａａｙｅｔｉｄｏａｓｆｉｒｄｃｐｍａｈｄｌｒｅａｏａｃｄｍｉｎｕｈｓｎｎｉｓｎｉｉｈｄｏｏｒｓａｉｎ，ｈｅｕｔｓｏｄｔａｙａｃｐｏｒｍｍｉｇａｇｒｈＣｅｕｅｅｖｒｂｓａｃｄｙｒｐｗｅｔｔｓｔｅｒｓｌｈｗｅｔｄｎｍｉｒｇａｏｓｈｎｌｏｔｍａｂｓｄｗｈｎｒｅａｉｃｓａｅｉｎｉｎ

分时电价下梯级水电站日优化调度模型的探讨

分聍电价下梯级水电玷日优化调度模型的探讨黄炜斌，马光文，张军良(四川大学水电学院，四川成都610065)摘要：梯级水电站日优化调度模型在考虑电网负荷要求和梯级水电站各机组的振动区的前提下，采用电网允许的峰平谷负荷比约束目内各时段的出力。

达到了减少机组起停次数的目的。

模型采用动态定出力求解，以梯级电站发电收入最大化为目标，并用实例对此模型进行了计算。

计算过程和结果表明，动态定出力求解时间短，优化结果与目前的电网需求相一致。

关键词：梯级水电站；短期优化调度；负荷比D i s cus s i on on Shor t-t er m O pt i m al O per at i on M od el of C as cade H yd r opow er S t at i ons und er T O U Pr i ceH uan g W ei bi n，M a G u angw en，Zhan g Jun l i a ng(Sc hool of H ydr aul i c s E ngi neer i ng，S i c hua n U ni ve r si t y，C he ngdn Si e huan610065)A b s t r a ct：A new op t i m al op er at i on m odel of ca sc ade hydropow er s t at ions c a n m i ni m i z e t he s t ar t—s t op t i m es of hydr oel ect r i c uni t s a nd m axi m i ze t he ge ner at i o n benef i t af ter co nsi d er i n g t he po w e r sy st e m l oad a nd t he un st abl e op er at i on z o ne s of hydropow er uni t s a nd t ak i ng per m i t t ed pe ak，a ver age a nd val l ey l oad r at i o as t he const r ai nt s of ou t put．T h e m odel w as sol vedby dynam i c program m i ng al g or i t hm a nd under t he con di t i on of f i xed out p ut regul at i on．The cas e st u dy s ho w s t h at t he opt i m a l oper at i on can m e et t he dem and of pow e r s y s t em．K e y w or ds：cas c ade hydropow er st at i on；shor t-t er m opt i m a l oper at i on；I oad r at i o中圈分类号：T V697．12文献标识码：A文章编号：0559—9342(2010)08-0078-030引言随着我国水电工程建设的发展，如何在一天内合理分配水资源。

梯级水电站优化调度研究现状

梯级水电站优化调度研究现状
梯级水电站调度优化是由于梯级水电站的特殊性而有许多特殊的优化
问题。

梯级水电站是指由两级或两级以上河道梯级水库组成的水电站组，
由于梯级水电站由不同河道梯级水库组成，在不同的梯级水库中，水位变
化会影响水库的总库容，同时也会影响上游水库的出力，因此，梯级水电
站的调度比其他水电站更加复杂，因此，梯级水电站调度优化受到很多研
究者的关注。

近年来，梯级水电站调度优化已经成为一个备受关注的研究方向之一，在这一领域中，有许多研究者做了大量探索性的工作。

比如，梯级水电站
水力学和择优调度研究中，许多研究者基于最小总成本和水库有效库容模型，探讨了多库容梯级水电站的调度优化；另一方面，为了加深对梯级水
电站调度优化的理解，许多研究者基于随机水文流量模型，建立了基于随
机水文流量的梯级水电站调度优化模型；此外，还有许多研究者基于综合
水和电的模型，建立了梯级水电站调度优化模型。

在梯级水电站调度中，还有许多问题没有被完全阐明，需要进一步的
研究。

梯级水电系统发电优化调度研究及应用

梯级水电系统发电优化调度研究及应用摘要：由于受到地区的环境和地势的影响，水电系统调度存在着很大的不确定因素，因为水电系统的实施要受到许多条件的限制，加上需要对经济效益和社会效益因素考虑，所以，水电系统调度一直是国内外学者研究重要课题。

随着我国对系统调度的不断研究和深入，水电系统调度进入梯级电站是必然趋势。

本文主要是梯级针对水电系统优化调度的研究和应用叙述，指出了梯级水电系统如何应用，为梯级水电系统应用提供理论支持。

关键词：梯级水电系统，优化调度，直接模式搜索abstract: due to the area of the environment and topography, hydropower scheduling system exist some uncertain factors, because the implementation of hydropower system is limited by many conditions, coupled with the need to consider the factors, economic benefit and social benefit so, hydro system scheduling is always an important subject in the study of scholars at home and abroad. with the continuous research and in-depth on the scheduling system in our country, hydropower scheduling system in cascade hydropower station is the inevitable trend of. this paper is aiming at the research and application of cascade hydropower optimal scheduling is described, pointing out how to cascade hydropower systemapplication, provide theoretical support for the application of cascade hydropower system.keywords: optimal scheduling of cascade hydropower system,, direct pattern search[中图分类号] tv697.1 [文献标识码]a[文章编号]随着我国不断加大对水电的开发力度和学者的不断深入研究，过去根据调度员的经验来制定水电计划已经不能够适应现在用电的需求了，现在大规模流域梯级电站的联合调度需要使用新的技术和系统。

电力系统的优化调度与经济运行研究

电力系统的优化调度与经济运行研究一、引言电力系统的优化调度与经济运行是电力领域的重要研究方向之一。

随着社会经济的飞速发展和人民生活水平的提高，对电力的需求不断增长，电力系统的稳定供应和经济运行显得尤为重要。

本文将围绕电力系统的优化调度和经济运行展开研究，分析其中面临的挑战，并提出相应的解决方法。

二、电力系统的优化调度问题1. 优化调度的概念优化调度是指通过对电力系统进行动态调度，使其在满足用户需求的前提下，实现功率的合理分配，以提高系统的运行效率和经济性。

2. 优化调度的目标优化调度的目标包括最大化发电能力、最小化系统损耗、降低电压偏差、确保电力供应的可靠性等。

针对不同的目标，需要采取不同的调度策略和算法。

3. 优化调度的影响因素电力系统的优化调度受到多种因素的影响，包括电力负荷的波动、电力市场价格、发电机组的起停调度等。

这些因素的变化会对系统的优化调度产生一定的影响，需要进行相应的调整和优化。

三、电力系统经济运行问题1. 经济运行的概念电力系统的经济运行是指在满足电力需求的前提下，以尽量低的成本运行电力系统。

经济运行旨在最大限度地利用可再生能源和改善发电效率，降低电力系统的运行成本。

2. 经济运行的策略为了实现电力系统的经济运行，可以采取多种策略，包括电力市场的动态价格调整、电力需求响应、电力负荷的自动调节等。

这些策略可以在保证供电质量和安全的前提下，降低电力系统的运行成本。

3. 经济运行的挑战电力系统的经济运行面临着一系列的挑战，包括可再生能源的不确定性、电力市场的竞争、电力需求的波动等。

针对这些问题，需要研究和应用相应的技术手段，以提高电力系统的经济运行效果。

四、电力系统优化调度与经济运行的研究方法1. 优化调度与经济运行的综述综述已有的相关研究成果，包括国内外学者的研究成果和实际应用情况。

分析当前研究存在的问题和不足，并提出未来研究方向。

2. 建立电力系统模型根据实际情况，建立电力系统的数学模型，包括负荷模型、发电机组模型、输电线路模型等。

浅析梯级水电站优化调度模型研究现状

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一
皇王研霾一ｌ
浅析梯级水电站优化调度模型研究现状
贵州ห้องสมุดไป่ตู้学电气工程学院贵州电网公司电网规划研究中心
【摘要】介绍了目前国内对于梯级水电站优化调度问题的研究和实践现状，重点研究了优化调度模型的建立。【关键词】梯级水电站；优化调度
从技术和经济角度，梯级水电站优化调度模型是急需解决的具有重要理论意义和应
用前景的课题。２．梯级水电站优化调度模型研究概况梯级水电站是水利系统和电力系统的耦合，其运行需要在满足防洪、灌溉等要求的基础上发挥其在电力系统中的作用，故确定其运行方式是一项复杂的工作，需要先制定满足特定要求的优化准则，才能够衡量优化调度的效果。梯级水电站优化调度的关键问题是建立优化调度模型。目前常见的梯级水电站短期优化调度运行准则有以下几种形式：（１）梯级总发电量最大。文献［３］采用直接搜索模式来求解径流过程确定下的水库群系统发电量最大模型，该方法可推广应用于梯级水电站长期优化调度问题。但是如果在水火电联合系统中单纯追求水电发电量最大，那么优化结果将使水轮机运行在高效率区或停机，这样将牺牲水火电联合系统的整体效益。（２）梯级总蓄能最大。文献［４］建立了梯级水电站总蓄能最大的优化调度模型，在实际应用中取得了较好的经济效益，但这种准则很容易造成最末级水库放空，尽管满足当日的最优调度，但会使下一调度期无最优解，不利于中长期调度。（３）梯级总耗能最小。文献［５３建立了总耗能量最小优化调度模型，该准则在国内被

某梯级小水电站系统的运行优化调度和经济运行研究

摘要：针对河南省境内某梯级小型水电站群工程的实际，在对梯级水库短期优化调度问题进行深入研究的基础
１０８；００４
上，提出基于整个梯级电站系统最小发电耗水率的梯级电站调度模型和厂内经济运行模型。考虑到影响梯级水库短期优化调度的水量联系、水头联系和下游不稳定流以及影响厂内经济运行的机组台数、机组组合和机组间的负荷优化分配等．采用最低发电耗水率作为优化目标对该梯级电站进行计算，实现了在电厂经济运行的基础上来实现整个
２ＤｐｒｎｏｙｒｕｉＥｇｎｅｉｇＴｉｇｕｎｅｓｙＢｉｎ００４．ｅａｍｅｔｆｄａｌｎｉｅｒ，ｓｈａＵｉｒｉ，ｅｉｇ１０８）ｔＨｃｎｎｖｔｊ
ＡｂｔａｔＴｈｓｒ－ｅｍｏｉａｄｓｔｈｎｍｏｌｎｅｏｍｉｏｒｔｏｍｏｅｗｅｅｅｔｂｌｓｄｏａａｃｄｓｒｃ：ｅｈｏｔｒｔｐｔｌｉｐａｃｉｇｍｄｅａｄｃｎｏｃｐｅａｉｎｄｌｒｓａｉｈｅｆｒｃｓａｅｈｒｐｗｅｙｔｍｎｙｄｏｏｒｓｓｅｉＨｅａｏｉｅｂａｅｎｔｅｐｉｃｐｌｆｌｗｅｔｗａｅｏｓｎｎＰｒｖｎｃｓｄｏｈｒｎｉｅｏｏｓｔｒｃｎｕｍｐｔｏｒｔｏｏｒｇｎｒｔｏｆｅｉｎａｅｆｐｗｅｅｅａｉｎａｔｒａ

梯级水电站群短期联合优化调度研究

数学模型，用搜索算法对该数学模型进行优化仿真，出最优解。得
关键词：级水库群；梯优化调度：传算法；ｔｂ具箱遗Ｍａａｌ
中图分类号：Ｖ３Ｔ７７文献标识码：Ａ文章编号：６２９０（０）５０８－３１７ — ９０２１０ — ０００１
摘要：传算法是一种简单、用的搜索方法，常用于解决非线性复杂的问题。水库群的最优调度问题，是利用搜索算法根遗适经就
据水库群进出水和综合利用情况，水电站水库看作一个系统，系统的各元素，入／出参数等简化和假设后建立简化通用的把把输输
・
８０・
ｅ பைடு நூலகம் ，ｅ
水科学与工程技术
２１年第５０１期
水电站
》，Ｉ／
京
梯级水电站群短期联合优化调度研究
王鹏飞王玉庆刘峰，，
（．北工程大学，河北邯郸０６２；．军第９２７队，山东威海２４ｌ）１河５０１２空４８部６４１
ＳｏｔｔｒｐｉｉｅｃｅｕｉｇＣｏｂｎｄｏｓａｅＨｙｒｐｗｅｏｐｈｒ－ｅｍＯｔｍｚｄＳｈｄｌｍｉｅｆＣａｃｄｄｏｏｒＧｒｕｎ
ＷＡＮＧｅｇｆｉＷＡＮＧＹｕｑｎＬＵＦｎ２Ｐｎ — ｅ， — ｉｇ，Ｉｅｇ

计及不确定因素的梯级水电站短期优化调度

的规模也越来越大，求解梯级水电站联合优化调度
态分布的负荷波动来仿真含有不确定性因素的负荷．建立了一种新的梯级水电站短期概率优化调度的模型由于梯级水电站机组状态在数学上是一个具有离散参数和离散状态空问的问题．并且机组运行和停运的状态具有随机性．各时段机组运行不受先前机组状态的影响．因此将马尔可夫链应用到梯级水电站不确定因素的模拟中是可行的针对该模
当 ÷。时．与初始值无关．＿ｏ其分布趋于平稳分布．时马尔科夫链收敛此然而在收敛的前一段时间内．如前次采样中．状态的密度分布还不是各
到蒙特卡洛随机模拟中对机组未来运行状态进行预
形成优化调度中的约束条件．电侧通过调整期望发
利润来减小运行中的经济风险．实现最优调度。对于梯级水电站运行调度中所面临的不确定因素．电价 … 、组运行状况［］负荷突变等，如］机 ” 、需
要给度量准则考虑到电力交易的实时性、机组
测．而得到梯级水电站机组的状态样本从｛：置 ≥Ｏ为一随机序列，机序列产生于条｝随
件分布｛Ｉ
｝此序列是一个马尔可夫链。，
故障状况的随机性、时变负荷的影响，以概率的方式
的影响因此．对优化调度中所产生的不确定因

梯级水电站水电调度优化方法综述

梯级水电站水电调度优化方法综述摘要：水电能源作为现阶段电力系统中占比最高的可再生清洁能源，需要在优化调度过程中均衡考虑发电量和最小出力两个动能指标。

发电量最大模型可最大限度地利用水能资源，实现发电企业效益最大化；最小出力最大模型则可提升水电系统最小出力，增强水电丰枯补偿调节作用。

作为国民经济发展基础能源产业的水电力工业，是现代化工业生产和生活不可或缺的动力产业，是国家能源局重点发展产业之一。

梯级水电站是由建立在同一江河流域的若干个水电站构成的。

由于梯级水电站之间存在着水力、电力联系，梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求，还要考虑发电和用水之间的协调才能使综合效益最大化。

关键词：梯级水电站；水电调度；优化方法梯级水电站在电力系统运行中发挥着重要作用，对其进行长期优化调度是一个复杂的高维非线性优化决策问题，求解相当复杂。

许多学者对此进行了研究，大多采用单目标优化调度模型，以发电量最大、耗水量最小、总蓄能最大为优化目标取得了较好的效果。

由于梯级水电站之间存在着水力、电力联系，约束复杂，运行方式较单个水电站更为灵活多变，因此，梯级水电站优化调度的模型建立一直是水电系统优化调度中的难点问题。

同时，梯级水电的优化调度具有大规模、非线性、有时滞约束的动态特性，对求解方法也有很高的要求。

我国原有的水电优化调度研究都是在计划经济体制下进行的，伴随着电力体制改革的推进，电力市场逐步建立和完善，必然会对水电优化调度提出新的耍求，水电优化调度蟊临新的挑战。

一、梯级水电站运行特性1、承担社会职能。

大型水电站通常兼具防洪、灌溉、航运、生态用水等多重社会职能，其运行除满足自身安全约束外，还需要将综合利用约束纳入发电优化调度模型中，导致梯级水电站优化调度需要处理的约束条件数目众多且形式各异。

2、梯级水电站之间水力联系。

梯级水电站各电站坐落于同一河流上，呈现间断式或连接式衔接。

上游电站发电或弃水流量影响下游一级或多级电站入库流量，进而影响下游电站发电和综合用水计划；而水电站自身当前时段下泄流量亦影响后续时段用水计划，使梯级水电站之间以及单一电站不同时段之间具有很强的水力耦合关系，导致梯级水电站运行调度无论在时空关系上，还是在能量传递与时程分配上均十分复杂。

流域梯级水电厂联合优化调度探究

流域梯级水电厂联合优化调度探究随着能源需求的不断增加和环境保护的日益重要，水电资源成为了一个备受关注的热门话题。

在水电资源的开发利用中，流域梯级水电厂联合优化调度是一项重要的工作。

本文将对流域梯级水电厂联合优化调度进行探究，分析其意义和挑战，并探讨未来的发展方向。

一、联合优化调度的意义1.提高水电资源利用率流域梯级水电厂联合优化调度能够统一管理和调度水电资源，最大限度地提高水电资源的利用率。

通过合理的调度安排，可以充分利用梯级水电站之间的水能转移和互补优势，实现水能资源的最大化利用。

2.提高电力系统的稳定性联合优化调度能够对流域水电站进行统一调度管理，使得电力系统的运行更加稳定可靠。

通过合理分配水能资源，可以有效地降低电力系统的负荷峰值，提高电网的供电能力，确保电力系统的稳定运行。

3.降低环境污染水电资源作为清洁能源，其开发利用对环境的影响相对较小。

流域梯级水电厂联合优化调度能够最大限度地提高水电资源的利用效率，减少对传统火电的依赖，进而降低环境污染。

1.水资源的不确定性流域水电站联合优化调度面临着水资源的不确定性，如降水量的不确定性、水位波动等因素都会对调度决策产生影响。

如何应对这些不确定性，提高调度决策的准确性和稳健性是一个亟需解决的挑战。

2.多方利益的协调流域梯级水电站涉及到多个利益主体，如各个水电站的所有者、电力系统运营商等。

如何在各方的利益之间进行协调，达成共识，实现联合优化调度是一个复杂的问题。

3.系统规模的复杂性流域梯级水电站联合优化调度涉及到多个水电站的联合调度，系统规模庞大，变化复杂。

如何建立高效的模型和算法，实现对系统规模的快速调度优化成为了一个挑战。

三、未来发展方向1.建立多源数据融合的模型未来在联合优化调度领域，可以尝试建立多源数据融合的模型，集成水文数据、气象数据、电力系统数据等多种信息源，为决策提供更为全面的信息支持。

2.采用智能优化算法在联合优化调度中，可以尝试采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，通过不断的迭代求解，找到最优的调度策略。

梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发

梯级水电站短期优化调度算法研究及软件开发费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【摘要】Because the traditional dynamic programming algorithm and POA algorithm are easy to appear dimension-disaster in solving the short-term optimal dispatching of cascade hydropower stations.Taking the cascade hydropower stations in APeng RiverBasinofChongqingasanexample,animprovedDynamicProgrammingwit hSuccessiveApproximation (DPSA) algorithm is proposed based on the actual operation demand,and then an optimization model with maximum power output is established by using this algorithm.The corresponding application software is also developed.The results show that improved DPSA algorithm has high efficiency and good convergence,and can meet the requirements on dispatching of cascade hydropower stations.%传统的动态规划算法和POA算法在求解梯级电站短期优化调度上容易出现维数灾的问题,为此以重庆阿蓬江流域梯级水电站为例,根据实际调度需求提出了改进逐次逼近动态规划算法,建立了梯级水电站发电量最大模型,并开发了相应的高级应用软件.结果表明,其运算效率高,收敛性好,能够满足梯级水电系统的调度需要.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2013(039)007【总页数】4页(P86-88,106)【关键词】短期优化调度;改进逐次逼近动态规划算法;软件;梯级水电站【作者】费如君;卢毓伟;樊绍华;周怡先;齐明臣【作者单位】中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000;中国水电顾问集团中南勘测设计研究院,湖南长沙410014;重庆乌江电力有限公司,重庆409000【正文语种】中文【中图分类】O241.5;TV697.120 引言随着流域大规模的梯级开发和水电站群增多,各电网公司和流域开发公司对于梯级水电站联合调度和精细化调度的要求也越来越高.而梯级水电站群优化调度问题本身是一个约束和限制条件相对复杂的高维、非线性优化问题,因此建立一个既能满足众多约束条件又兼顾计算时间和计算精度的求解梯级联合优化调度模型的方法显得尤为必要.国内外学者对于动态规划算法和POA算法等传统算法以及遗传算法、粒子群算法等新的智能算法都进行了研究,但这些方法或多或少存在一定的局限性,如传统动态规划算法的 "维数灾"问题、POA算法比较依赖初始状态[1-2]、遗传算法[3]和粒子群算法[4]过收敛易早熟等.为此,本文以逐次逼近动态规划算法 (Dynamic Programming with Successive Approximation,DPSA)[5]的改进算法为基础,结合阿蓬江梯级水电站短期优化调度实例进行研究,并进行了软件的开发,取得了较好的效果.1 数学模型1.1 目标函数梯级水电站短期优化调度是研究一天或几天的时间内,在满足电站各种约束的条件下实现最优用水和负荷分配[6-8].一般说来,水电系统短期优化调度主要采用两大类最优准则:用水一定下总发电量或发电总效益最大准则和负荷过程一定下用水量最小或梯级蓄能最大准则.本文在考虑梯级各水库的蓄水、水位限制、水流滞时、电站泄流和出力等约束条件下,以调度期内一定用水量下梯级总发电量最大化为准则,建立梯级水电站短期优化调度模型[9],目标函数式中,E为调度期内梯级水电站总发电量;NP为梯级水电站发电保证率;Ai为第i个电站出力系数;Qi,t为第i个电站在第t时段发电流量,m3/s;N为梯级水电站总数;Hi,t为第i个电站在第t时段平均发电净水头,m;T为调度期内计算总时段数;Mt 为第t时段分钟数,min.1.2 约束条件水量平衡约束水库蓄水量约束水电站机组过水能力流量约束电站出力约束水库之间的水力联系还有其他非负约束.式中,Vit,Vit+1分别为第i个电站第t时段初、末水库蓄水量,m3;qi,t为第i个电站第t时段入库流量,m3/s;Si,t为第i个电站第t时段弃水流量,m3/s;Δt为计算时段长度,s;Vit,min,Vit,max分别为第i个电站第t时段应保证的水库最小蓄水量和允许的水库最大蓄水量,m3(考虑到防洪要求);Qit,min为第i 个电站第t时段所要求的最小过机流量,m3/s;Qit,max为第i个电站第t时段最大过机流量,m3/s;Ni,min为第i个电站允许的保证出力,MW;Ni,max为第i个电站的装机容量,MW;Ri,t为第i水库第t时段的平均入库流量,m3/s;Δti-1为第i-1电站到第i电站的水流滞时对应的时段数;Ii,t为第t时段第i-1电站到第i电站之间的区间平均入流,m3/s.览器/服务器)模式在数据访问上的统一.系统充分汲取了软件技术领域的最新成果和先进的技术理念,全面采用面向对象技术、组件技术和.NET技术,包含多种调度模型、可扩充、可定制和配置多种调度方案.其中梯级短期优化调度部分的主要界面见图2~图7.图1 梯级调度系统功能模块图2 系统主界面图3 梯级调度短期优化调界面2 软件开发本梯级水电站优化调度系统 (见图1)开发选择微软公司的Visual ,数据访问基于Web Service,实现 C/S(客户/服务器)与 B/S(浏图4 人机交互图5 方案存库图6 方案会商示意图7 结果图表显示对比3 实例阿蓬江为乌江下游右岸的一级支流,跨鄂渝两省区.目前,阿蓬江流域已经建成并投入运行的有朝阳寺、舟白、渔滩、箱子岩、大河口和梯子洞6座水电站水库 (见图8),其中朝阳寺和大河口水库为不完全年调节水库,其他的均为日调节水库.由于重庆乌江电力有限公司 (以下简称 "公司")对朝阳寺尚无调度权,现阶段主要是对朝阳寺以下的5个电站 (见表1)进行梯级联合优化调度.该流域属于山区型河流,各电站对下游河道没有防洪任务,因此水库主要以发电为主.另外,由于公司建设有自己的小型电网,电力能源的大部分用于内部的冶金企业;在此条件下,建立短期梯级发电量最大模型是合适的.图8 阿蓬江流域梯级电站分布示意表1 水电站特征参数水库名称装机容量/MW舟白 8.76 444.5 447.5 2.7 24渔滩8.30 425.82 430.6 3.5 28箱子岩 8.65 403 404 4.62 32大河口 8.99 369 385 13.6 82.5梯子洞 8.47 321.33 322.5 7.4 36出力系数死水位/m 正常蓄水位/m 保证出力/MW在调度软件中分别嵌套了POA、PSO和改进DPSA 3种算法对梯级水电站短期发电进行了优化计算,调度结果见表2.值得说明的是, PSO算法在短期调度中,由于计算时段划分较细且生成的放水流量决策随机性较强,因此在求解中每次优化的结果都会有差异,本文利用PSO算法进行优化求解时是通过多次计算选择一个较优的结果参与比较的.这种解的不唯一性也在很大程度上限制了PSO等智能算法的推广,尤其是在工程实践中的应用.表2 梯级优化调度结果对比方案发电量/万kW.h 运算时间/s舟白渔滩箱子岩大河口梯子洞梯级改进DPSA 11.67 15.11 17.91 89.13 45.31 179.13 20 PSO 11.70 15.15 17.92 88.23 45.30 178.30 25 POA 11.69 15.21 17.93 88.79 45.07 178.69 40由3种算法的计算结果可以看出,改进DPSA算法由于在对初始解的考虑上更为充分,且将多维问题分解成一维,其计算时间和结果都是最优的;PSO算法由于考虑了解空间的全局性,因此也能得到不错的解,但其解不是唯一的;而POA算法在梯级水库调度中并没有从水库数量的角度去降维,因此求解的时间稍长,若要解决更加复杂的水库群调度问题,其缺点则会凸显.3种算法在水库日调度中计算得到的梯级发电量几乎一致.这是由于计算中各水库并无弃水产生,因此在水能的利用上差别不大.综合上述结果可看出,改进的DPSA算法在梯级水库短期优化调度应用中有一定的优越性.4 结论由于梯级水电站短期优化调度对于模型的求解精度和时间有着较高的要求,但目前传统的动态规划算法和智能算法对于多维水库的优化问题在计算耗时和解的稳定性上均存在一定的局限性.本文提出了基于发电量最大模型的梯级水电站短期优化调度算法,并编制了调度软件.应用情况表明,优化调度结果合理、有效,软件界面友好,操作方便,系统实时运算效率高,能够为梯级水电站群短期优化调度提供重要的决策支持.参考文献:[1] 方红远,王浩,程吉林.初始轨迹对逐步优化算法收敛性的影响[J].水利学报,2002(11):27-30.[2] 宗航,李承军,周建中,等.POA算法在梯级水电站短期优化调度中的应用[J].水电能源科学,2003,21(1):46-48.[3] 金菊良,杨晓华,丁晶.水资源系统工程[M].成都:四川科学术出版社,2002.[4] 张秋菊,王黎,马光文,等.基于WEB的电网节能发电调度系统[J].水力发电,2010,36(10):76-79.[5] 黄强,畅建霞.水资源系统多维临界调控的理论与方法[M].北京:中国水利水电出版社,2007.[6] 张丽娜.水电站优化调度模型及其应用研究[D].大连:大连理工大学,2007.[7] 费如君,董增川,等.改进加速遗传算法在梯级水电站优化调度中的应用[J].水力发电,2008,34(8):8-11.[8] 陈洋波,陈安勇.水库优化调度-理论.方法.应用[M].武汉:湖北科学技术出版社,1996.[9] 董子敖,水库群调度与规划的优化理论和应用[J].济南:山东科学技术出版社,1989.[10] 马光文,刘金焕,李菊根.流域梯级水电站群联合优化运行[M].北京:中国电力出版社,2008.。