考虑调峰深度的梯级水电站短期发电计划制作方法

考虑调峰深度的梯级水电站短期发电计
划制作方法
摘要：近年来，为了达到目的，积极发展风能、光伏发电、储能等新能源，
电网用电结构也在不断调整。

新能源系统联动带来的峰谷差异和峰位增加问题仍
然是电力系统面临的主要问题之一。

水力发电机是高质量的最高电源，操作简单，调节范围广，操作灵活，启动快。

目前，水电调度专家对单层水电站的长期和短
期峰进行了大量研究，但大部分研究集中在大型电网、流域间、大型单层水电站
的峰峰峰上，监管力度较弱的中小流域峰值需求较小。

中小型流域的电力管理受
最严格的管理法规约束，例如配电、群组标示、环境条件等。

短期电力需求的实
际规划，不仅要满足峰值、水释放和高水位的综合需求，最大峰值负荷的规划方
法也很复杂，无助于优化计算。

对于传统的规划方法，电力规划过程不够灵活，
无法很好地了解电网的电力需求。

关键词：调峰深度；梯级水电站；短期发电计划；制作方法；
引言
为大力落实“30·60碳达峰碳中和”目标，构建清洁低碳、安全高效的能源
体系，水电、风电、光伏等可再生能源将是我国能源发展的主导方向，在未来能
源转型中发挥支柱引领作用。

然而，风光强烈的波动性特征也给清洁能源消纳和
电力系统安全稳定运行带来严峻的挑战。

水电作为启停迅速、运行灵活、响应快速、调节幅值大、技术成熟的传统优质可再生能源，是构建以风光新能源为主体
的新型电力系统的重要支撑。

1新时期我国流域梯级水电开发面临的新挑战
从我国水域不可开采水资源的建设条件到发展双碳目标导体和水处理系统的
要求。

在一个新时代，我们的供水在发展、运营、管理、机构和机制方面也面临
着一系列挑战。

分层水电站的安全和应急管理对水电开发提出了新的挑战。

近年
来，极端天气事件导致了标准高洪涝频率的洪水，目前还没有统一的系统安全管
理机制。

此外，分层水电站可以在单个项目中设计和施工，从而导致节能设计标
准的偏差。

水下测站的安全和应急管理是困难的。

其中一个原因是气流阻力异常，该地区短时间降水大，极端天气事件导致洪水泛滥，导致中小地区电路板电压升高。

第二种是上下流域标准的偏差。

这就是不同作业单位的高水位和水坝，通信
协调机制不足，导致流域管理困难。

第三，在我们中小型大坝中有许多病原体。

流域大坝的管理非常困难，超标准倒塌时，中、低电力线的浪涌威胁。

2数学模型
对于以发电为主的流域梯级水电站，龙头水电站的主要任务是承担电网的峰
值调频，而对于下游水电站，则是高效的地区发电，并最大限度地减少水的排放。

考虑到不同电厂不同的发电水头、机组类型、装机容量、相同的水排放量代表不
同的水排放量，以峰值为目标进行短期优化调度。

根据供水情况，可以选择汛期
模型、旱季模型和季节模型。

这些模型的区别在于不同的峰值范围和水排放量。

洪水季节会有大量的水到来。

由于下游水电站调节特性有限，为避免水排放，龙
头水电站的出力不易发生较大波动。

因此，梯级水电站的运行得到了优化，目的
是最大限度地排放水。

枯水期出水较少，可充分利用主导电站调节水库减少逐级
出水，首先减少电网峰谷压力，以最小化电网峰荷落差为目标。

当梯级水流的水
量等于年平均水量时，由于下游梯级水电站的调节特性有限，龙头水电站的过度
峰值可能导致下游梯级水电站无法通过自身的存量吸收不平衡的水。

从而通过限
制主导水电站峰值调节范围，逐级控制整个输出过程。

3日前调度模型
此前规划的目标是充分利用水电站，充分利用水库的灵活适应性和高能源需求，减少风力发电的一次性电力补偿、照明灯、自然波动和风力发电的零星中立性，提高捆绑电力的质量，指导补充系统，为前一天制定可接受的共同供电计划，促进新能源的产生。

一般来说，干旱时期的水流必须利用其峰值功率将功耗推到
峰值。

洪水期间的主要任务是在洪水安全时增加供电，以及除其他外通过其他电源，例如电力。

在多节能模式下，原水发动机的系统设置在线路供应上。

根据网
格是否达到峰值，提出了峰值平衡模型和效率平衡模型。

该性能补偿模型考虑了
白天不同的峰值电流值，主要侧重于水、风、照明和照明计划的日常能效性能。

目标函数与此处不再描述的公式(1)相对应。

在峰值模式下，设计模型的目的是
使网格的剩馀负荷保持尽可能稳定，以便为电源操作提供最佳基础，例如电力、
核能等。

最大限度地减少剩馀负荷。

规划周期以小时/15分钟或更短的时间完成。

4求解算法
梯级水库间具有复杂的水力、电力联系，其联合调度是一个多约束、高维、
动态的非线性问题。

中长期调度模型和日前调度模型的效益补偿模式以多能互补
系统发电效益最大为目标，可采用动态规划（DP）及其改进算法、以及遗传算法
等进化算法进行求解。

日前调度模型调峰补偿模式的目标函数为剩余负荷均方差
最小，调度决策过程具有后效性，不再适宜用DP类算法求解，可采用非线性规划、遗传算法等进化算法进行求解。

实时调度模型本质上是“以电定水”的梯级
负荷优化分配模型，DP、差分进化算法（DE）、粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）等都有较多应用。

求解算法不是本次研究的重点。

研究选用求解以发电效
益最大、剩余负荷方差最小、梯级余留蓄能最大为目标的常用且成熟的算法进行
求解。

具体地，中长期调度模型和日前调度模型的效益补偿模式，采用动态规划
逐次逼近算法（DPSA）求解，以水库库容为决策变量；日前调度模型调峰模式采
用步粒子群优化混合算法（HPPSO）求解，以水电站出力为决策变量；实时调度
模型采用DP进行求解，以水库库容为决策变量。

5梯级电站发电优化策略
1)在印刷电路板的实际电力需求期间，应改善与两家最大运营公司的通信协调。

在电网发生重大变化时，迅速主动地与对方电网通信，在情况允许时尽可能
调整电网计划，以避免出现浪费水、水泛滥等风险；2)改进两家主要运营公司对
业务流程的分析总结和时间安排的检验标准，严格遵守规划规程，确保能源使用
平稳。

3)及时掌握事件情况、事故原因和可能的恢复时间，密切监控电路板上Onion功能的状态；4)根据实际运行条件及时改变电厂运行，降低能耗；5)考虑
损失性能对大坝运行的影响，如果大坝即将达到上限，及时调整大坝运行方式，
确保设施和大坝上下方向的安全；6)必要时提前通知有关单位和地区；7)检查故
障组的状态，按照上级规划命令逐步恢复PCB分配器的正常功能；8)当电厂运行
受到影响或损坏时，立即采取措施恢复电厂的正常运行，以尽量减少电厂的功耗。

结束语
梯级水电利用其灵活的调节能力和强大存储能力，在多能互补调度中承担着“超级电池”的角色。

充分发挥梯级水电的联合调度作用，能显著提高互补系统
发电效益，大幅度降低风光预测不确定性带来的发电量缺额，降低互补系统失负
荷概率和最大失负荷深度，提升互补系统实时跟踪负荷的能力，保证互补系统供
电可靠性。

在承担电网调峰任务的同时很好地实现了全流域水资源利用情况，针
对调节能力不强的梯级水电站所建立的模型求解结果具有很强的实用性。

其中，
实时调度仅研究到梯级水电站层面，未考虑到水电机组运行的众多复杂约束。

在
调节风光预报不确定性时，如何增加水电机组的调节灵活性，避免水电机组长期
处于不利运行工况，降低机组频繁启闭、频繁穿越振动区等风险是需要进一步研
究的课题。

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