CN103065206A - 复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于水电调度运行领域，公开了一种复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法，通过增大单一时段步长，弱化或松弛时段耦合型约束，扩大决策变量的可行搜索空间，进而改善原问题初始解和优化求解效率。其技术方案为：在相同调度周期内，按照单时段步长从大到小的顺序，依次求解一系列具有相同约束和需求但不同步长的水电站群优化调度问题，在求解过程中，小步长问题的初始出力过程直接采用上一阶段大步长问题的优化出力结果，并通过定出力调节计算确定该问题初始解。本发明的有益效果是无需对传统优化调度算法进行改进，只需多次使用即可提高水电站群优化调度质量，降低应用难度，具有重要的推广使用价值。

Description

复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法

技术领域

本发明涉及水电调度运行领域，特别涉及一种复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法。

技术背景

水电站群短期优化调度是一个具有大量复杂约束和需求的非线性高维优化问题，特别是水电站的出力爬坡上限、开机与停机最小持续时段数、出力波动控制等复杂时段耦合型约束，给水电调度问题的高效求解带来很大困难，而且这种困难程度还在不断加剧。近几年，随着电网精细化控制要求的不断提高，水电站的运行控制要求也更加严格，通常表现在对电站出力有强制性要求，使得时段耦合型约束的数量快速增加，耦合程度更加紧密。例如，日计划需求从48点（30分钟步长）变为96点（15分钟步长），导致所有约束条件个数成倍增加，尤其时段耦合型约束，在控制需求不变的条件下，时段耦合个数直接翻倍，相邻时段间的出力爬坡上限也直接减半，单一时段的可行决策空间显著缩小；还有其他从电网和电站安稳、经济运行出发提出的特殊任务需求，也不同程度地增加了约束条件的个数和难度。在这种情况下，直接使用传统优化算法进行优化求解面临着较大困难，需要结合水电站群短期调度问题特点，特别是时段耦合型约束特点，设计切实可行且高效的优化方法。

目前国内外相关研究成果鲜有针对时段耦合型约束设计特别的求解方法或处理策略，已有的关联调整模式通常需要对优化算法本身进行改进，耦合难度较大，已发表成果多用于逐次逼近算法，当采用其他成熟水电调度算法时，很难与这种模式充分结合，发挥其有效作用，限制了其推广使用。本发明成果无需对传统优化调度算法进行改进，只需多次使用即可提高水电站群优化调度质量，降低应用难度，具有重要的推广使用价值。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法，通过增大单一时段步长，弱化或松弛复杂时段耦合型约束，扩大决策变量的可行搜索空间，进而改善原问题初始解和优化求解效率。

本发明的技术方案为：

一种复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法，按照下述步骤(1)-(6)完成水电站群变尺度优化调度过程：

(1) 解析水电站群优化调度问题的时段步长（一般为15分钟）和调度周期（一般为1日），确定变尺度优化调度方法的时段步长序列，步长个数记为N，并针对所有时段步长，建立一系列具有相同调度周期和约束条件但不同步长的水电站群优化调度问题；

(2) 按步长从大到小的顺序对各问题进行排序，并初设当前待求解问题编号为n=N，对应的时段步长为Δⁿ，其中1≤n≤N；

(3) 根据问题n的步长大小和原问题（编号为n=1）步长的倍比关系，等效转换部分时段耦合型约束，实现复杂约束的简化或松弛；

(4) 确定问题n的初始解。若n=N，说明面临问题是最大步长调度问题，采用常规等流量调节算法生成初始解，各时段发电流量由水库调度期来水量、初始水位和期末水位控制需求求得；否则，将问题n中各水电站的初始出力过程设置为上一阶段问题n+1的优化出力结果，并从上游至下游对各水电站逐时段进行定出力调节计算，确定电站的库水位和发电流量过程；

(5) 利用传统优化调度算法求解问题n。以逐步优化算法作为求解框架，即进行逐时段搜索寻优：对于任一电站m，在任一时段t，固定时段t-1和t+1的末水位Z_m,t-1、Z_m,t+1，按一定流量步长对t时段进行流量离散，并对t时段进行定流量计算，对t+1时段进行定水位计算，对比不同离散状态下的目标值确定t时段最优发电流量和出力，其中1≤t≤T-1，1≤n≤M；

(6) 令n=n-1，若n≥1，则跳至步骤(3)继续求解下一步长调度问题；否则，水电站群变尺度优化调度过程结束，获取最优结果。

本发明对只需在相同调度周期内，按照单时段步长从大到小的顺序，依次求解一系列具有相同约束和需求但不同步长的水电站群优化调度问题，在求解过程中，小步长问题的初始出力过程直接采用上一阶段大步长问题的优化出力结果，并通过定出力调节计算确定该问题初始解。对比现有技术，本发明通过增大单一时段步长，弱化或松弛时段耦合型约束，扩大决策变量的可行搜索空间，在此过程中，无需对传统优化调度算法进行改进，降低了应用难度，同时可改善原问题初始解和优化求解效率。

附图说明

图1是水电站群变尺度优化调度方法不同时间尺度对应关系示意图。

图2是复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法实施流程图。

图3 (a) 是6小时步长调度问题的某水电站最优出力过程图。

图3 (b) 是3小时步长调度问题的某水电站最优出力过程图。

图3 (c) 是1.5小时步长调度问题的某水电站最优出力过程图。

图3 (d) 是15分钟步长调度问题的某水电站最优出力过程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

水电站群优化调度考虑大量复杂时段耦合型约束是为了保证电网和电站的安全、优质、经济运行，但与此同时也大大增加了水电优化调度的难度，如何高效处理这些复杂的时段耦合型约束，以改善优化调度质量和求解效率，这方面文献报道极为少见。本发明充分分析了水电调度中时段耦合型约束的特点，从简化或松弛约束以改进初始解的角度出发，提出针对复杂时段耦合型约束的水电站群变尺度优化调度方法，通过依次解决一系列具有相同约束和需求但不同步长的水电站群优化调度问题，最终改善原问题初始解和求解效率。

本发明的变尺度优化调度方法首先需要初始化时段步长序列，考虑到原始水电调度问题的步长一般为15分钟，所以选定的序列步长值应均为15分钟的倍数，且相邻两个步长大小也应该成整数倍关系，例如6小时-3小时-1.5小时-15分钟、或者8小时-4小时-2小时-1小时-15分钟等步长组合情况。

针对不同的时段步长，建立水电站群优化调度模型，为更好地发挥不同流域梯级水电站在电力系统中的发电作用，可在流域之间实行目标差异化调度，根据水电站的运行特点，考虑调峰和发电量最大两个优化目标。其中，调峰以水电调节后的剩余负荷最大值最小构建目标函数，可表示为

$\min f_1=\underset{1\≤t\≤T}{\max }(C_t-\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,t})$

式中t、T分别为调度时段编号和总数，m、M分别为水电站编号和总数，Δ_t为t时段小时数，C_t为t时段的系统负荷，p_m,t为电站m在时段t的平均出力；发电量最大是提高水能资源发电利用率，以水电系统的调度期发电量与调度期外的潜在可发电量总和最大化来构建目标函数，可表示为

$\max f_2=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,t}\×{\mathrm{\Δ}}_t+\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ed}}_m$

式中Δ_t为t时段小时数；Ed_m为电站m调度期外的潜在可发电量（下称滞时电量）。由于调度期外的各种计算条件均未知，因此采用调度期平均耗水率简化计算，见下式

${\mathrm{Ed}}_m=\underset{k=1}{\overset{{\mathrm{Kd}}_m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Vd}}_m^k/(\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{q}_{m,t}\×3.6/\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,t})\×{10}^{-3}$

式中Kd_m为电站m直接和间接上游电站的总个数；

为电站k出库中流入电站m调度期外的总水量；q_m,t为电站m在时段t的发电流量。

为保证优化结果的可行和可用性，水电调度问题需要考虑出力爬坡限制、开停机最小持续时段数要求、电站出力波动控制约束等时段耦合型约束，具体如下

出力爬坡限制约束：限制电站在相邻时段间的出力增减幅度，可表示为

$\left\{\begin{array}{cc}{p}_{m,t}-p_{m,t-1}\≤{\mathrm{pr}}_m& \mathrm{if}{p}_{m,t}\≥p_{m,t-1}\\ p_{m,t-1}-p_{m,t}\≤{\mathrm{pr}}_m& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

式中pr_m为电站m在相邻时段间的最大出力增减值。

开停机最小持续时段数要求：限制电站频繁开停机，延长机组使用寿命，可表示为

$\left\{\begin{array}{cc}{p}_{m,t}>0& \mathrm{if}{p}_{m,t-{\mathrm{tg}}_m}=0\mathrm{and}{p}_{m,t-1}>0\\ p_{m,t}=0& \mathrm{if}{p}_{m,t-{\mathrm{ts}}_m}>0\mathrm{and}{p}_{m,t-1}=0\\ p_{m,t}\≥0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

式中tg_m，ts_m分别为电站m开机与停机的最小持续时段数，tg_m＞1，ts_m＞1。

电站出力波动控制约束：避免电站出力频繁波动，可表示为

$(p_{m,t-\mathrm{\α}+1}-p_{m,t-\mathrm{\α}})(p_{m,t}-p_{m,t-1})\≥0,\mathrm{\α}=\mathrm{1,2},...,{\mathrm{te}}_m$

式中te_m为一轮出力升降过程中最高或最低点需持续的最少时段数，te_m＞1。

除上述时段耦合型约束之外还涉及到其他电站约束条件集合，这是为了满足电网和电站安全、经济运行。约束条件集合如下

水量平衡方程：保证单站时段维以及上下游电站空间维上的水量平衡，可表示为

$V_{m,t+1}=V_{m,t}+3600\×(Q_{m,t}-q_{m,t}-{\mathrm{Ql}}_{m,t}){\mathrm{\Δ}}_t$

式中V_m,t为电站m在时段t的库容；Q_m,t为电站m在时段t的入库流量，；Qn_m,t为电站m在时段t的区间流量；Ku为电站m直接上游电站的总个数；

为考虑水流滞时后k号电站流入电站m时段t的总流量；Ql_m,t为电站m在时段t的弃水流量。

水电出力上下限：限制水电系统的总出力，取决于火电机组的开停机状态与电网的安稳运行要求，可表示为

${\underset{\‾}{N}}_t\≤\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{m,t}\≤{\stackrel{\‾}{N}}_t$

式中

，

分别为水电系统在时段t的出力上限与下限。

单站控制目标需求：是电站在调度运行期的期望目标，一般参考中长期运行计划设定，可表示为

$Z_{m,T}=Z_{m,T}^{\′}$

式中Z_m,T，Z＇_m,T分别为电站m在时段T的计算期末水位和给定的期末水位需求。

发电流量约束：一般考虑上限限制，取决于水轮机的最大过流能力、机组检修计划等，可表示为

$q_{m,t}\≤{\stackrel{\‾}{q}}_{m,t}$

式中

为电站m在时段t的发电流量上限。

生态流量约束：在发电调度中一般考虑下限，是满足下游航运、灌溉、生态用水的基本下泄流量要求，可表示为

${\underset{\‾}{S}}_{m,t}\≤S_{m,t}\≤{\stackrel{\‾}{S}}_{m,t}$

式中S_m,t，

，

分别为电站m在时段t的出库流量及其上下限。

电站出力约束：限制电站的发电出力，取决于发电机组的最小技术出力、机组检修容量等指标，可表示为

${\underset{\‾}{p}}_{m,t}\≤p_{m,t}\≤{\stackrel{\‾}{p}}_{m,t}$

式中

，

分别为电站m在时段t的平均出力上下限。

库水位约束：保证水库运行在安全合理的水位范围，在短期调度中，主要考虑日调节或径流式电站，这类电站的库水位受来水等不确定性因素影响较大，为保证运行安全，一般距实际水位上下限分别预留一定的空间作为计算水位限制，可表示为

${\underset{\‾}{Z}}_{m,t}\≤Z_{m,t}\≤{\stackrel{\‾}{Z}}_{m,t}$

式中Z_m,t，

，

分别为电站m在时段t的上游水位及其上下限。

振动区约束：反映水轮机或发电机组在某些水头或出力下出现的气蚀与振动现象，使电站避开该区域运行，可表示为

$(p_{m,t}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{ps}}}_{m,t,k})(p_{m,t}-{\underset{\‾}{\mathrm{ps}}}_{m,t,k})>0$

式中

，

分别为电站m在时段t的第k个振动区上下限。

对于任一时段步长为Δⁿ的水电调度问题，根据与原始问题（编号为n=1）时段步长的倍比关系，重新描述部分时段耦合型约束，以消除或者弱化这些复杂约束，降低问题求解难度，其中1≤n≤N。

出力爬坡限制约束可转换为

$\left\{\begin{array}{cc}{p}_{m,t}-p_{m,t-1}\≤\frac{{\mathrm{pr}}_m\×{\mathrm{\Δ}}^n}{2{\mathrm{\Δ}}^0}& \mathrm{if}{p}_{m,t}\≥p_{m,t-1}\\ p_{m,t-1}-p_{m,t}\≤\frac{{\mathrm{pr}}_m\×{\mathrm{\Δ}}^n}{2{\mathrm{\Δ}}^0}& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

开停机最小持续时段数要求可转换为

式中

表示当前问题的开机最小持续时段数要求；若，则当前问题不存在开机最小持续时段约束；同理，若

，则当前问题不存在停机最小持续时段约束。

电站出力波动控制约束可转换为

式中表示当前问题的出力最高或最低点需持续的最少时段数；若，则不存在出力波动控制约束。

对于任一水电调度问题n，其初始解有两种确定方法。当n=N时，说明面临问题是最大步长调度问题，采用常规等流量调节算法生成初始解，各时段发电流量由水库调度期来水量、初始水位和期末水位控制需求求得，见下式

${\stackrel{\‾}{q}}_m=(V_m\left(Z_{m,0}\right)+Q_{m,t}\×{\mathrm{\Δ}}^n\×3600\×T-V_m\left(Z_{m,T}\right))/({\mathrm{\Δ}}^n\×3600)$

式中Z_m,0为电站m的初始水位，V(·)为电站m的库容~水位函数关系。

当n＜N时，将问题n中各水电站的出力过程初设为问题n+1的优化出力结果，见下式

式中

表示问题n中电站m在时段t的平均出力。采用二分法逐时段进行定出力调节计算，确定电站的库水位和发电流量过程，出力求解公式如下

$p_{m,t}=f(Z_{m,t},Z_{m,t+1},q_{m,t},{\mathrm{Ql}}_{m,t},{\mathrm{\Δ}}_t)$

式中f(·)表示水头、发电流量与平均出力之间的关系函数（或者HNQ发电特性曲线）。

在上述初始解基础上，进一步对问题搜索寻优，获取最优解。本发明对于任一步长的水电调度问题，均采用成熟的传统优化调度算法求解，此处不再赘述。

图2是复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法实施示意图。根据上述思想，一次完整变尺度优化调度过程，按照下述步骤(1)-(6)予以实现：

(1) 解析水电站群优化调度问题的时段步长（一般为15分钟）和调度周期（一般为1日），确定变尺度优化调度方法的时段步长序列，步长个数记为N，并针对所有时段步长，建立一系列具有相同调度周期和约束条件但不同步长的水电站群优化调度问题，见图1；

(2) 按步长从大到小的顺序对各问题进行排序，并初设当前待求解问题编号为n=N，对应的时段步长为Δⁿ，其中1≤n≤N；

(3) 根据问题n的步长大小和原问题（编号为n=1）步长的倍比关系，等效转换部分时段耦合型约束，实现复杂约束的简化或松弛；

(4) 确定问题n的初始解。若n=N，说明面临问题是最大步长调度问题，采用常规等流量调节算法生成初始解，各时段发电流量由水库调度期来水量、初始水位和期末水位控制需求求得；否则将问题n中各水电站的初始出力过程设置为上一阶段问题n+1的优化出力结果，并从上游至下游对各水电站逐时段进行定出力调节计算，确定电站的库水位和发电流量过程；

(5) 利用传统优化调度算法求解问题n。本发明以逐步优化算法作为求解框架，即进行逐时段搜索寻优，基本原理为：对于任一电站m，在任一时段t，固定时段t-1和t+1的末水位Z_m,t-1、Z_m,t+1，按一定流量步长对t时段进行流量离散，并对t时段进行定流量计算，对t+1时段进行定水位计算，对比不同离散状态下的目标值确定t时段最优发电流量和出力，其中1≤t≤T-1，1≤m≤M；

(6) 令n=n-1，若n≥1，则跳至步骤(3)继续求解下一步长调度问题；否则，水电站群变尺度优化调度过程结束，获取最优结果。

以我国云南电网8个流域共30座水电站短期调度为例，其中澜沧江来水丰富，且梯级电站具有较大的调节库容和装机容量，能够提供接近3倍调峰需求的发电容量，故让其承担系统调峰任务，即采用调峰电量最大目标，其余电站则采用发电量最大目标。

上表1给出了单一尺度优化调度方法和变尺度优化调度方法的结果统计指标，图3(a)~(d)分别给出了不同步长调度问题的某电站最优出力过程。从余荷标准差、发电量、计算耗时可以得出，本发明的变尺度优化调度方法结果较单一尺度方法得到了明显改善，调峰效果更为理想（余荷标准差越小越优），增发电量2394MWh，而且计算效率提高了约7%。进一步分析变尺度优化调度方法求解过程中，某日调节电站不同时段步长的中间优化结果，可以看出，随着时段步长的逐渐减小，该电站的发电量逐渐增大，即优化解不断改进，也就说明本发明的变尺度优化调度方法可以改善原问题的初始解。

Claims (1)

1.一种复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法，其特征包括如下步骤：

(1) 解析水电站群优化调度问题的时段步长和调度周期，确定变尺度优化调度方法的时段步长序列，步长个数记为N，并针对所有时段步长，建立一系列具有相同调度周期和约束条件但不同步长的水电站群优化调度问题；

(2) 按步长从大到小的顺序对各问题进行排序，并初设当前待求解问题编号为n=N，对应的时段步长为Δⁿ，其中1≤n≤N；

(3) 根据问题n的步长大小和原问题步长的倍比关系，等效转换部分时段耦合型约束，实现复杂约束的简化或松弛；

(4) 确定问题n的初始解；若n=N，说明面临问题是最大步长调度问题，采用常规等流量调节算法生成初始解，各时段发电流量由水库调度期来水量、初始水位和期末水位控制需求求得；否则，将问题n中各水电站的初始出力过程设置为上一阶段问题n+1的优化出力结果，并从上游至下游对各水电站逐时段进行定出力调节计算，确定电站的库水位和发电流量过程；

(5) 利用传统优化调度算法求解问题n；以逐步优化算法作为求解框架，即进行逐时段搜索寻优：对于任一电站m，在任一时段t，固定时段t-1和t+1的末水位Z_m,t-1、Z_m,t+1，按一定流量步长对t时段进行流量离散，并对t时段进行定流量计算，对t+1时段进行定水位计算，对比不同离散状态下的目标值确定t时段最优发电流量和出力，其中1≤t≤T-1，1≤m≤M；

(6) 令n=n-1，若n≥1，则跳至步骤(3)继续求解下一步长调度问题；否则，水电站群变尺度优化调度过程结束，获取最优结果。

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