CN103310096A - 水轮机效率加权因子量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水轮机效率加权因子量化方法，包括以下步骤：建立多目标日负荷方案；划分代表水头；划分代表负荷；查找各旬目标日负荷系列特征值；查找各旬目标日负荷24h内各整数时段的开机台数数组和单机负荷数组f；检查旬电力电量平衡，对没有达到旬电力电量平衡的开机及负荷分配方案，调整电力电量平衡优化系数；根据计算的电力电量平衡优化调整系数，优化调整相应旬日负荷单机负荷数组的设定值，将优化后统计计算各代表水头及各代表负荷下的旬电量平衡的水轮机加权因子分布。本发明基于旬电量平衡提供了水调和电调的综合优化调度方案，调度方案符合电站的开发目标，保证了电站和机组的最优运行方式。

Description

水轮机效率加权因子量化方法

技术领域

本发明涉及本发明属水力发电技术领域，更准确地说本发明涉及一种前期用于指导水轮机水力开发、后期用于评价水轮机能量性能指标即加权平均效率的水轮机效率加权因子量化方法。

背景技术

能量、空化、水力稳定是评价水轮机性能的三大主要参数。水轮机的效率高低反应了水轮机能量转换能力的大小，直接影响电站的经济效益。对于确定的水轮机，当水流满足进口无撞击入流和出口法向出流条件时，水轮机的效率最高，当水轮机运行工况偏离最优点，水轮机效率就发生变化。在工程应用中，通常做法是在水轮发电机组招标文件中，给定水轮机加权因子表，制造厂家以此进行水轮机水力开发、优化转轮，用户则按水轮机加权平均效率评价水轮机能量性能指标，验收转轮。

在中华人民共和国国家标准《水轮机基本技术条件》（GB15468）和国际电工委员会的《水轮机模型验收试验国际规程》(IEC60193)以及《水轮机现场验收试验国际规程》中，对水轮机加权平均效率定义的计算公式为：

${\mathrm{\η}}_w=\frac{w_1{\mathrm{\η}}_1+w_2{\mathrm{\η}}_2+w_3{\mathrm{\η}}_3+\·\·\·}{w_1+w_2+w_3+\·\·\·}$

式中：

ηi：根据电站具体条件确定的不同水头与不同负荷下水轮机效率；

wi：与各η相对应的负荷历时或电能加权系数，Σwi=100

因此，研究水轮机加权因子，对水轮机水力开发、水轮机特性与电站运行特性的优化匹配具有极为重要的意义。实际上，水轮机加权因子的研究就是对电站运行特性的研究，水轮机水力开发研究是针对电站运行特性的二次研究。

加权因子研究涉及电站工程的水文特性、动能特性、水库调度运行方式、电网调度运行方式，水轮机能量及稳定运行特性等各个方面，最终目标是与电站的开发建设目标一致，实现水调和电调的电力电量平衡，充分发挥电站的安全稳定运行及经济效益。

文献一《论“加权因子’’的权重分布对转轮水力开发的导向作用》（《大电机技术》-2006年第3期第40页）标文件中加权因子表的重要性进行了简单说明，对权重分布的合理性及对水轮机转轮税率开发的导向作用进行了分析。但没有对加权因子的具体拟定方法进行充分研究。

水轮机加权因子研究应该是在长达30年-50年长系列时空变化复杂的水文动能特性基础上进行水调和电调的电力电量平衡研究，以准确反映电站的运行特性。长期以来，由于研究对象的数据量巨大，且电调过程的不确定性，工程中往往采用减小水文、动能系列和周期或者是采用凭借经验带有很大主观性的定性的方法确定水轮机加权因子，这些加权因子与电站实际运行有较大差距，反映在电站建成后实际运行加权因子与原拟定加权因子不同或差异较大，从而导致开发的水轮机运行特性与电站运行特性达不到最优匹配，造成机组实际效率下降、振动，转轮裂纹等后果。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术缺陷，而采用多种理论和方法，在旬电量平衡的基础上制定了水调和电调符合电站的开发目标的综合优化调度方案，提高工程的安全稳定性及经济效益的水轮机效率加权因子量化方法。

为了实现上述目的，本发明设计的水轮机效率加权因子量化方法，其方案包括以下步骤：

第一步，建立多目标日负荷方案：以旬平均出力N大小和电站装机台数及单机容量为基础，考虑电站在系统中的运行位置及日负荷典型特性，机组稳定运行特性，制定多目标日负荷特性数表n（t，z）和P（t，z），其中t为1天24h整数小时系列数，z为多目标日负荷方案特征值系列数，n（t，z）为日负荷开机台数数表，P（t，z）为日负荷单机负荷数表；

第二步，划分代表水头，在电站运行水头范围内，根据电站特征水头或分段水头将运行水头范围划分成m段，每个水头段用代表水头Hm表示；

第三步，划分代表负荷，一般水轮机加权因子表中代表负荷为60％Pr、70％Pr、80％Pr、90％Pr、100％Pr；

第四步，根据长系列水调计算成果旬平均出力及单机容量，计算、查找各旬目标日负荷系列特征值z；

第五步，根据各旬目标日负荷系列特征值z，查找各旬目标日负荷24h内各整数时段的开机台数数组n（t，z）和单机负荷数组p（t，z）；

第六步，根据下式检查旬电力电量平衡，

$\mathrm{\ΔE}=24N-{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^{24}n(t,z)\·f(t,z)\mathrm{pr}...(3-1)$

如ΔE不等于0，表示旬电力电量没有达到平衡，对没有达到旬电力电量平衡的开机及负荷分配方案，需要重新进行优化调整，可设定ΔE满足一定偏差后即可认为优化过程完成；

第七步，优化电力电量平衡方案，调整电力电量平衡优化系数，计算公式为：

当ΔE<0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{pr}}...(3-2)$

当ΔE>0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{Pr}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}\mathrm{int}(f(t,z)\&CenterDot;n(t,z))\mathrm{Pr}}...(3-3)$

根据计算的电力电量平衡优化调整系数，优化调整相应旬日负荷单机负荷数组p（t，z）的设定值，得出优化调整后的各旬日负荷单机负荷数组fopt（t，z），并重复执行第六步，其中，fopt(t,z)=k*f(t,z)；

第八步，当负荷偏差满足给定的精度要求时停止循环，完成长系列所有旬的n（t，z）和fopt（t，z）优化，作为最终多目标旬电力电量平衡日负荷方案；

第九步，根据代表负荷划定的负荷段，按代表负荷逐旬分别统计代表负荷段内的机组运行台时数；

第十步，根据代表水头Hm划定的代表水头段，按代表负荷统计所有旬在代表水头段及代表负荷段内的机组运行台时数；

第十一步，统计计算各代表水头Hm及各代表负荷下的机组运行台时数与总运行台时数的百分比，即为基于旬电量平衡的水轮机加权因子分布。

本发明提供的水轮机加权因子的量化计算方法，采用多种理论和方法，基于旬电量平衡提供了水调和电调的综合优化调度方案，调度方案符合电站的开发目标，保证了电站和机组的最优运行方式。水轮机加权因子的拟定方法有利于水轮机水力开发目标与电站开发目标的一致，从而提高工程的安全稳定性及经济效益。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

本发明针对电站特性，水轮机加权因子研究遵循以下原则：

1、水轮机加权因子研究在长序列径流水能调度研究成果的基础上进行；

2、电力电量平衡应符合电站水能调度和电力调度原则；

3、电力调度原则应符合电站动能特性、电站在系统中的工作位置、一般日负荷运行特性、水轮机运行特性；

4、为减小水能调度计算结果对实际上下游水位及电站水头的影响，电量平衡以旬为基础进行；

5、根据水轮机运行特性，在效率低和稳定性差的区域安排较少的机组台数和运行时间；

6、加权因子量化统计完成后，可根据经验适当进行调整。

以下以具体试验为实施例说明本发明方法：

根据拟定的原则，加权因子研究采用了旬电量平衡法、多目标日负荷优化法、统计法等技术手段，以长序列动能调度研究成果为基础，按旬电量平衡为基本单元进行日负荷开机台数和机组出力大小组合方案寻优，终形成长序列所有旬的旬电量平衡寻优方案，在所有寻优方案中进行不同代表水头不同代表出力的权重统计，即量化计算出基于旬电力电量平衡的电量加权因子分布。

旬电量平衡基本方法见如下简要过程：以代表水头H1的各旬电力电量平衡见表3-1及相关公式。

表3-1旬电量平衡典型过程表

电站水能调度和电站日负荷调度方案中电站出力及其运行时间所产生的水调电量和调度电量要求按旬平衡，如代表水头H1下的第i旬电力电量平衡要满足下式要求：

N1i×24=Pr×（Σn1i1+0.9Σn1i2+0.8Σn1i3+0.7Σn1i4+0.6Σn1i5+0.5Σn1i6）×Δt

其中：N1i为代表水头H1下第i旬的旬平均出力

Δt=1，ΣΔt=24

n1i1，n1i2，n1i3，n1i4，n1i5，n1i6为不同单机负荷对应每小时下的机组运行台数，n1i≤电站装机台数

显然，满足上述方程有无数个解。因此，进一步的研究要在遵循上述原则的基础上，预先制定多目标日负荷方案，以旬电力电量平衡为基础优化初拟的日负荷方案，选择符合电站运行方式、电量平衡精度最高的优化日负荷方案，直至完成长系列所有旬的多目标优化日负荷方案。

如图1所示，本实施例包括以下步骤：

1）初步建立多目标日负荷方案。以旬平均出力N大小和电站装机台数及单机容量为基础，考虑电站在系统中的运行位置及日负荷典型特性，机组稳定运行特性，制定不小于电站装机台数的多目标日负荷特性数表n（t，z）和P（t，z），其中，n（t，z）和P（t，z）根据电站装机台数、负荷曲线、综合考虑各月水量情况人工制作数表，参阅如下表5-1-1，表5-1-2所示。其中x为1天24h整数小时系列数，z为多目标日负荷方案特征值系列数，n（t，z）为日负荷开机台数数表，p（t，z）为日负荷单机负荷数组；

2）划分代表水头，在电站运行水头范围内，根据电站特征水头或分段水头将运行水头范围划分成m段，每个水头段用代表水头Hm表示；

3）划分代表负荷，一般水轮机加权因子表中代表负荷为60％Pr、70％Pr、80％Pr、90％Pr、100％Pr；

4）根据长系列水调计算成果旬平均出力及单机容量，计算、查找各旬目标日负荷系列特征值z，旬目标日负荷系列特征值Z与开机台数相关，开机台数＝旬平均出力/单机容量；

5）根据各旬目标日负荷系列特征值z，查找各旬目标日负荷24h内各整数时段的开机台数数组n（t，z）和单机负荷数组p（t，z）；

6）根据下式检查旬电力电量平衡，

$\mathrm{\&Delta;E}=24N-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{pr}...(3-1),$

如ΔE不等于0，表示旬电力电量没有达到平衡，对没有达到旬电力电量平衡的开机及负荷分配方案，需要重新进行优化调整，可设定ΔE满足一定偏差后即可认为优化过程完成；

7）优化电力电量平衡方案：

电力电量平衡优化调整系数，计算公式为：

当ΔE<0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{pr}}...(3-2),$

当ΔE>0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{Pr}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}\mathrm{int}(f(t,z)\&CenterDot;n(t,z))\mathrm{Pr}}...(3-3),$

根据计算的电力电量平衡优化调整系数，优化调整相应旬日负荷单机负荷数组p（t，z）的设定值，得出优化调整后的各旬日负荷单机负荷数组fopt（t，z），并重复过程6），其中，fopt(t,z)=k*f(t,z)；；

8）当负荷偏差满足给定的精度要求时停止循环；

9）完成长系列所有旬的n（t，z）和fopt（t，z）优化，作为最终多目标旬电力电量平衡日负荷方案；

10）根据代表负荷划定的负荷段，按代表负荷旬逐分别统计代表负荷段内的机组运行台时数；

11）根据代表水头Hm划定的代表水头段，按代表负荷统计所有旬在代表水头段及代表负荷段内的机组运行台时数；

12）统计计算各代表水头Hm及各代表负荷下的机组运行台时数与总运行台时数的百分比，即得到基于旬电量平衡的水轮机加权因子分布。

具体的操作过程为：

步骤（1）建立电站长系列以旬为单位的水能调度计算成果

步骤（2）建立多目标日负荷方案

根据旬平均出力N大小和电站装机台数，考虑电站在系统中的运行方式及日负荷典型特性，水能条件及机组稳定运行性能等，建立日负荷电力调度目标方案，即电站日负荷特性开机台数数表n（t，z）和单机出力数表P（t，z）。假设电站装机12台85万KW机组，拟定开机台数数表n（t，z）和单机出力数表P（t，z）分别见表5-1-1和表5-1-2。

步骤（3）：划分代表水头段

电站水头范围105.9～163.4m，划分代表水头段6段，分别为105.9m、125.0m、135.0m、145.0m、155.0m、160m。

步骤（4）：划分代表负荷段

一般水轮机加权因子表中机组代表负荷段划分为60%Pr、70%Pr、80%Pr、90%Pr、100%Pr。

步骤（5）：各旬目标日负荷系列特征值z选择计算

长系列水能调度计算成果以旬平均出力方式提供，在长序列中针对每旬旬平均出力N，单机额定容量，计算、选择各旬目标日负荷系列特征值z。计算公式、流程为：

Za＝N/Pr

for i=1to k

if(za-zi)<0then

z=zi

next

其中：

N；旬平均电站出力；

Pr；单机额定出力；

k；多目标日负荷方案数组元素个数；

zi；多目标日负荷方案数组第i个元素；

z：多目标日负荷系列特征值；

步骤（5）根据各旬日负荷目标系列特征值z，在表5-1-1开机台数数表n（t，z）和表5-1-2单机出力数表P（t，z）中查找各时段开机台数及单机负荷，作为该旬优化前的日负荷基本方案。

假设某旬数据如下

入库流量3630m³/s，

出库流量3630m³/s，

水头150m，

旬平均出力N=464.22万kW，

za＝N/Pr＝464.22/85＝5.46，

z=6，

查找表5-1-1和5-1-2可以得到日负荷目标系列特征值z为6的旬的各时段机组开机台数和单机负荷的日负荷方案，详见表5-2，

表5-2    旬特征值z为6的目标日负荷表

时刻	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
													负荷率f	0.7	0.7	0.7	0.7	0.8	0.8	0.8	1.0	1.0	0.9	0.8	0.8
开机台数n	6	6	6	6	7	7	8	9	9	8	7	6
													时刻	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24
负荷率f	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.9	1	1	0.9	0.8	0.7	0.7
													开机台数n	6	6	6	6	6	7	9	9	8	6	6	6

步骤（6）旬电力电量平衡及偏差

根据步骤（5）得到的目标日负荷方案，旬电力电量平衡计算公式为：

按照上式计算，该旬电力电量平衡后电量偏差为ΔE＝-648.22kw。h步骤（7）：旬电力电量平衡优化方法按如下步骤进行，

根据步骤（6）计算得到负荷偏差ΔE大于设定值，需要对日负荷方案进行优化调整，采用调整系数法，计算公式为：

当ΔE<0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{pr}}...(5-2)$

当ΔE>0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{Pr}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}\mathrm{int}(f(t,z)\&CenterDot;n(t,z))\mathrm{Pr}}...(5-3)$

按照上式计算k＝0.94502

步骤（8）：旬电力电量平衡日负荷优化，

对表5-2中各时段单机负荷按照步骤（7）计算所得系数k进行优化调整，旬电力电量平衡日负荷优化结果详见表5-3，

表5-3旬日负荷第一次优化调整后的结果

重复步骤（6），按公式（a）计算ΔE＝0，停止循环，进行下一步。如果ΔE仍然大于设定值，那么继续重复步骤（6）直到ΔE小于设定值。

步骤（9）：完成长系列所有旬的目标日负荷方案优化，方法同上。

步骤（10）：统计各旬代表负荷机组运行台时数，

对长系列水能计算成果中各旬数据按此方法计算，得到各旬代表数据下各时段机组开机台数矩阵A和单机负荷矩阵B。步骤（3）中机组代表负荷段划分为60%Pr、70%Pr、80%Pr、90%Pr、100%Pr。在统计数据时将单机负荷率小于65%Pr的数据计入60％Pr代表负荷段，将单机负荷率大于65%Pr小于75％Pr的数据计入70％Pr代表负荷段，将单机负荷率大于75%Pr小于85％Pr的数据计入80％Pr代表负荷段，将单机负荷率大于85%Pr小于95％Pr的数据计入90％Pr代表负荷段，将单机负荷率大于95%Pr的数据计入100％Pr代表负荷段。统计60％Pr代表负荷段时，首先对单机负荷率矩阵B进行筛选，以单机负荷率小于65％作为条件，保留矩阵B中满足条件的元素，不满足条件的元素改为0，得到矩阵C，将矩阵C和矩阵A间对应的元素相乘再求和就得到各水头下60％Pr代表负荷段的机组运行台时。按照同样方法，计算各水头下70％Pr、80％Pr、90％Pr、100％Pr代表负荷段的机组运行台时。

步骤（11）计算各代表水头Hm代表负荷下的机组运行台时比率，得到水轮机加权因子表。步骤（2）中代表水头已划分为6段，各段代表水头及划分点见表5-4：

表5-4    某电站代表水头及划分点：

将各代表水头下各代表负荷段的机组运行台时数相加后除以总机组运行台时数就得到相应的加权因子。按此方法计算得到的某电站加

权因子见表5-5：

表5-5    某电站加权因子表

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.一种水轮机效率加权因子量化方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步，建立多目标日负荷方案：以旬平均出力N大小和电站装机台数及单机容量为基础，考虑电站在系统中的运行位置及日负荷典型特性，机组稳定运行特性，制定多目标日负荷特性数表n（t，z）和P（t，z），其中t为1天24h整数小时系列数，z为多目标日负荷方案特征值系列数，n（t，z）为日负荷开机台数数表，P（t，z）为日负荷单机负荷数表；

第二步，划分代表水头，在电站运行水头范围内，根据电站特征水头或分段水头将运行水头范围划分成m段，每个水头段用代表水头Hm表示；

第三步，划分代表负荷，一般水轮机加权因子表中代表负荷为60％Pr、70％Pr、80％Pr、90％Pr、100％Pr；

第四步，根据长系列水调计算成果旬平均出力及单机容量，计算、查找各旬目标日负荷系列特征值z；

第五步，根据各旬目标日负荷系列特征值z，查找各旬目标日负荷24h内各整数时段的开机台数数组n（t，z）和单机负荷数组p（t，z）；

第六步，根据下式检查旬电力电量平衡，

$\mathrm{\&Delta;E}=24N-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)P_r\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;(3-1)$

如ΔE不等于0，表示旬电力电量没有达到平衡，对没有达到旬电力电量平衡的开机及负荷分配方案，需要重新进行优化调整，可设定ΔE满足一定偏差后即可认为优化过程完成；

第七步，优化电力电量平衡方案，调整电力电量平衡优化系数，计算公式为：

当ΔE<0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{Pr}}---(3-2)$

当ΔE>0时

$k=\frac{24N}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}n(t,z)\&CenterDot;f(t,z)\mathrm{Pr}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^{24}\mathrm{int}(f(t,z)\&CenterDot;n(t,z))\mathrm{Pr}}---(3-3)$

根据计算的电力电量平衡优化调整系数，优化调整相应旬日负荷单机负荷数组p（t，z）的设定值，得出优化调整后的各旬日负荷单机负荷数组fopt（t，z），并重复执行第六步，其中，fopt(t,z)=k*f(t,z)；

第八步，当负荷偏差满足给定的精度要求时停止循环，完成长系列所有旬的n（t，z）和fopt（t，z）优化，作为最终多目标旬电力电量平衡日负荷方案；

第九步，根据代表负荷划定的负荷段，按代表负荷逐旬分别统计代表负荷段内的机组运行台时数；

第十步，根据代表水头Hm划定的代表水头段，按代表负荷统计所有旬在代表水头段及代表负荷段内的机组运行台时数；

第十一步，统计计算各代表水头Hm及各代表负荷下的机组运行台时数与总运行台时数的百分比，即为基于旬电量平衡的水轮机加权因子分布。

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