CN106655280B - 一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法 - Google Patents

一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于电网规划和调度运行领域,一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,可使梯级水电在满足日优化电量、出力爬坡、出力波动控制需求的同时,充分发挥了梯级水电站群的调峰作用。本发明构建了基于电量控制的梯级水电短期调峰模型,水电站日优化电量由梯级总电量在各个电站间优化分配得到。同时,提出了耦合多维动态规划方法、逐次切负荷方法、启发式负荷分配算法的求解方法,多维动态规划方法重构电站面临负荷,保证切负荷结果满足复杂时段耦合约束,逐次切负荷方法确定电站日内出力过程,启发式负荷分配算法沿日优化电量约束边界修正水位及弃水约束。本发明是前瞻电网未来发展,为我国水电富集电网水电调峰运行提供了重要借鉴。

Description

一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法
技术领域
本发明涉及电网规划和调度运行领域,特别涉及一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法。
技术背景
电网调峰一直是困扰我国电网调度运行的难题,严重影响区域电网及辖属省(市)级电网的安全、稳定、优质、经济运行。近些年,随着风电为主的新能源大规模投产,风电装机比重不断攀升,其反调峰特性进一步加剧了电网调峰压力。我国各大流域水电基地相继竣工投产在增强我国电网调峰能力的同时,也对梯级水电站群调峰运行提出了更高要求。云南、四川、贵州等电网作为水电富集电网,如何有效利用水电运行灵活特性,考虑梯级水电优化原则,科学安排水电站工作位置,合理分配水电系统优化后给定的日电量,确保电网有足够的调峰容量是缓解水电富集电网调峰压力的有效手段。因此,开展梯级水电站群短期调峰研究对保障电网安全、高效、经济运行具有意义重大。
本发明成果前瞻电网未来发展,依托国家自然科学基金重大国际合作(No.51210014)项目支持,目前国内相关研究成果和文献报道大多针对水位控制下下的梯级水电站群优化调度,尚未见考虑电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法。本成果为我国水电富集电网中梯级水电站群优化调度提供了重要借鉴。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,可使梯级水电在满足日优化电量、出力爬坡、出力波动控制需求的同时,充分发挥了梯级水电站群的调峰作用。
本发明的技术方案为:本发明揭示了一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,按照下述步骤(1)-(10)实现各电站调度计划生成过程:
(1)根据单站日优化电量模型将梯级水电站总电量分解,获得各个水电站的日优化电量;
(2)根据日优化电量,构建梯级水电短期调峰模型;
(3)将梯级水电站按负荷率从小到大排序,令i=1;
(4)获取电站i的面临负荷曲线;
(5)采用多维动态规划重构电站i的面临负荷曲线;
(6)根据电站i的日优化电量,采用逐次切负荷方法在重构的负荷图上确定电站日内出力过程;
(7)令i=i+1,若i>I,进入步骤(8);否则,返回步骤(4);
(8)根据上游电站出库、区间来水及电站的起调水位,采用以电定水原则逐电站逐时段确定相关水务计算变量;
(9)采用启发式负荷分配方法修正电站出力,保证计算结果可行;
(10)统计调峰指标值,计算结束。
本发明对比现有技术有如下有益效果:本发明一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,前瞻电网未来发展,水电站日优化电量由梯级总电量在各个电站间优化分配得到。同时,提出了耦合多维动态规划方法、逐次切负荷方法、启发式负荷分配算法的求解方法,多维动态规划方法重构电站面临负荷,保证切负荷结果满足复杂时段耦合约束,逐次切负荷方法确定电站日内出力过程,启发式负荷分配算法沿日优化电量约束边界修正水位及弃水约束。对比现有技术,本发明可使水电在满足日优化电量、出力爬坡、出力波动控制需求的同时,充分发挥了梯级水电站群的调峰作用。
附图说明
图1是负荷重构示意图。
图2是总体调峰效果图。
图3(a)是洪家渡电站出力过程图。
图3(b)是东风电站出力过程图。
图3(c)是索风营电站出力过程图。
图3(d)是乌江渡电站出力过程图。
图3(e)是构皮滩电站出力过程图。
图3(f)是思林电站出力过程图。
图3(g)是沙沱电站出力过程图。
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。
本发明的梯级水电短期调峰模型目标为:根据电网的日负荷需求和水电站的日优化电量,科学安排水电站工作位置,合理分配水电站日出力运行过程,以有效调节负荷波动,削减系统负荷峰谷差。
本发明中,为保证电网和电站的安全稳定,梯级水电短期调峰模型需满足以下约束条件:
A.水量平衡约束
vi,t=vi,t-1+(Qi,t+Ii,t-ui,t)×Δt×3600 (1)
式中:t为时段编号;vi,t为水库i在t时段末的库容,单位为m3;Qi,t为水库i在t时段的入库流量,由其直接上游水库出库汇入,单位为m3/s;Ii,t为水库i在t时段的区间入库流量,单位为m3/s;ui,t为水库i在t时段的出库流量,单位为m3/s,ui,t=qi,t+si,t;qi,t为电站i在t时段的发电流量,单位为m3/s;si,t为电站i在t时段的弃水流量,单位为m3/s;Δt为调度时段步长对应的小时数,单位为h。
B.库水位限制
式中: Z i分别为水库i的水位上、下限;zi,t为水库i在t时段的末水位值,单位为m。
C.发电流量限制
式中: Q i分别为电站i的发电流量上、下限,单位为m3/s。
D.弃水流量限制
式中:为水库i的弃水流量上限,单位为m3/s。
E.出库流量限制
式中: U i分别为水库i的出库流量上、下限,单位为m3/s。
F.出力限制
式中: P i分别为电站i的出力上、下限;pi,t为水电站i在t时段出力,单位为MW。
G.出力爬坡约束
式中:为电站i单时段最大出力升降限制,单位为MW。
H.出力波动控制约束
(pi,t-α-pi,t-α-1)(pi,t-pi,t-1)≥0,α=1,2,...,tei-1 (8)
式中:tei为电站i在一轮出力升降过程中最高或最低点需持续的最少时段数,tei>1。
I.日优化电量约束
式中:T为调度时段总数;Ei为电站i的日优化电量,单位为kWh。
本发明的约束条件(9)中,电站i的日优化电量由单站日优化电量模型得到,单站日优化电量模型的目标遵循梯级水电站群蓄能最大原则,数学表达为:
式中:I为梯级水电站总数目;ESi为电站i的蓄能值,单位为kWh。
ESi=(VTi,D+WTi)/ηi (11)
式中:D为调度时段总数;VTi,D为电站i调度期末死水位以上的蓄水量,单位为m3;WTi为电站i的全部上游电站调度期末死水位以上的蓄水量,单位为m3Ui为电站i的直接上游电站标号数组;k为电站i的直接上游电站编号;Ki为电站i的直接上游电站总数;ηi为电站i的平均耗水率,单位为m3/kWh。
需要满足的约束如下:
a.水量平衡约束
vi,d=vi,d-1+(Qi,d+Ii,d-ui,d)×Δd×3600 (12)
式中:d为调度时段编号;vi,d为水库i在d时段末的库容,单位为m3;Qi,d为水库i在d时段的入库流量,由其直接上游水库出库汇入,单位为m3/s;Ii,d为水库i在d时段的区间入库流量,单位为m3/s;ui,d为水库i在d时段的出库流量,单位为m3/s,ui,d=qi,d+si,d;qi,d为电站i在d时段的发电流量,单位为m3/s;si,d为电站i在d时段的弃水流量,单位为m3/s;Δd为调度时段步长对应的天数。
b.库水位限制
式中: Z i分别为水库i的水位上、下限;zi,t为水库i在d时段的末水位值,单位为m。
c.发电流量限制
式中: Q i分别为电站i的发电流量上、下限,单位为m3/s。
d.弃水流量限制
式中:为水库i的弃水流量上限,单位为m3/s。
e.出库流量限制
式中: U i分别为水库i的出库流量上、下限,单位为m3/s。
f.出力限制
式中: P i分别为电站i的出力上、下限,单位为MW;pi,t为水电站i在d时段出力,单位为MW。
g.梯级水电总电量约束
式中:E'为梯级水电总电量,单位为kWh。
本发明的梯级水电短期调峰模型的求解方法根据电站出力爬坡限制、出力波动控制等电站控制约束,利用多维动态规划方法重构系统负荷,在保留系统负荷特征的同时,为逐次切负荷方法创造良好的系统负荷输入条件。图1为多维动态规划方法重构系统负荷的示意图,具体过程为:
为使重构负荷与原负荷的峰现时间、谷现时间、升降趋势等特征保持相近,选取重构负荷与原负荷二者之间的平方差之和最小作为负荷重构的数学模型的目标函数,数学表达为
式中:xi,t为电站i在t时段的重构负荷值,单位为MW;Xi,t为电站i在t时段的面临负荷,单位为MW。
为使切负荷结果满足电站出力爬坡约束、出力波动控制约束这些时段耦合约束,将电站约束(7)中的和约束(8)中的tei纳入负荷重构模型,将其作为约束处理,同时,为保证经电站调节后的负荷峰谷差大小不增加,需使每个时段的重构负荷值不大于面临负荷值,新的约束的数学表达为:
(xi,t-α-xi,t-α-1)(xi,t-xi,t-1)≥0 α=1,2,…,tei-1 (21)
xi,t≤Xi,t (22)
采用多维动态规划方法求解该模型,将时段t视为阶段,将负荷离散值和负荷状态k组成二维向量作为状态变量,n为负荷离散值数目,k=-tei,-(tei-1),...,-1,1,...,tei,将离散的负荷值变化量和负荷状态的变化Δk组成的二维向量作为决策变量,其递推方程、阶段效应方程和目标函数方程分别为:
式中:Tt(·)为递推关系函数;rt(·)为阶段效应函数;M1,i,t为约束(20)破坏惩罚项;M2,i,t为约束(21)破坏惩罚项;M3,i,t为约束(22)破坏惩罚项。
这里,将二维向量作为状态变量的目的是消除约束(21)带来的后效性影响。以tei=4为例说明,同一个负荷离散值不同负荷状态的说明见公式(26)。
以下降状态为例,说明如何满足出力波动控制约束(约束(21)),具体如下:
(1)若起始状态为下一阶段负荷值继续下降,则下一阶段变量为
(2)若起始状态为下一阶段负荷值与此阶段持平,则下一阶段变量为若起始状态为下一阶段负荷值与此阶段持平,则下一阶段变量为若起始状态为下一阶段负荷值与此阶段持平,则下一阶段变量为若起始状态为下一阶段负荷值与此阶段持平,则下一阶段变量为
(3)若起始状态为则下一阶段负荷值允许上升,下一阶段变量为
基于重构的负荷曲线,采用逐次切负荷方法在负荷图上确定电站的出力过程。
利用逐次切负荷方法确定水电站工作位置后,需利用以电定水原则逐时段确定电站的发电流量、弃水流量和末水位等水务计算变量信息,对于部分变量可能发生越界情况,采用启发式负荷分配算法,沿日优化电量约束边界修正电站出力,保证计算结果可行。
根据上述思想,一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,按照下述步骤(1)-(10)予以实现:
(1)根据单站日优化电量模型将梯级水电站总电量分解,获得各个水电站的日优化电量;
(2)根据日优化电量,构建梯级水电短期调峰模型;
(3)将梯级水电站按负荷率从小到大排序,令i=1;
(4)获取电站i的面临负荷曲线;
(5)采用多维动态规划重构电站i的面临负荷曲线;
(6)根据电站i的日优化电量,采用逐次切负荷方法在重构的负荷图上确定电站日内出力过程;
(7)令i=i+1,若i>I,进入步骤(8);否则,返回步骤(4);
(8)根据上游电站出库、区间来水及电站的起调水位,采用以电定水原则逐电站逐时段确定相关水务计算变量;
(9)采用启发式负荷分配方法修正电站出力,保证计算结果可行;
(10)统计调峰指标值,计算结束。
现以我国“十三大水电基地”之一的乌江干流梯级水电站群96点日计划制作为例,从日优化电量分配、调峰效果和复杂控制需求满足三方面验证本发明的模型及方法的有效性。乌江干流梯级是即将率先建成的特大流域水电基地,建有洪家渡、东风、索风营、乌江渡、构皮滩、思林、沙沱共计7座水电站,在电力供应、调峰、调频等方面起到了至关重要的作用。
各个水电站的日优化电量见表1,以此电量为基础计算各个电站的负荷率,负荷率越小,意味着该电站在系统负荷图上的位置越高,承担更多尖峰负荷。电站负荷率见表1最后一列。构皮滩电站负荷率最小,优先切负荷,洪家渡电站负荷率最大,最后参与切负荷。
总体调峰效果见图2和表2。乌江梯级水电在贵州电网装机比重中占比较高,调峰容量较大,经其调节后,剩余负荷基本平稳不变,削峰效果明显。通过高峰负荷、低谷负荷及峰谷差三方面的负荷值变化来分析调峰效果。高峰时段,负荷峰值被大幅削减,减少值为5139MW,削减比例高达30%。低谷时段,因电站有电量控制需求,故负荷低谷时段水电仍需保持一定出力运行,负荷削减值为1873MW,削减比例接近15%。峰谷差方面,其削减值高达3666MW,接近原系统峰谷差的90%,削峰效果明显,充分发挥了水电调峰能力。
图3展示了调峰情境下的电站出力过程。构皮滩电站负荷率最小,优先参与切负荷,加之该电站调峰容量较大,故其参与调峰程度较高,电站出力紧随负荷变化。系统负荷经计算序位较高的构皮滩、沙沱、东风调节后,负荷峰值基本被削平,也使得其他电站出力相对平稳。负荷低谷时段,计算序位最高的构皮滩以较低出力运行,计算序位较高的沙沱、东风停机以迎接负荷高峰到来。高峰负荷来临,构皮滩出力迅速爬以响应负荷变化,沙沱、东风基本以最大爬坡能力爬升。在早、晚峰之间,构皮滩出力迅速升降以根据负荷变化,由于经构皮滩调节后负荷高峰基本被削平,故沙沱、东风出力在早晚峰之间维持一定出力水平不变。晚峰过后,构皮滩以最大爬坡能力减小出力,直至维持较小出力水平,沙沱迅速降低出力直至停机。由于乌江渡、洪家渡计算序位较低,且其面临负荷较平稳,故两座电站全天出力基本平稳不变。通过以上分析可知,电站出力对负荷快速与灵活响应,调峰效果明显。与此同时,爬坡和持续时段复杂时段耦合约束得到满足。
表1 日优化电量分配结果
表2 调峰指标统计

Claims (2)

1.一种基于电量控制的梯级水电短期调峰模型及求解方法,其特征在于如下步骤:
(1)根据单站日优化电量模型将梯级水电站总电量分解,获得各个水电站的日优化电量;
(2)根据日优化电量,构建梯级水电短期调峰模型;其中,梯级水电短期调峰模型需满足的约束条件如下:
A.水量平衡约束
vi,t=vi,t-1+(Qi,t+Ii,t-ui,t)×Δt×3600
式中:t为时段编号;vi,t为水库i在t时段末的库容,单位为m3;Qi,t为水库i在t时段的入库流量,由其直接上游水库出库汇入,单位为m3/s;Ii,t为水库i在t时段的区间入库流量,单位为m3/s;ui,t为水库i在t时段的出库流量,单位为m3/s,ui,t=qi,t+si,t;qi,t为电站i在t时段的发电流量,单位为m3/s;si,t为电站i在t时段的弃水流量,单位为m3/s;Δt为调度时段步长对应的小时数,单位为h;
B.库水位限制
式中: Z i分别为水库i的水位上、下限;zi,t为水库i在t时段的末水位值,单位为m;
C.发电流量限制
式中: Q i分别为电站i的发电流量上、下限,单位为m3/s;
D.弃水流量限制
式中:为水库i的弃水流量上限,单位为m3/s;
E.出库流量限制
式中: U i分别为水库i的出库流量上、下限,单位为m3/s;
F.出力限制
式中: P i分别为电站i的出力上、下限,单位为MW;pi,t为水电站i在t时段出力,单位为MW;
G.出力爬坡约束
式中:为电站i单时段最大出力升降限制,单位为MW;
H.出力波动控制约束
(pi,t-α-pi,t-α-1)(pi,t-pi,t-1)≥0,α=1,2,...,tei-1
式中:α为整数;tei为电站i在一轮出力升降过程中最高或最低点需持续的最少时段数,tei>1;
I.日优化电量约束
式中:T为调度时段总数;Ei为电站i的日优化电量,单位为kWh;
(3)将梯级水电站按负荷率从小到大排序,令i=1;
(4)获取电站i的面临负荷曲线;
(5)采用多维动态规划重构电站i的面临负荷曲线;
选取重构负荷与原负荷二者之间的平方差之和最小作为负荷重构的数学模型的目标函数,数学表达为
式中:xi,t为电站i在t时段的重构负荷值,单位为MW;Xi,t为电站i在t时段的面临负荷,单位为MW;
将出力爬坡约束中的和出力波动控制约束中的tei纳入负荷重构模型,将其作为约束处理,同时,保证每个时段的重构负荷值不大于面临负荷值,新的约束的数学表达为:
(xi,t-α-xi,t-α-1)(xi,t-xi,t-1)≥0 α=1,2,…,tei-1
xi,t≤Xi,t
采用多维动态规划方法求解该模型,将时段t视为阶段,将负荷离散值和负荷状态k组成二维向量作为状态变量,n为负荷离散值数目,k=-tei,-(tei-1),...,-1,1,...,tei,将离散的负荷值变化量和负荷状态的变化Δk组成的二维向量作为决策变量,其递推方程、阶段效应方程和目标函数方程分别为:
式中:Tt(·)为递推关系函数;rt(·)为阶段效应函数;M1,i,t为约束破坏惩罚项;M2,i,t为约束(xi,t-α-xi,t-α-1)(xi,t-xi,t-1)≥0 α=1,2,…,tei-1破坏惩罚项;M3,i,t为约束xi,t≤Xi,t破坏惩罚项;
(6)根据电站i的日优化电量,采用逐次切负荷方法在重构的负荷图上确定电站日内出力过程;
(7)令i=i+1,若i>I,进入步骤(8);否则,返回步骤(4);
(8)根据上游电站出库、区间来水及电站的起调水位,采用以电定水原则逐电站逐时段确定相关水务计算变量;
(9)采用启发式负荷分配方法修正电站出力,保证计算结果可行;
(10)统计调峰指标值,计算结束。
2.根据权利要求1所述的梯级水电短期调峰模型及求解方法,其特征在于,步骤(1)的单站日优化电量模型以梯级蓄能最大为目标,数学表达为:
式中:i、I分别为电站编号和梯级水电站总数目;ESi为电站i的蓄能值,单位为kWh;
ESi=(VTi,D+WTi)/ηi
式中:D为调度时段总数;VTi,D为电站i调度期末死水位以上的蓄水量,单位为m3;WTi为电站i的全部上游电站调度期末死水位以上的蓄水量,单位为m3Ui为电站i的直接上游电站标号数组;k为电站i的直接上游电站编号;Ki为电站i的直接上游电站总数;ηi为电站i的平均耗水率,单位为m3/kWh;
需要满足的约束如下:
a.水量平衡约束
vi,d=vi,d-1+(Qi,d+Ii,d-ui,d)×Δd×3600
式中:d为调度时段编号;vi,d为水库i在d时段末的库容,单位为m3;Qi,d为水库i在d时段的入库流量,由其直接上游水库出库汇入,单位为m3/s;Ii,d为水库i在d时段的区间入库流量,单位为m3/s;ui,d为水库i在d时段的出库流量,单位为m3/s,ui,d=qi,d+si,d;qi,d为电站i在d时段的发电流量,单位为m3/s;si,d为电站i在d时段的弃水流量,单位为m3/s;Δd为调度时段步长对应的天数;
b.库水位限制
式中: Z i分别为水库i的水位上、下限;zi,t为水库i在d时段的末水位值,单位为m;
c.发电流量限制
式中: Q i分别为电站i的发电流量上、下限,单位为m3/s;
d.弃水流量限制
式中:为水库i的弃水流量上限,单位为m3/s;
e.出库流量限制
式中: U i分别为水库i的出库流量上、下限,单位为m3/s;
f.出力限制
式中: P i分别为电站i的出力上、下限,单位为MW;pi,t为水电站i在d时段出力,单位为MW;
g.梯级水电总电量约束
式中:E'为梯级水电总电量,单位为kWh。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107818385B (zh) * 2017-11-24 2022-01-25 南瑞集团有限公司 一种梯级水电站群实时运行趋势预测方法
CN109447405B (zh) * 2018-09-20 2021-09-24 中国南方电网有限责任公司 一种承担调峰任务的一库多级式梯级库群短期计划制定方法
CN109508813B (zh) * 2018-10-15 2021-11-30 南方电网科学研究院有限责任公司 一种兼顾调峰和弃水的水电电量分解模型建立方法
CN109636015B (zh) * 2018-11-28 2023-04-07 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种梯级水电虚拟抽蓄电站调度方法
CN109657850B (zh) * 2018-12-10 2023-07-18 国家电网有限公司西北分部 中长期梯级水电优化调度方法及装置
CN109636674B (zh) * 2019-01-23 2023-02-07 三峡大学 一种大规模水电站群月度交易电量分解与校核方法
CN110120685B (zh) * 2019-05-23 2023-04-07 国家电网公司西南分部 高水电比重系统中梯级水电群与风光电站协调调峰方法
CN110472826B (zh) * 2019-07-09 2022-11-18 大连理工大学 一种考虑日电量偏差的梯级水电站负荷变化实时自适应方法
CN110533236A (zh) * 2019-08-21 2019-12-03 云南电网有限责任公司 一种水电站短期精细化调峰调度方法
CN110717840A (zh) * 2019-10-24 2020-01-21 四川农业大学 一种梯级水电站发电预计划优化方法
CN110942212B (zh) * 2019-12-13 2022-09-23 国网青海省电力公司电力科学研究院 一种基于梯级水库运行系数的梯级水库优化运行方法
CN111861162B (zh) * 2020-07-06 2023-12-19 大连理工大学 梯级电量联动控制的高比例水电系统日前现货出清方法
CN114781682B (zh) * 2022-03-01 2023-10-27 中国长江电力股份有限公司 基于变库容法的水库调峰增加出力坝前水位变化预测方法
CN116565947B (zh) * 2023-04-26 2024-04-19 武汉大学 水电站日调峰能力确定方法及设备
CN116667395B (zh) * 2023-05-31 2023-11-21 河海大学 基于梯级水电改造的水风光蓄互补泵站容量配置方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101718084A (zh) * 2009-12-01 2010-06-02 广西大学 梯级水电站弃水优化方法与系统
JP2015146065A (ja) * 2014-01-31 2015-08-13 中国電力株式会社 予測システム、予測方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101718084A (zh) * 2009-12-01 2010-06-02 广西大学 梯级水电站弃水优化方法与系统
JP2015146065A (ja) * 2014-01-31 2015-08-13 中国電力株式会社 予測システム、予測方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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水电站分段调峰负荷分配方法研究与应用;程春田等;《水力发电学报》;20110430;第30卷(第2期);说明书第38-43、132页

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