CN106682810A - 巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，它包括以下步骤：步骤1，预测负荷。步骤2，从月平均负荷中扣除不参与计算的电站出力过程。步骤3，计算全网流域不同频率天然来水过程。步骤4，计算各水电站出力过程；步骤5，计算火电站出力过程。该方法结合云南电网实际运行特点，将水电站分为两类：参与计算和不参与计算，参与计算的电站主要包括调节性能较好、装机规模很大的水电站和火电站，不参与计算的电站主要包括风电、光伏、周调节性能以下水电和部分火电，这部分电站长期运行过程基本变化不大，可按照电网的实际运行情况给定其出力过程。

Description

巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法

技术领域

本发明涉及水电站工程技术领域，尤其是涉及一种巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法。

背景技术

在今后20年间，随着金沙江、雅砻江、大渡河、澜沧江、怒江、黄河上游干流梯级上大容量、巨型机组的水电站群大规模动态投产，水电集中化程度将更高。当水电比例增长到70％以上后，极端气候下的天然来水对电网、水电系统的安全运行影响越来越大，包括大规模水电输送、汛期水电大规模消纳、枯期跨区跨省的电网调峰等复杂问题，最近几年云南连续干旱对电网停电、调度计划安排造成重大影响就是一个突出例子。因此，在巨型水电站群动态投产情况下，需要开展不同频率天然来水对电网及水电调度方式影响的研究，提出好的调度预案及对策，防范可能发生的风险。

巨型水电站群动态投产面临的问题属于大规模、不确定性的水电系统优化问题，涉及不确定来水、负荷预测条件下，水电系统优化(包括梯级电站群调度、跨流域水电站群调度等)、多电源协调(特别是水火电联合优化)等关键问题，目前国内外学者已经针对上述部分问题开展研究，刘双全等针对径流不确定性梯级水电站群优化调度问题，以澜沧江梯级水电站群为研究背景，采用考虑径流随机特性的随机优化调度策略来指导澜沧江梯级水电站群中长期运行，但是，该技术方案仍然存在不足，只能适应梯级水电站个数是固定情况，不适应动态投产的跨流域梯级水电站群。原因之一是水电站动态投产对上下游流量演进影响甚大，特别是在两座已建成电站之间重新投产一座或多座调节能力较强水电站，完全打破了原有的上下游流量传播规律，利用历史径流模拟出来的随机径流不能反映水电站动态投产之后梯级上下游水力联系；原因之二是单一梯级水电站群在地理位置比较接近，其水文条件(如降雨、径流等)也相似，而跨流域梯级水电站由于地理位置相距较远，导致它们之间的水文特性差异较大，相同年份的天然来水频率却不相同，难以获得接近历史规律的径流过程。曾筠等针对南方电网跨流域水电系统，提出跨流域水电站群长期优化调度的可变策略搜索求解算法，该方法可以快速求解跨流域水电系统长期优化调度问题，实现跨流域水电站群补偿调度，利于更好地配置水电系统资源，发挥跨流域水电站群的综合效益。但是，该技术方案仍然存在不足，只能适应固定个数的跨流域梯级水电站群，不适应动态投产的梯级水电站群，并且该技术方案仅涉及水电，没有涉及火电等其它能源，不能分析整个电力系统电力电量平衡情况，所以，当大规模跨流域梯级水电站群处于动态投产情况下时，该技术方案不能很好地配置水电系统资源，发挥跨流域水电站群的综合效益。

随着我国西南地区水电规模不断扩大，水电在电网中的装机容量和发电量达到绝对支配地位，研究一种巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，对保障水电占绝对支配地位的电力系统安全、稳定、经济运行至关重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法。该方法结合云南电网实际运行特点，将水电站分为两类：参与计算和不参与计算，参与计算的电站主要包括调节性能较好、装机规模很大的水电站和火电站，不参与计算的电站主要包括风电、光伏、周调节性能以下水电和部分火电，这部分电站长期运行过程基本变化不大，可按照电网的实际运行情况给定其出力过程。

为了解决上述技术问题，本发明提出以下技术方案：巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，它包括以下步骤：

步骤1，预测负荷，根据云南省规划及经济发展情况，结合历年月平均负荷预测出2012年～2015年的月平均负荷；

步骤2，从月平均负荷中扣除不参与计算的电站出力过程，这部分电站包括风电、光伏、周调节性能以下水电站和部分火电站，从而得到参与计算的水电站和火电站共同承担负荷C_t，t为月时段；

步骤3，计算全网流域不同频率天然来水过程；

步骤4，计算各水电站出力过程。采用最大剩余负荷最小模型对参与计算的水电站进行优化调度，目标函数为：

式中：目标函数F表示电网负荷经水电调节后的剩余负荷最大值最小；H_m,t表示水电站m在时段t时的平均出力；M表示参与计算的水电站总数，T为计算周期。约束条件主要包括：水量平衡方程、发电流量上限、出力流量上限、水库水位上下限、出力上下限、水库始末水位限制等；本发明中提到的水电站m和水库m均指同一对象。

步骤5，计算火电站出力过程。各火电站考虑出力上下限后，按其装机容量比平衡剩余负荷。

所述步骤1中预测负荷方法为：

根据云南省规划及经济发展情况，结合2007-2011年GDP、电力、电量增长率，预测2012年～2015年月平均负荷。根据“十二五”规划，云南省经济发展高方案为：2010～2020年GDP年均增长9.3％；中方案2010～2020年GDP年均增长8.4％；低方案2010～2020年GDP年均增长7.5％；实际2007-2011年电量平均增长率13.4％，最大负荷增长率13.2％，同期GDP年均增长约12％。因此，按单位GDP能耗不变，预测2012年～2015年高方案负荷和电量平均增长率10.5％和10.7％；中方案负荷和电量平均增长率9.6％和9.8％；低方案负荷和电量平均增长率8.7％和8.8％；另一方面，为体现“十二五”期间国家节能降耗水平提高的要求，采用逐年近似等值降低增长率方案来预测2012年～2015年负荷。

所述步骤3中天然来水丰枯评估方法为：

单一省级电站包含的流域往往多达几十条，这些流域受不同的地理气候及大气环流影响，其水文特性并不同步，很难从全网的角度确定各条流域相同频率的天然来水过程。为解决此问题，本发明以年为统计时段，计算各流域不同年份来水量与多年平均来水量的差距——距平值，然后以各大流域的总装机容量为权重，结合各流域历年天然入库水量的距平值，求出全网全流域在不同装机规模下的距平值，最后对距平值进行频率排序，通过线性插值取25％、50％和75％对应的年份分别表示全网全流域的丰水年、平水年和枯水年；

单一梯级水库群天然来水的丰枯年计算方法是将梯级所有水库纳入基本计算单元，统计年内所有水库的天然入库流量与天然来水多年平均值，通过下面公式进行计算：

式中：D_j，k表示第j条流域在第k年天然来水距平值，％；Q_m，k和分别表示水库m在k年的平均入库流量和多年平均入库流量，m³/s；M_j表示第j条流域的水库数量；

以上为同一流域的天然来水丰枯评估方法，以此为基础分析全网各大流域水库综合来水丰枯评估方法如下式：

式中：A_k表示全网第k年所有流域综合来水距平值，％；C_j和G_j分别表示第j条流域来水距平权重系数和总装机容量，MW；J表示全网流域总数。

所述步骤4中最大剩余负荷最小模型求解方法为：

最大剩余负荷最小模型是给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，确定各个具有长期调节能力的水电站水库的调度过程，使得系统最大剩余平均负荷最小。该模型主要应用于水火电补偿调度的情况下，目的在于加大水电在枯期发电量，增大水电枯期调峰能力，从而减小水电站水库天然径流时空分配不均的不利影响，使留给火电和其他电源的剩余负荷在调度期内尽量均匀，使系统对火电装机需求尽量小。

所述步骤5中计算火电站出力过程为：

本发明利用POA(Progress Optimality Algorithem)算法对最大剩余负荷最小模型进行求解，其中水电站出力过程求解步骤如下：

步骤1：按常规方法得到初始解。

步骤2：将所有参与计算的水电站按流域个数划分J组，即全网流域总数为J，每条流域包含的水电站个数为M_j，j表示流域编号，j≤J。

步骤3：设起始计算时段t＝1，计算周期为T，初始搜索步长ε/2。

步骤4：设j＝1；

步骤5：将第j组水电站m在时段t末水位和t+2时段末水位固定，用以下步骤求解水电站m在时段t的出库流量

a)若t＜T-1，判断前一轮t+1时段各电站末水位是否有变化，同时若t＞0，判断本轮次t-1时段末水位是否有变化，若都无变化则t＝t+1返回步骤3。

b)每组内按照设定初始步长ε，在水电站m初始出库流量上下得到初始廊道，由s_m代表廊道中的三个水位值，即这样，本组内所有的组合在这一时段具有个状态。采用动态规划的方法求解这一个两时段的问题，求得最优的状态使得目标函数最大。

步骤6：设j＝j+1，重复步5直到j＞J，转入步骤7。

步骤7：如果采用单步收敛模式，但单步没有收敛，则转入步骤4，否则转入步骤8。

步骤8：如果采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达精度要求，返回步骤5，否则转入步骤9。

步骤9：设t＝t+1，若t＜T-1，则转入步骤4，否则转入步骤10。

步骤10：若未收敛，转入步骤3；否则若采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达到精度要求，转入步骤3，否则转入步骤11。

步骤11：寻优结束，输出结果。

本发明有如下有益效果：

(1)本发明通过全流域距平值评估出水文特性不同步的全流域相同频率的天然来水过程，以各流域总装机容量为权重考虑了水电站动态投产情况，进而解决了巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行时来水频率不同步的问题，提出的全网全流域丰枯来水评价方法在一定程度上可以反映出不同频率的天然来水对云南水电运行方式的影响。

(2)本发明提出的最大剩余负荷最小模型可以加大水电在枯期发电量，增大水电枯期调峰能力，从而减小水电站水库天然径流时空分配不均的不利影响，使留给火电和其他电源的剩余负荷在调度期内尽量均匀，使系统对火电装机需求尽量小，从而达到节能减排的作用。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是云南省大中型水电站分布图。

图2是云南电网装机容量分布图。

图3是云南电网全部流域2012年～2015年丰枯评估结果。

图4-1是2012-2015年云南电网在丰水年月平均负荷平衡图。

图4-2是2012-2015年云南电网在枯水年月平均负荷平衡图。

图4-3是2012-2015年云南电网在平水年月平均负荷平衡图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的说明。

实施例1：

本发明结合云南电网实际运行特点，将云南电网统调电站分为两类：参与计算和不参与计算，参与计算的电站主要包括调节性能较好、装机规模很大的水电站和火电站，不参与计算的电站主要包括风电、光伏、周调节性能以下水电和部分火电，这部分电站其长期运行过程基本变化不大，可按照电网的实际运行情况给定其出力过程。求解巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法问题应按照下述步骤(1)-(5)予以实现：

(1)预测负荷。根据云南省规划及经济发展情况，结合历年月平均负荷预测出2012年～2015年的月平均负荷。

根据云南省规划及经济发展情况，结合2007-2011年GDP、电力、电量增长率，预测2012年～2015年月平均负荷。根据“十二五”规划，云南省经济发展高方案为：2010～2020年GDP年均增长9.3％；中方案2010～2020年GDP年均增长8.4％；低方案2010～2020年GDP年均增长7.5％；实际2007-2011年电量平均增长率13.4％，最大负荷增长率13.2％，同期GDP年均增长约12％。因此，按单位GDP能耗不变，预测2012年～2015年高方案负荷和电量平均增长率10.5％和10.7％；中方案负荷和电量平均增长率9.6％和9.8％；低方案负荷和电量平均增长率8.7％和8.8％；另一方面，为体现“十二五”期间国家节能降耗水平提高的要求，采用逐年近似等值降低增长率方案来预测2012年～2015年负荷。因此，预测得出的高、中、低负荷方案如表1：

表1：2012-2015年各方案电力电量预测增长率

(2)从月平均负荷中扣除不参与计算的电站出力过程，这部分电站包括风电、光伏、周调节性能以下水电站和部分火电站，从而得到参与计算的水电站和火电站共同承担负荷C_t，t为月时段。

(3)计算全网流域不同频率天然来水过程。

单一省级电站包含的流域往往多达几十条，这些流域受不同的地理气候及大气环流影响，其水文特性并不同步，很难从全网的角度确定各条流域相同频率的天然来水过程。为解决此问题，本发明以年为统计时段，计算各流域不同年份来水量与多年平均来水量的差距——距平值，然后以各大流域的总装机容量为权重，结合各流域历年天然入库水量的距平值，求出全网全流域在不同装机规模下的距平值，最后对距平值进行频率排序，通过线性插值取25％、50％和75％对应的年份分别表示全网全流域的丰水年、平水年和枯水年。

单一梯级水库群天然来水的丰枯年计算方法是将梯级所有水库纳入基本计算单元，统计年内所有水库的天然入库流量与天然来水多年平均值，通过下面公式进行计算：

式中：D_j，k表示第j条流域在第k年天然来水距平值，％；Q_m，k和分别表示水库m在k年的平均入库流量和多年平均入库流量，m³/s；M_j表示第j条流域的水库数量；

以上为同一流域的天然来水丰枯评估方法，以此为基础分析全网各大流域水库综合来水丰枯评估方法如下式：

式中：A_k表示全网第k年所有流域综合来水距平值，％；C_j和G_j分别表示第j条流域来水距平权重系数和总装机容量，MW；J表示全网流域总数。

(4)计算各水电站出力过程。采用最大剩余负荷最小模型对参与计算的水电站进行优化调度，目标函数为：

式中：目标函数F表示电网负荷经水电调节后的剩余负荷最大值最小；H_m,t表示水电站m在时段t时的平均出力；M表示参与计算的水电站总数，T为计算周期。约束条件主要包括：水量平衡方程、发电流量上限、出力流量上限、水库水位上下限、出力上下限、水库始末水位限制等；本发明中提到的水电站m和水库m均指同一对象。

最大剩余负荷最小模型是给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，确定各个具有长期调节能力的水电站水库的调度过程，使得系统最大剩余平均负荷最小。该模型主要应用于水火电补偿调度的情况下，目的在于加大水电在枯期发电量，增大水电枯期调峰能力，从而减小水电站水库天然径流时空分配不均的不利影响，使留给火电和其他电源的剩余负荷在调度期内尽量均匀，使系统对火电装机需求尽量小。

(5)计算火电站出力过程。各火电站考虑出力上下限后，按其装机容量比平衡剩余负荷。

本发明利用POA(Progress Optimality Algorithem)算法对最大剩余负荷最小模型进行求解，其中水电站出力过程求解步骤如下：

步骤1：按常规方法得到初始解。

步骤2：将所有参与计算的水电站按流域个数划分J组，即全网流域总数为J，每条流域包含的水电站个数为M_j，j表示流域编号，j≤J。

步骤3：设起始计算时段t＝1，计算周期为T，初始搜索步长ε/2。

步骤4：设j＝1；

步骤5：将第j组水电站m在时段t末水位和t+2时段末水位固定，用以下步骤求解水电站m在时段t的出库流量

a)若t＜T-1，判断前一轮t+1时段各电站末水位是否有变化，同时若t＞0，判断本轮次t-1时段末水位是否有变化，若都无变化则t＝t+1返回步骤3。

b)每组内按照设定初始步长ε，在水电站m初始出库流量上下得到初始廊道，由s_m代表廊道中的三个水位值，即这样，本组内所有的组合在这一时段具有个状态。采用动态规划的方法求解这一个两时段的问题，求得最优的状态使得目标函数最大。

步骤6：设j＝j+1，重复步5直到j＞J，转入步骤7。

步骤7：如果采用单步收敛模式，但单步没有收敛，则转入步骤4，否则转入步骤8。

步骤8：如果采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达精度要求，返回步骤5，否则转入步骤9。

步骤9：设t＝t+1，若t＜T-1，则转入步骤4，否则转入步骤10。

步骤10：若未收敛，转入步骤3；否则若采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达到精度要求，转入步骤3，否则转入步骤11。

步骤11：寻优结束，输出结果。

以云南电网为研究背景，利用预测得到2012-2015年月平均负荷，模拟巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行，并以2011年为基准年对模拟结果进行对比分析，以验证本发明提出的求解方法。截至2011年底，云南省总装机容量为40817MW，中调及以上调度装机容量32723MW，其中统调火电站为13座，装机容量为10600MW，占总装机的32.39％；统调水电站为107座，装机容量为21313MW，占总装机容量65.14％；风电789MW，占总装机的2.41％；光伏20MW，占总装机的0.06％，可以看出，云南省调平衡水电站数量非常庞大，但网内具有季调节及以上水库调节能力的水电站只有13座，仅占12％，其余88％水电站为径流式调节水库或调节性能差的日、周调节水库，发电能力受径流影响较大，丰水期无法充分利用水资源，汛期弃水调峰现象时有发生。根据“十二五”规划，国家将大力开发金沙江和澜沧江流域，如图1所示，届时云南水电2012-2015年主要集中分布在金沙江和澜沧江两大干流梯级水电站群，图2表示金沙江和澜沧江干流梯级水电总装机容量比重图；表2表示金沙江和澜沧江流域梯级电站2012-2015年动态投产情况:

表2:金沙江和澜沧江流域梯级动态投产情况:

采用步骤3的详细步骤对云南电网全部流域2012-2015年丰枯评估结果如图3，可以看出，由于不同年份各流域投产装机容量不同，计算出来的权重及全网天然来水距平值出不同，将各年份的距平值从大到小排列，分别取频率为25％、50％和75％对应的年份为丰水年、平水年和枯水年，因此，得到丰平枯水年份也不同。

采用整个求解思路对云南电网2012-2015年水火电进行电力电量平衡计算，其水电计算结果如表3和图4，其中列(3)、(6)和(12)表示该年年发电量；(4)和(7)表示该年枯期(1-5,11,12月)发电量；(5)、(8)和(12)表示枯期电量/汛期电量；(11)表示超出负荷的弃电量。

表3:澜沧江、金沙江及全网水电模拟调度结果 单位：10亿kWh

注：列(3)、(6)和(12)表示该年总发电量；(4)和(7)表示该年枯期(1-5,11,12月)发电量；(5)、(8)和(12)表示枯期电量/汛期电量；(11)表示超出负荷的弃电量；

从表3可以看出：

(1)从第(5)、(8)和(12)列数据可以看出，2012～2015年与2011年相比，澜沧江、金沙江以及全网水电的枯丰电量比均有所提高，如全网水电2012-2014年丰平枯水年平均枯丰电量比分别为0.91、0.85和0.82，均比2011年的0.8有所提高，说明随着巨型梯级电站的动态投产，极大地改善了云南水电系统的发电特性，缓解了丰枯发电不平衡特性，这种改变在丰水年更加突出；但全网枯丰电网量从2012-2015年呈下降趋势，主要原因在于后期投产的水电站调节性能较差。

(2)从第(11)列数据可以看出，说明随着巨型梯级水电站的投产，基本消除了枯期缺电现象，但由于火电有最小出力限制，全网水电出现了电量过剩的现象，因此可以适当加大外送消纳这部分电量；

(3)从第(3)、(6)和(9)列数据可以看出，丰水年、平水年和枯水年发电量呈依次递减趋势，但2013年全网水电优化调度结果中，枯水年的发电量却比丰水年、平水年的大，原因在于金沙江流域来水非常大，而且大多数年份的天然来水集中在6～10月(约占全年的75％以上)，但金沙江流域的梯级水电站均为季调节电站，调节能力有限，丰水年的丰水期弃水量较大，造成丰水年的发电量比平水年和枯水年少。

随着中国西南地区水电在电网中的比重迅速提升，巨型水电站动态投产对电网水电系统的运行方式将产生重大影响，包括极端干旱气候对电网安全运行方式的影响，以及水电外送电规模和其它电源规模等系统问题。本发明以云南电网为背景，采取一系列简化问题的策略，重点分析金沙江和澜沧江流域2012年～2015年巨型梯级水电站动态投产下的云南水电系统模拟调度，评估出了不同频率天然来水下云南水电的发电能力，以便调度部门做出科学决策，防范可能发生的弃电与缺电等风险。

通过上述的说明内容，本领域技术人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改都在本发明的保护范围之内。本发明的未尽事宜，属于本领域技术人员的公知常识。

Claims (5)

1.巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤1，预测负荷，根据云南省规划及经济发展情况，结合历年月平均负荷预测出2012年～2015年的月平均负荷；

步骤2，从月平均负荷中扣除不参与计算的电站出力过程，这部分电站包括风电、光伏、周调节性能以下水电站和部分火电站，从而得到参与计算的水电站和火电站共同承担负荷C_t，t为月时段；

步骤3，计算全网流域不同频率天然来水过程；

步骤4，计算各水电站出力过程。采用最大剩余负荷最小模型对参与计算的水电站进行优化调度，目标函数为：

$Min\{F=\underset{1<t<T}{Max}\&lsqb;C_t-\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}{H}_{m,t}\&rsqb;\}$

式中：目标函数F表示电网负荷经水电调节后的剩余负荷最大值最小；H_m,t表示水电站m在时段t时的平均出力；M表示参与计算的水电站总数，T为计算周期。约束条件主要包括：水量平衡方程、发电流量上限、出力流量上限、水库水位上下限、出力上下限、水库始末水位限制等；本发明中提到的水电站m和水库m均指同一对象。

步骤5，计算火电站出力过程。各火电站考虑出力上下限后，按其装机容量比平衡剩余负荷。

2.根据权利要求1所述的巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，其特征在于，所述步骤1中预测负荷方法为：

根据云南省规划及经济发展情况，结合2007-2011年GDP、电力、电量增长率，预测2012年～2015年月平均负荷。根据“十二五”规划，云南省经济发展高方案为：2010～2020年GDP年均增长9.3％；中方案2010～2020年GDP年均增长8.4％；低方案2010～2020年GDP年均增长7.5％；实际2007-2011年电量平均增长率13.4％，最大负荷增长率13.2％，同期GDP年均增长约12％。因此，按单位GDP能耗不变，预测2012年～2015年高方案负荷和电量平均增长率10.5％和10.7％；中方案负荷和电量平均增长率9.6％和9.8％；低方案负荷和电量平均增长率8.7％和8.8％；另一方面，为体现“十二五”期间国家节能降耗水平提高的要求，采用逐年近似等值降低增长率方案来预测2012年～2015年负荷。

3.根据权利要求1所述的巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，其特征在于，所述步骤3中天然来水丰枯评估方法为：

单一省级电站包含的流域往往多达几十条，这些流域受不同的地理气候及大气环流影响，其水文特性并不同步，很难从全网的角度确定各条流域相同频率的天然来水过程。为解决此问题，本发明以年为统计时段，计算各流域不同年份来水量与多年平均来水量的差距——距平值，然后以各大流域的总装机容量为权重，结合各流域历年天然入库水量的距平值，求出全网全流域在不同装机规模下的距平值，最后对距平值进行频率排序，通过线性插值取25％、50％和75％对应的年份分别表示全网全流域的丰水年、平水年和枯水年；

单一梯级水库群天然来水的丰枯年计算方法是将梯级所有水库纳入基本计算单元，统计年内所有水库的天然入库流量与天然来水多年平均值，通过下面公式进行计算：

$D_{j,k}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}(Q_{m,k}-{\stackrel{\&OverBar;}{Q}}_m)}{\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}{\stackrel{\&OverBar;}{Q}}_m}\&times;100\%$

式中：D_j,k表示第j条流域在第k年天然来水距平值，％；Q_m,k和分别表示水库m在k年的平均入库流量和多年平均入库流量，m³/s；M_j表示第j条流域的水库数量；

以上为同一流域的天然来水丰枯评估方法，以此为基础分析全网各大流域水库综合来水丰枯评估方法如下式：

$A_k=\underset{j=1}{\overset{J}{\&Sigma;}}(D_{j,k}\&times;C_j)$

$C_j=\frac{G_j}{\underset{j=1}{\overset{J}{\&Sigma;}}{G}_j}$

式中：A_k表示全网第k年所有流域综合来水距平值，％；C_j和G_j分别表示第j条流域来水距平权重系数和总装机容量，MW；J表示全网流域总数。

4.根据权利要求1所述的巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，其特征在于，所述步骤4中最大剩余负荷最小模型求解方法为：

最大剩余负荷最小模型是给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，确定各个具有长期调节能力的水电站水库的调度过程，使得系统最大剩余平均负荷最小。该模型主要应用于水火电补偿调度的情况下，目的在于加大水电在枯期发电量，增大水电枯期调峰能力，从而减小水电站水库天然径流时空分配不均的不利影响，使留给火电和其他电源的剩余负荷在调度期内尽量均匀，使系统对火电装机需求尽量小。

5.根据权利要求1所述的巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法，其特征在于，所述步骤5中计算火电站出力过程为：

本发明利用POA(Progress Optimality Algorithem)算法对最大剩余负荷最小模型进行求解，其中水电站出力过程求解步骤如下：

步骤1：按常规方法得到初始解。

步骤2：将所有参与计算的水电站按流域个数划分J组，即全网流域总数为J，每条流域包含的水电站个数为M_j，j表示流域编号，j≤J。

步骤3：设起始计算时段t＝1，计算周期为T，初始搜索步长ε/2。

步骤4：设j＝1；

步骤5：将第j组水电站m在时段t末水位和t+2时段末水位固定，用以下步骤求解水电站m在时段t的出库流量

a)若t＜T-1，判断前一轮t+1时段各电站末水位是否有变化，同时若t＞0，判断本轮次t-1时段末水位是否有变化，若都无变化则t＝t+1返回步骤3。

b)每组内按照设定初始步长ε，在水电站m初始出库流量上下得到初始廊道，由s_m代表廊道中的三个水位值，即这样，本组内所有的组合在这一时段具有个状态。采用动态规划的方法求解这一个两时段的问题，求得最优的状态使得目标函数最大。

步骤6：设j＝j+1，重复步5直到j＞J，转入步骤7。

步骤7：如果采用单步收敛模式，但单步没有收敛，则转入步骤4，否则转入步骤8。

步骤8：如果采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达精度要求，返回步骤5，否则转入步骤9。

步骤9：设t＝t+1，若t＜T-1，则转入步骤4，否则转入步骤10。

步骤10：若未收敛，转入步骤3；否则若采用单步收敛模式，设ε＝ε/2，若未达到精度要求，转入步骤3，否则转入步骤11。

步骤11：寻优结束，输出结果。