CN107392446A - 一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，在梯级水电站制定出日计划发电调度方案的基础上，通过改变径流大小、改变径流方差对水库入库径流的蒙特卡洛模拟，通过改变负荷大小对电网负荷的蒙特卡洛模拟，模拟径流的不确定性和负荷的不确定性，进而通过常规优化调度模型计算电站运行指标参数，统计分析参数指标敏感性的平均值和方差从而实现对调度方案进行评价的优劣。本发明可用于定量评价发电调度方案是否健壮，是否能应对径流和负荷的不确定性。

Description

一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法
技术领域
本发明属于水电能源优化运行领域，更具体地，涉及一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法。
背景技术
水库径流信息和电网负荷信息无法精确预测，导致径流不确定性和负荷不确定性问题客观存在，水电站运行人员也不能因此判断已制定的发电调度方案是否健壮、是否能应对径流和负荷的不确定性。现有的梯级水电站发电调度方案在制定以后，常常由于径流不确定性和负荷不确定性的影响，使得调度方案在实际执行过程中与预期存在较大偏差。
由此可见，现有技术存在不能判断已制定的发电调度方案是否健壮、是否能应对径流和负荷的不确定性的技术问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，由此解决现有技术存在不能判断已制定的发电调度方案是否健壮、是否能应对径流和负荷的不确定性的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，包括如下步骤：
步骤一、获取梯级水电站日计划调度方案中的预分析径流和预分析负荷；
步骤二、改变预分析径流的大小后进行蒙特卡洛模拟，得到径流大小数据，将径流大小数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的径流大小改变后的电站运行指标参数，根据径流大小改变后的电站运行指标参数，得到梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数；
步骤三、根据预分析径流得到预分析径流的方差，改变预分析径流的方差后进行蒙特卡洛模拟，得到径流方差数据，将径流方差数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的径流方差改变后的电站运行指标参数，根据径流方差改变后的电站运行指标参数，得到梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数；
步骤四、利用超短期负荷区间预测得到预测区间，在预测区间内改变预分析负荷的大小后进行蒙特卡洛模拟，得到负荷数据，将负荷数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的负荷大小改变后的电站运行指标参数，获取负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数；
步骤五、根据梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数、梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数和负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数，综合评价梯级水电站日计划调度方案。
进一步的，敏感性系数包括：末水位的均值、末水位的方差、弃水的均值和弃水的方差。
进一步的，步骤五的具体实现方式为：
分别统计梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数、梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数和负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数的数据序列，对得到的数据序列均一化处理：
式中：m为变量个数，di为得到的数据系列，dmin为数据序列的最小值，dmax为数据的最大值，Di为均一化后的数据序列。
根据均一化后的数据序列，计算径流大小改变后的电站末水位的平均值b1和方差b2，径流大小改变后的电站弃水的平均值b3和方差b4，径流方差改变后的电站末水位的平均值b5和方差b6，径流方差改变后的电站弃水的平均值b7和方差b8，负荷大小改变后的电站开停机次数的平均值b9和方差b10。分别根据电站运行指标参数的重要程度，给予每一个电站运行指标参数b1…b10对应的适当的权重W1…W10，给予梯级水电站中每一个电站的权重分别为ω1…ωn，由此计算出方案的加权优先级别：
式中，y表示加权优先级，Wi为电站运行参数指标的权重，为方便调度人员设置电站运行指标参数的权重，ωj为梯级电站各水电站的权重，n为梯级电站数量，bij表示梯级水电站中第j个电站对应的电站运行指标参数，电站运行指标参数包括敏感性系数和开停机次数。
调度人员可根据重要程度自行设置权重，最终评价出方案的优劣，选取加权优先级最小的方案作为日计划方案。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)本发明提供一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，通过引入蒙特卡洛模拟方法进行敏感性分析，研究梯级水电站调度方案对径流和负荷的变化的敏感性，最终通过对参数指标的统计分析，评价梯级水电站发电调度方案的优劣，为调度人员提供参考依据。
(2)本发明解决了径流不确定性和负荷不确定性对调度方案的影响难以评估的问题，通过蒙特卡洛模拟方法量化方案对不确定性径流和不确定性负荷的评价指标，实现了定量评价发电调度方案是否健壮，是否能应对径流和负荷的不确定性。
(3)本发明在模拟径流不确定性时使用了改变径流的大小和改变径流的方差两种方式；在模拟负荷不确定性时引入了超短期负荷预测，并在超短期负荷预测的基础上改变负荷大小。这样做使得模拟结果更贴合实际，模拟效果较好。
(4)优选的，本发明通过对径流大小改变，径流方差改变，负荷大小改变引起的电站运行指标参数变化进行加权评估，通过设置电站的权重以及电站运行指标参数的权重，计算得到方案的加权优先级别，评估方案的优劣。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法的流程图；
图2为本发明实施例1提供的清江梯级水电站三个电站2015年1月2日末水位对径流大小变化的敏感性分析图；
图3为本发明实施例1提供的清江梯级水电站三个电站2015年1月2日负荷大小变化对结果指标中开停机次数的影响图；
图4为本发明实施例1提供的清江梯级水电站三个电站2015年7月1日径流大小变化对结果指标中弃水量的影响图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明提出的基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，在梯级水电站制定出日计划发电调度方案的基础上，通过改变径流大小、改变径流方差对水库入库径流的蒙特卡洛模拟，通过改变负荷大小对电网负荷的蒙特卡洛模拟，模拟径流的不确定性和负荷的不确定性，进而通过常规优化调度模型(最常用的梯级水电站“以水定电”，以发电量最大为目标的日前发电计划编制模型，是本领域所熟知的模型)计算电站运行指标参数，统计分析参数指标敏感性的平均值和方差从而实现对调度方案进行评价的优劣。
优选的，本发明的具体技术方案如下：
步骤一、获取梯级水电站日计划发电调度方案中的预分析径流和预分析负荷；
梯级水电站日计划发电调度方案是水电站运行调度人员提前制定的发电调度方案，该方案应包括梯级水电站计划运行的日出力过程线、发电流量过程线、弃水过程线，机组的日出力过程及开停机状态，水库的日水位运行过程线等电站基本参数。
步骤二、改变预分析径流的大小，模拟发电调度方案对不确定径流的敏感性；
(1)只改变径流的大小，将预分析的径流参数日内每个时段(每天总时段数由发电调度方案的时段数决定，通常将一天按照每个时段5分钟划分为288个时段或者按照每个时段15分钟划分为96个时段)均增加或者减少一个幅度，如均值的10％或20％。公式如下：
式中，Qt为日计划方案的第t个时段的流量，为径流的平均值，K为增加幅度均值的百分比，R为(0，1)区间内的随机数，qt为改变径流的大小后第t个时段的流量。
(2)将模拟后的径流大小数据作为常规优化调度模型的输入，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到径流改变后计算出的结果。
(3)重复(1)(2)若干次(500次或者1000次)进行蒙特卡罗模拟。
(4)统计计算结果的参数指标，统计分析每次径流变化下参数指标的变化情况。敏感性可理解为自变量的微小变化所引起因变量的变化程度，敏感性系数可表示为：
式中：m为变量的个数，x为模拟后的预分析径流，x1为预分析径流的原始值，f(x1)为未改变预分析径流时经过常规优化调度模型运算后的电站运行指标参数，fj(x)为改变预分析径流经过常规优化调度模型运算后的电站运行指标参数，Sj表示第j次模拟的敏感性系数，其绝对值越大，表明预分析径流的改变对电站运行指标参数的影响越大。
对取样计算的电站运行指标中的末水位敏感性和弃水敏感性进行统计分析，统计其均值和方差，其敏感性的平均值表征目标函数对随机变量偏差的敏感程度，敏感性系数的方差表征目标函数对随机变量的随机性的敏感程度。
步骤三、改变预分析的径流方差，模拟方案对不确定径流的敏感性；
(1)只改变径流的方差。
方差S计算公式如下：
式中Qt为径流第t时刻的流量，为径流数据的平均值，T为导入梯级水电站日计划调度方案中每日总的时段数。
计算改变后的方差，公式如下：
式中，Qt为径流第t时刻的流量，为径流数据的平均值，R为(0，1)区间内的随机数，K为改变的百分比，q1t为改变后的径流。
使用改法生成新的径流数据后平均值也会改变，故还需修正平均值，保证平均值和改变负荷大小前一致。方法如下：
式中，为改变方差但未修正时径流的平均值，qt为修正后的第t时刻的流量。
(2)将模拟后的径流数据作为常规优化调度模型的输入，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到径流改变后的计算结果。
(3)重复(1)(2)若干次(500次或者1000次)进行蒙特卡罗模拟。
(4)统计计算结果的参数指标，分析每次径流变化对指标的敏感性。方法见步骤二(4)。
步骤四、改变预分析的负荷大小，模拟方案对不确定负荷的敏感性；
(1)随机选取多个时段，通常电站在执行发电调度方案时电网突然下达改变负荷的情况并不多，因此，可取3-5个时段，模拟电网突然下达负荷指令的情况。根据短期负荷区间预测的结果，对负荷在区间内进行离散，并对选取的时段负荷赋值，模拟负荷变化情景；
(2)将模拟后的负荷数据作为常规优化调度模型的输入，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到负荷变化下的计算结果；
(3)重复(1)(2)若干次(如500次，1000次)进行蒙特卡罗模拟。
(4)统计计算结果的评价指标，对取样计算的电站运行指标中的开停机次数进行统计分析，模拟方案对不确定的负荷的敏感性。
步骤五、根据各蒙特卡洛模拟的敏感性分析结果，综合评价梯级水电站日计划调度方案。
实施例1
本发明以清江梯级水电站日发电调度方案为实施例1，以验证本发明的效果。具体技术方案如下：
步骤一、获取清江梯级水电站日计划调度方案；
梯级水电站日计划发电调度方案是水电站运行调度人员提前制定的发电调度方案，本发明主要是在做完日计划方案后对调度方案利用敏感性分析的方法进行评价，首先应该获取电站制定的日计划调度方案，本次实施例获取的是清江梯级水电站调度2015年1月2日的日计划方案。
步骤二、改变预分析的径流大小，模拟方案对不确定的径流的敏感性；
(1)只改变径流的大小，将预分析的径流参数每个时段均增加或者减少一个幅度，本次实施例增加为0到径流均值的20％之间随机产生的一个值，即式(1)中K＝0.2。
(2)将模拟后的径流数据作为常规优化调度模型的输入，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到径流改变后的计算结果。
(3)重复(1)(2)N次，本次实施例设置蒙特卡洛模拟样本数N为500次。
(4)统计方案对径流大小改变的敏感性的均值和方差，敏感性的平均值表征目标函数对随机变量偏差的敏感程度，敏感性的方差表征目标函数对随机变量的随机性的敏感程度，对清江梯级水电站日发电调度方案分析结果显示，径流的大小变化对结果指标中的末水位有较大的影响。结果展示如图2所示。
步骤三、改变预分析的径流方差，模拟方案对不确定的径流的敏感性；
(1)只改变径流的方差。本次实施例增加为0到径流方差的20％之间随机产生一个值，即式(4)中K＝0.2。
(2)将模拟后的径流数据作为常规优化调度模型的输入，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到径流改变后的计算结果。
(3)重复(1)(2)N次，本次实施例设置蒙特卡洛模拟样本数N为500次。
(4)统计方案对径流方差改变的敏感性的均值和方差。方法见步骤二(3)。分析结果显示径流的方差变化对结果指标中的末水位和弃水影响很小。
步骤四、改变预分析的负荷大小，模拟方案对不确定的负荷的敏感性；
(1)本次实施例随机选取5个时段，模拟电网突然下达负荷指令的情况。每个时段负荷量在短期负荷预测的基础上随机重新赋值为负荷预测区间范围内的负荷值。
(2)将模拟后的负荷数据设置到方案中，保持其他因素不变，通过常规优化调度模型计算，得到负荷改变后的计算结果；
(3)重复(1)(2)N次，本次实施例设置蒙特卡洛模拟样本数N为500次。
(4)统计方案对负荷大小改变的敏感性的均值和方差，方法见步骤二(3)。分析结果显示，负荷的变化对结果指标中的开停机次数有影响，本发明选取开停机次数的变化进行分析。结果展示如图3所示。
步骤五、重新获取清江梯级水电站日计划方案，并模拟方案对不确定的径流的敏感性；
由于获取的清江梯级水电站日计划方案时间为2015年1月2日，而清江在12月-2月为枯水期，模拟径流大小的改变依然不会有弃水，导致弃水结果不明显，因此重新获取2015年7月1日的日计划方案，重复步骤一和步骤二，模拟方案对不确定的径流的敏感性，由于其水量变化很大，不适合用敏感性系数作为统计指标，本次实施例直接展示每次模拟后的弃水量值，通过分析弃水量的平均值和方差评价方案对径流的敏感性。结果展示如图4所示。
步骤六、根据各蒙特卡洛模拟的敏感性分析结果，综合评价梯级水电站日计划调度方案；
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、获取梯级水电站日计划调度方案中的预分析径流和预分析负荷；
步骤二、改变预分析径流的大小后进行蒙特卡洛模拟，得到径流大小数据，将径流大小数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的径流大小改变后的电站运行指标参数，根据径流大小改变后的电站运行指标参数，得到梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数；
步骤三、根据预分析径流得到预分析径流的方差，改变预分析径流的方差后进行蒙特卡洛模拟，得到径流方差数据，将径流方差数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的径流方差改变后的电站运行指标参数，根据径流方差改变后的电站运行指标参数，得到梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数；
步骤四、利用超短期负荷区间预测得到预测区间，在预测区间内改变预分析负荷的大小后进行蒙特卡洛模拟，得到负荷数据，将负荷数据输入常规优化调度模型，得到梯级水电站调度方案的负荷大小改变后的电站运行指标参数，获取负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数；
步骤五、根据梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数、梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数和负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数，综合评价梯级水电站日计划调度方案。
2.如权利要求1所述的一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，其特征在于，所述敏感性系数包括：末水位的均值、末水位的方差、弃水的均值和弃水的方差。
3.如权利要求2所述的一种基于敏感性分析的梯级水电站调度方案评价方法，其特征在于，所述步骤五的具体实现方式为：
根据梯级水电站调度方案对径流大小变化的敏感性系数、梯级水电站调度方案对径流方差变化的敏感性系数和负荷大小改变后的电站运行指标参数中的开停机次数，利用加权优先级综合评价梯级水电站日计划调度方案：
<mrow> <mi>y</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>10</mn> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>10</mn> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>W</mi> <mi>i</mi> </msub> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>j</mi> </msub> <msub> <mi>b</mi> <mi>ij</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，y表示加权优先级，Wi为电站运行指标参数的权重，ωj为梯级电站各水电站的权重，n为梯级电站数量，bij表示梯级水电站中第j个电站对应的电站运行指标参数，电站运行指标参数包括敏感性系数和开停机次数。
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