CN109492861B - 一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于水库调度运行领域，涉及一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法，以当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值最小为目标，采用启发式算法可以有效确定梯级水电站群月度交易计划电量分解到日的方案。其技术方案为：利用日尺度负荷和径流预测结果，动态更新当日至月末的负荷和入库流量预测信息，采用当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值最小的目标函数，生成参与发电计划调整的电站集合，滚动修正后续日发电计划。本发明方法可满足梯级水电站群中期交易电量分解到日的需求，有效解决了目前中期电量交易计划分解与梯级上下游水量平衡衔接不够紧密的实际难题。

Description

一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法

技术领域

本发明属于水库调度运行领域，特别涉及一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法。

背景技术

在电力需求增速放缓和电源装机迅速增长的双重压力下，自2013年开始云南全省电力供应由季节性丰盈枯缺转变为全年富余，2013-2017年弃水电量分别为50亿、168亿、152.6亿、314亿、287亿，水电消纳困难的直接原因是电力产能过剩，深层次原因是电源大规模超前开发、集中投产，电源开发与用电市场不匹配。为破解云南电力工业面临的深层次矛盾，从2014年开始，云南在全国率先开展电力市场化交易，截至2017年底，参与市场交易的电厂已达到361家，总计装机容量超过8700万，省内和西电东送电力市场化交易成交量分别突破700亿和230亿，然而面对如此庞大的市场交易规模，在电网安全稳定运行的前提下如何保证电量交易顺利完成，成为云南电力交易中心目前亟待解决的理论与实践难题。

目前，国内外学者已在水电电价和电力市场调度方面做了很多研究，但国内研究关注的重点是梯级水电站参与电力市场调度决策和风险评估、梯级水电上网电价综合定价机制、长期调峰效益、水火电联合系统最佳经济调度、单站发电效益最大、以基数电量为决策变量对梯级水电站的市场力进行评估、月度电力市场约束松弛补偿机制等，国外研究关注的重点是收益最大、蓄能最大和耗水量最小、水电满足合同电量风险最小等，本发明研究的对象为参与省调平衡(含西电东送负荷)的大规模梯级水电站群，关注的重点是如何在保证电量交易顺利完成与电网安全约束的基础上，合理分解各电厂中期交易电量，制定出适应云南电力市场环境的日电量执行计划。由于受到严格的上下游水力、电力联系、弃水、交易电量和输电断面等约束限制，大规模水电站群中期电力交易计划分解与校核在系统建模与求解方面较现有的中期水电站群优化调度方法存在较大区别。

为此，提出一种基于日尺度负荷预测和径流预测的大规模水电站群电量交易计划分解与校核策略。本发明首先是利用日尺度负荷和径流预测结果，动态更新当日至月末的负荷和入库流量信息，采用当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值最小为量化指标，并以此指标对电站进行排序，动态生成参与发电计划调整的电站集合，调整当日发电计划，通过日尺度负荷和径流滚动预测结果，动态滚动修正后续日发电计划，以此达到时效性、实用性和经济的目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是梯级水电站群中期电量交易计划分解到日的问题，在电站月度交易电量已经确定的前提下，为了考虑公平性，确保每个电站月累发电量完成进度一致，其成果以当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值最小为目标，考虑的约束条件有水量平衡、水位库容上下限、发电出力上下限、电网日尺度电量平衡等，采用启发式算法可以有效确定实际操作可行的月度交易电量分解到日的方案。

本发明技术方案：

一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法，具体步骤如下：

(1)预测区间流量和日尺度负荷滚动预报：利用历史径流资料并根据神经网络方法滚动预测区间流量；日尺度负荷预测参考去年和今年月度负荷总量增长率，根据负荷增长率规律预测当前月份的负荷需求总电量，然后再将去年同期日尺度负荷设定为典型日负荷曲线，乘以预测的当前月份负荷需求总量得到当前月份的日尺度负荷曲线，再累加西电东送和境外负荷曲线得到日尺度总负荷曲线，负荷总需求电量为

其中T为调度期时段总个数，L_t为t时段的预测负荷；

(2)生成初始解：根据预测的总负荷，依次扣除火电、风电、光伏和第一类无基础资料的水电站日发电量曲线后，剩余日尺度负荷曲线由第二类水电站群来平衡，则各电厂月度电量初始分解到日的方法是：若当前时段为t_today，该电站月度总电量为E_m，第t_today时段电站m从月初到当天的月累实发电量为

第t_today时段剩余负荷月累实际需求电量为

则电站m后续日发电量

其中

为电站m在后续日发电量，其它电站计算方式相同；

(3)水量平衡计算：采用以电定水算法重新校正水量平衡关系，当预报来水大，若按初始解运行，存在弃水风险时，此时增加计划电量以减少弃水，为避免调度期内发电量出现剧烈波动，采用在计划电量基础上均匀增加电量直至发电流量或时段发电量达到最大值，若仍有弃水，则正常弃；若预报来水小，按初始解运行时，存在末水位低于死水位风险，此时减少计划电量以抬高水位，采用在计划电量基础上均匀减少电量直至发电流量或发电量达到最小值，此过程的约束条件包括水位上下限、发电流量上下限和出力上下限；

(4)校正时段电量平衡：通过校正水量平衡后，部分时段的电网日尺度电量平衡约束和电站月度交易电量约束被破坏了，此时需要调整不同电站不同时段的发电量；计算第t时段的负荷偏差

若负荷偏差在平衡电厂调节范围内，直接用平衡电厂调整负荷偏差，然后跳转到步骤(6)；若负荷偏差超过平衡电厂可调范围，则跳转到步骤(5)；

(5)计算目标函数：计算电站m在第t时段的目标函数F_m，若负荷偏差ΔL^t为正数，表示电网缺电，需要电站增加发电量，此时对所有电站的目标值F_m进行从大到小排序，安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站在第t时段的月累发电量完成度越不达标，需要分配更多的电量份额，使其赶上进度；若负荷偏差ΔL^t为负数，表示电站富余电，需要电站减少发电量，此时对所有电站F_m进行从小到大排序，同样安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站第t时段的月累发电量完成度越超标，占用了其它电站的发电量份额，需要减少其发电量份额，避免过度超发电量，此过程的约束条件包括输电控制断面约束，若断面包括的电站数为M_t，M_t个电站在时段t的总发电量越过断面限制，排除有弃水的电站，剩余电站按越限幅度等比折减断面内各电站发电量，直至满足断面限制约束；

(6)步骤(5)得到的发电计划，转到步骤(3)重新校正水量平衡；

(7)收敛条件：若负荷偏差的绝对值|ΔL^t|≤ε，则当前时刻停止计算；若|ΔL^t|＞ε，则重复步骤(3)至步骤(6)，式中，ε为计算精度；

(8)按照步骤(1)至步骤(7)计算下一个时段的目标函数。

本发明的有益效果：本发明从实际操作性出发，提出梯级水电站群中期交易电量分解方法，通过最大化利用日尺度负荷和径流预测结果，动态更新当日至月末的负荷和入库流量信息，校核各电站水量平衡的同时，最小化月累实发电量完成度与系统计划完成度的偏差，将各电站发电计划控制在相同进度，避免各电站超发或少发现象，最终保证了中期交易电量顺利完成，也体现了公平公正。实例结果表明，本发明提出的电量分解方法能够满足当前云南电力交易中心的中期交易电量分解到日的需求，有效解决了目前电力分解与梯级上下游水量平衡衔接不够紧密的实际难题，提高了云南电力交易中心精细化调度水平。

附图说明

图1是月度负荷总电量示意图；

图2是负荷环比增长率示意图；

图3是预测省调平衡日尺度负荷过程示意图；

图4-1至图4-18是部分电站水位和出力过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施案例对本发明作进一步描述。

在电站月度交易电量已经确定的前提下，为了考虑公平性，确保每个电站月累发电量完成进度一致，大规模水电站群电量交易计划分解与校核的目标为当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值最小，具体实施方式如下：

(1)目标函数

式中，F_m表示所有电站当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值；t_today和D表示当天日期和天数；

表示电站m从月初到当天的月累实发电量；E_m表示电站m的月度交易总电量，单位:MWh；计算时间尺度为日，利用最新的负荷预测、径流预测和实际月累实发电量作为边界条件，每日计算一次，滚动计算至月末；M表示参与计算电站总数。

(2)约束条件：

(a)水量平衡：

式中，

分别为电站m在t时段初的预报入库流量、发电流量、弃水流量，单位为m³/s；

和

表示电站m在t时段初、末库容，单位m³；Δ_t＝24×60×60，单位s。

(b)电网日尺度电量平衡约束：

式中，

为电站m在t时段平均出力，单位MW；L_t为电网在t时段的负荷预测，单位MWh。

(c)发电流量约束：

式中，

分别为电站m在t时段的发电流量及其上、下限，单位m³/s。

(d)出库流量约束：

式中，

为电站m在t时段的出库流量及其上、下限，单位m³/s。

(e)库水位约束：

式中，

分别为电站m在t时段末的上游水位及其上、下限，单位m。

(f)电站电力约束：

式中，

分别为电站m在t时段的出力及其上、下限，单位MW。

(g)电站月度交易电量约束：

式中，

和E_m分别为电站m在t时段的发电量和月度交易总电量，单位MWh。

(3)模型求解

本发明求解的重点不是优化算法选择问题，而是如何制作出实际操作可行的电量分解策略，其中电站发电量调整次序公平性和弃水电量调整等生产实际问题是模型求解的重点，其详细的模型求解思路如下：

(1)预测区间流量和日尺度负荷滚动预报。利用历史径流资料根据神经网络方法滚动预测未来7天的区间流量；云南电网负荷包括很多成份，主要有省调平衡负荷、西电东送负荷、送境外负荷(越南和老挝)等，其中西电东送和送境外负荷根据省政府/国家之间的协议制定的，属于确定值；省调平衡日尺度负荷预测是首先参考去年和今年月度负荷总量增长率，根据负荷增长率规律预测当前月份的负荷需求总电量，然后再将去年同期日尺度负荷设定为典型日负荷曲线，乘以预测的省调平衡负荷需求总量得到当前月份的省调平衡日尺度负荷曲线，再累加西电东送和境外负荷曲线得到日尺度总负荷曲线，其负荷总需求电量为

(2)生成初始解。根据预测的总负荷，依次扣除火电、风电、光伏和第一类无基础资料的水电站日发电量曲线后，其剩余日尺度负荷曲线由第二类水电站群来平衡，则各电厂月度电量初始分解到日的方法是：若当前时段为t_today，该电站月度总电量为E_m，第t_today时段电站m月累实发电量为

第t_today时段剩余负荷月累实际需求电量为

则电站m后续日发电量

其中

为电站m在后续日发电量，其它电站依次计算。

(3)水量平衡计算。采用以电定水算法重新校正水量平衡关系，当预报来水较大时，若按初始解运行时，存在弃水风险时，此时应增加计划电量以减少弃水，为避免调度期内发电量出现剧烈波动，本发明采用在计划电量基础上均匀增加电量直至发电流量或时段发电量达到最大值，若仍有弃水，则正常弃；若后续日预报来水较小时，按初始解运行时，存在末水位低于死水位风险，此时应减少计划电量以抬高水位，同样采用在计划电量基础上均匀减少电量直至发电流量或发电量达到最小值。

(4)校正时段电量平衡。通过校正水量平衡后，部分时段的电网日尺度电量平衡约束和电站月度交易电量约束被破坏了，此时需要调整不同电站不同时段的发电量。计算第t时段的剩余负荷偏差

若负荷偏差在平衡电厂调节范围内，直接用平衡电厂调整负荷偏差，然后跳转到步骤(6)；若负荷偏差超过平衡电厂可调范围，则跳转到步骤(5)。

(5)计算目标函数。计算电站m在第t时段的目标函数F_m，若负荷偏差ΔL^t为正数，表示电网缺电，需要电站增加发电量，此时对所有电站的目标值F_m进行从大到小排序，优先安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站在第t时段的月累发电量完成度越不达标，需要分配更多的电量份额给它，促使其尽快赶上进度；若负荷偏差ΔL^t为负数，表示电站富余电，需要电站减少发电量，此时对所有电站F_m进行从小到大排序，同样优先安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站第t时段的月累发电量完成度越超标，占用了其它电站的发电量份额，需要减少其发电量份额，避免其过度超发电量，此过程需要处理的约束条件主要为输电控制断面约束，若断面包括的电站数为M_t，若M_t个电站在时段t的总发电量越过断面限制，排除有弃水的电站，剩余电站按越限幅度等比折减断面内各电站发电量，直至满足断面限制约束。

(6)新的发电计划，转到步骤(3)重新校正水量平衡。

(7)收敛条件。若系统负荷偏差|ΔL^t|≤ε，则当前时刻停止计算；若|ΔL^t|＞ε，则重复步骤(3)至步骤(6)，式中ε为计算精度，本发明参照实际需求，取ε＝0.001，单位MWh。

(8)自动滚动计算下一个时段的目标函数。

以云南省澜沧江、金沙江、怒江、红河以及伊洛瓦底江等干流流域约56座省调平衡水电站为研究对象，对本发明方法进行验证。其中年调节及以上、季或周调节、日调节及以下电站分别为10、21和25座，所占比重分别为17.8％、37.5％和44.7％，研究对象总装机容量为49300，截至2017年底，约占全网水电总装机的79.7％，约占全网总装机的55.4％。下面分别从负荷预测结果和主要水电站水位出力过程对模拟结果进行分析。

本发明以云南电网2017年1-7月和2018年1-6月实际省调平衡月度总电量负荷(如图1)，预测2018年7月的省调平衡负荷，如图2是2017年和2018年1-6月月负荷环比增长率((当月负荷总量-上月负荷总量)/上月负荷总量)，可以用增长趋势预测2018年7月的负荷环比增长率为-0.003，预测出的省调平衡月度负荷总量为9.23×10⁶MWh，而2018年7月实际的负荷环比增长率和负荷总电量分别为-0.05和9.69×10⁶MWh，负荷总电量误差仅为4.71％，准确率比较高；然后再将2017年7月日尺度负荷设置成典型负荷，乘以上述预测得到负荷总电量得到2018年7月日尺度负荷曲线，如图3所示，总体来看，在无任何预测信息的前提下，仅利用历史资料预测的省调平衡负荷与实际的负荷过程相比，最大、最小和平均误差率绝对值分别为7.75％、3.68％和4.02％，与目前依靠人工经验初略预测相比，其理论依据和准确率均有较大提升，降低了对人工经验依赖度，为中期电量分解与校核决策提供了科学依据。

从图4-1至图4-18可以看出，小湾、漫湾、马堵山、崖羊山、石门坎、龙马在10号发电出力均出现较大涨幅，主要原因是这些电站在1-9号的实际发电量总和没有达标，因此10号模拟计算时适当多安排发电计划，使其尽快赶上达标进度；而糯扎渡、景洪、居甫渡在10号发电出力均出现较大跌幅，主要原因是这些电站在1-9号的实际发电量总和超标了，因此在10号的模拟计算中适当减少安排发电计划，避免后期超发太多，导致其它电站完成不了计划；其它电站在10号的发电出力没有出现较大涨/跌幅，说明其1-9号实际发电量总和基本满足进度要求。大部分电站10号之后的发电计划基本相同，体现出按本发明提出的等完成进度执行，但马堵山和崖羊山两座电站后续发电计划波动较大，主要原因后期预测的来水较少，基本降到了死水位(分别是199m和818m)，没有能力按等完成进度发电。

Claims (1)

1.一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法，其特征在于，具体步骤如下：

(1)预测区间流量和日尺度负荷滚动预报：利用历史径流资料并根据神经网络方法滚动预测区间流量；日尺度负荷预测参考去年和今年月度负荷总量增长率，根据负荷增长率规律预测当前月份的负荷需求总电量，然后再将去年同期日尺度负荷设定为典型日负荷曲线，乘以预测的当前月份负荷需求总量得到当前月份的日尺度负荷曲线，再累加西电东送和境外负荷曲线得到日尺度总负荷曲线，负荷总需求电量为

其中T为调度期时段总个数，L_t为t时段的预测负荷；

(2)生成初始解：根据预测的总负荷，依次扣除火电、风电、光伏和第一类无基础资料的水电站日发电量曲线后，剩余日尺度负荷曲线由第二类水电站群来平衡，则各电厂月度电量初始分解到日的方法是：若当前时段为t_today，该电站月度总电量为E_m，第t_today时段电站m从月初到当天的月累实发电量为

第t_today时段剩余负荷月累实际需求电量为

则电站m后续日发电量

其中

为电站m在后续日发电量，其它电站计算方式相同；

(3)水量平衡计算：采用以电定水算法重新校正水量平衡关系，当预报来水大，若按初始解运行，存在弃水风险时，此时增加计划电量以减少弃水，为避免调度期内发电量出现剧烈波动，采用在计划电量基础上均匀增加电量直至发电流量或时段发电量达到最大值，若仍有弃水，则正常弃；若预报来水小，按初始解运行时，存在末水位低于死水位风险，此时减少计划电量以抬高水位，采用在计划电量基础上均匀减少电量直至发电流量或发电量达到最小值，此过程的约束条件包括水位上下限、发电流量上下限和出力上下限；

(4)校正时段电量平衡：通过校正水量平衡后，部分时段的电网日尺度电量平衡约束和电站月度交易电量约束被破坏，此时需要调整不同电站不同时段的发电量；计算第t时段的负荷偏差

若负荷偏差在平衡电厂调节范围内，直接用平衡电厂调整负荷偏差，然后跳转到步骤(6)；若负荷偏差超过平衡电厂可调范围，则跳转到步骤(5)；

(5)计算目标函数：计算电站m在第t时段的目标函数F_m，若负荷偏差ΔL_t为正数，表示电网缺电，需要电站增加发电量，此时对所有电站的目标值F_m进行从大到小排序，安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站在第t时段的月累发电量完成度越不达标，需要分配更多的电量份额，使其赶上进度；若负荷偏差ΔL_t为负数，表示电站富余电，需要电站减少发电量，此时对所有电站F_m进行从小到大排序，同样安排排序靠前的电站发电，排序越靠前表示该电站第t时段的月累发电量完成度越超标，占用了其它电站的发电量份额，需要减少其发电量份额，避免过度超发电量，此过程的约束条件包括输电控制断面约束，若断面包括的电站数为M_t，M_t个电站在时段t的总发电量越过断面限制，排除有弃水的电站，剩余电站按越限幅度等比折减断面内各电站发电量，直至满足断面限制约束；

(6)新的发电计划，转到步骤(3)重新校正水量平衡；

(7)收敛条件：若负荷偏差的绝对值|ΔL_t|≤ε，则当前时刻停止计算；若|ΔL_t|＞ε，则重复步骤(3)至步骤(6)，式中，ε为计算精度；

(8)按照步骤(1)至步骤(7)计算下一个时段的目标函数；

目标函数和约束条件，具体如下：

(1)目标函数

式中，F_m表示所有电站当日的月累实发电量完成度与系统计划完成度偏差最大值；t_today和D表示当天日期和天数；

表示电站m从月初到当天的月累实发电量；E_m表示电站m的月度交易总电量，单位:MWh；计算时间尺度为日，利用最新的负荷预测、径流预测和实际月累实发电量作为边界条件，每日计算一次，滚动计算至月末；M表示参与计算电站总数；

(2)约束条件：

(a)水量平衡：

式中，

分别为电站m在t时段初的预报入库流量、发电流量、弃水流量，单位为m³/s；

和

表示电站m在t时段初、末库容，单位m³；Δ_t＝24×60×60，单位s；

(b)电网日尺度电量平衡约束：

式中，

为电站m在t时段平均出力，单位MW；L_t为电网在t时段的预测负荷，单位MWh；

(c)发电流量约束：

式中，

分别为电站m在t时段的发电流量及其上、下限，单位m³/s；

(d)出库流量约束：

式中，

为电站m在t时段的出库流量及其上、下限，单位m³/s；

(e)库水位约束：

式中，

分别为电站m在t时段末的上游水位及其上、下限，单位m；

(f)电站电力约束：

式中，

分别为电站m在t时段的出力及其上、下限，单位MW；

(g)电站月度交易电量约束：

式中，

和E_m分别为电站m在t时段的发电量和月度交易总电量，单位MWh。

Images