CN110969283A - 基于实时弃水风险评估的梯级水电站优化调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于实时弃水风险智能评估的梯级水电优化调度系统以及调度方法,其中,调度方法以平衡梯级电站群各电站的弃水风险为目的,具体包括:判断当前时段梯级电站群各电站的预弃时间是否相等或者无限相等,若是,则该时段无需进行优化调度,否则重新调整当前时段梯级电站群各电站的出力。通过本发明提供的方案可使得梯级各电站在整个调度过程中满足梯级整体运行优化的情况下弃水风险均衡、弃水相对合理,优化梯级水电运行,充分利用梯级水能资源。

Description

基于实时弃水风险评估的梯级水电站优化调度方法及系统
技术领域
本发明涉及电网调度技术领域,尤其涉及一种基于实时弃水风险 智能评估的梯级水电优化调度系统以及调度方法。
背景技术
我国能源装机结构主要以火电和水电为主,水电作为技术最成 熟、供应最稳定的可再生清洁能源,水电发电量的多少直接影响水电 企业的营收,发电量与梯级电站群来水量高度相关,单个水电站的理 论发电量主要取决于所处梯级电站群的资源禀赋。近年来,我国西南 地区水电弃水严重,对电站而言,消纳形势越发严峻,加之电价持续 下调,水电经营压力陡增。
此种环境下,电网调度的公平合理性显得尤为重要。电站受电网 调度,电网在调度过程中,如何平衡同一梯级电站群电站之间的弃水 风险问题尤为突出。
传统的解决方式是调度员根据经验判断加上手工计算开展风险 评估,对电站进行调度。此种方式虽然操作简单,但却有不少问题。 首先,同一梯级电站群电站数目多,电站状态受降雨、入库流量实时 影响较大,且计算参数较多,致使计算量巨大,计算内容繁复,容易 出错。其次,调度员对梯级电站群调度经验认知差异较大,可能存在 因调度经验欠缺造成调度过程及结果合理性较差,而合理的调度需要 大量的经验积累,调度员才能做出较为合理的调度决策。可见现有的 调度技术局限性很大,缺乏客观的、快速的决策手段。
发明内容
本发明主要目的是针对现有的调度技术局限性较大的现状,提供 一种操作便捷、响应快速的基于实时弃水风险智能评估的梯级水电优 化调度系统。
本发明的一方面在于,提供一种基于实时弃水风险智能评估的梯 级水电优化调度方法,包括以下步骤:
S1、对梯级电站群各电站的预弃时间顺序进行遍历,判断当前时 段梯级电站群各电站的预弃时间是否相等或者无限相等,若是,则该 时段无需进行优化调度,否则,执行步骤S2;
S2、重新调整当前时段梯级电站群各电站的出力
Figure BDA0002241415830000021
使得
Figure BDA0002241415830000022
其中,
Figure BDA0002241415830000023
代表梯级电站群P中第k个电站的最大 出力,N(i,P)代表当前时段梯级电站群总出力,NP代表梯级电站群P 的最大出力;
S3、根据步骤S2调整后的出力计算获得梯级电站群各电站的状 态,若满足梯级电站群各电站全部处于弃水状态,则当前时段的优化 调度完成,若不满足,则进行步骤S3;
S4、重新调整梯级电站群各电站出力,使得
Figure BDA0002241415830000024
S5、计算步骤S4调整后的出力下梯级电站群各电站的预弃时间, 根据预弃时间进行弃水风险评估;
S6、判断是否满足N(i,P)=N′i,N′i代表梯级电站群在当前时段内的 梯级上限负荷,若满足,则当前时段优化调度完成,不满足,则执行 步骤S7;
S7、根据弃水风险评估结果对梯级电站群各电站进行出力调整, 风险越低的电站出力调整优先级越高,对优先级最高的电站进行减出 力处理。
优选的,步骤S1中,根据当前时段梯级电站群各电站的计划出 力和预测入库流量对梯级电站群各电站进行演算,得到梯级电站群当 前时段的状态,演算电站由当前状态至弃水状态的时间从而得到所述 预弃时间。
优选的,根据上一级电站的出库流量和区间降雨所产生流量的叠 加得到当前电站的预测入库流量。
优选的,根据预弃时间的长短进行弃水风险评估,预弃时间大于 0时风险高于预弃时间等于0时风险,预弃时间等于0时风险高于预 弃时间小于0时风险;当预弃时间大于0时,预弃时间越大风险越低; 预弃时间小于0时,预弃时间越大风险越低。
本发明的另一目的在于,提供一种梯级水电站优化调度系统,其 包括:
数据获取单元,用于获取梯级电站群各电站的静态数据和动态数 据,所述静态数据包括库容曲线和NHQ曲线,所述动态数据包括水位、 计划出力和预测入库流量数据;
状态演算单元,用于根据计划出力和预测入库流量对梯级电站群 各电站当前时段的状态进行演算;
调度优化单元,根据状态演算单元的演算结果判断是否进行优化 调度,若是,则进行优化演算,若否,则触发预报单元进行预测入库 流量预报;
预报单元,用于对梯级电站群各电站的预测入库流量数据进行预 报。
优选的,所述状态演算单元的演算结果包括梯级电站群各电站的 预弃时间,当梯级电站群各电站的预弃时间相等或者无限相等时,调 度优化单元进行优化演算。
现对于现有技术,本发明的显著进步至少体现在:
1)本发明基于对各个电站的风险评估情况,自动重新优化分配 各电站出力,给出合理的出力优化分配方案,通过动态实时调整梯级 电站群在调度时段内各个电站的出力,使得梯级各电站在整个调度过 程中满足梯级整体运行优化的情况下弃水风险均衡、弃水相对合理, 优化梯级水电运行,充分利用梯级水能资源。
2)本发明提供的基于实时弃水风险智能评估的梯级水电优化调 度系统,可以实现多个梯级电站动态评估弃水风险、实时弃水风险报 警等功能,具有操作便捷、响应快速、滚动计算的特点。
附图说明
图1为本发明实施例的梯级水电站优化调度系统流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,对本发明进行详细的阐述。应该说 明的是,本发明的具体可实施方式并不限于以下具体实施例。
提供一种基于实时弃水风险智能评估的梯级水电优化调度方法, 包括以下步骤:
S1、对梯级电站群各电站的预弃时间顺序进行遍历,判断当前时 段梯级电站群各电站的预弃时间是否相等或者无限相等,若是,则该 时段无需进行优化调度,否则,执行步骤S2;
S2、重新调整当前时段梯级电站群各电站的出力
Figure BDA0002241415830000051
使得
Figure BDA0002241415830000052
其中,
Figure BDA0002241415830000053
代表梯级电站群P中第k个电站的最大 出力,N(i,P)代表当前时段(i时段)梯级电站群P总出力,NP代表梯 级电站群P的最大出力;
S3、根据步骤S2调整后的出力计算获得梯级电站群各电站的状 态,若满足梯级电站群各电站全部处于弃水状态,则当前时段的优化 调度完成,若不满足,则进行步骤S3;
S4、重新调整梯级电站群各电站出力,使得
Figure BDA0002241415830000054
S5、计算步骤S4调整后的出力下梯级电站群各电站的预弃时间, 根据预弃时间进行弃水风险评估;
S6、判断是否满足N(i,P)=N′i,N′i代表梯级电站群在当前时段的梯 级上限负荷,若满足,则当前时段优化调度完成,不满足,则执行步 骤S7;
S7、根据弃水风险评估结果对梯级电站群各电站进行出力调整, 风险越低的电站出力调整优先级越高,对优先级最高的电站进行减出 力处理。
作为优选的,步骤S1中,根据当前时段梯级电站群各电站的计 划出力和预测入库流量对梯级电站群各电站进行演算,得到梯级电站 群当前状态,演算电站由当前状态至弃水状态的时间从而得到所述预 弃时间,所述预弃时间的演算可通过现有的计算模型进行计算。
还应该说明的是,在上述方案中,可通过水文站或者气象局提供 的数据来确定梯级电站群各电站的预测入库流量情况。作为可选择 的,可结合河泄预报与区间预报获得梯级电站群各电站的预测入库流 量情况,河泄预报采用时变线性模型,区间预报采用降雨产流模型。 即根据上一级电站的出库流量和区间降雨所产生流量(即当前时段内 的降雨所产生的流量)的叠加得到当前电站的预测入库流量。其中, 降雨产生的流量可通过水文站或者气象局所采用的现有计算模型计 算获得。还应该说明的是,本领域技术人员还可采用其它现有的梯级 电站群电站入库流量预报模型进行预报,在此不做过多的赘述。
进一步的,梯级电站群各电站当前时段的状态可通过演算得到, 电站的状态通常划分为满负荷不弃水、满负荷弃水、不满负荷不弃水、 不满负荷弃水四种状态。具体的,比较电站当前时段计划总出力和装 机容量判断是否为满负荷运行,计划总出力<装机容量,则为不满负 荷运行状态,计划总出力=装机容量,则为满负荷运行状态;比较出 库流量和发电流量判断是否处于弃水状态,如果发电流量=出库流量, 那么电站不弃水,如果发电流量<出库流量,那么电站弃水。应该说 明的是,根据当前当前时段电站的计划总出力和入库流量情况对梯级 电站群进行初步演算时,已知梯级电站群各电站当前状态,假定电站当前时段末水位,入库水量可由预报入库流量与时间可得,根据水量 平衡可得出当前时段出库流量,利用出库流量与尾水位流量曲线可得 尾水位,进而得出发电水头,再利用NHQ曲线查值得到发电流量,若 发电流量小于等于出库流量则初步演算完毕,否则重新假定时段末水 位进行计算。可以理解的是,水量平衡是指,在某一时段内:时段初 水库水量+时段入库水量=时段末水库水量+时段出库水量。水库 水量由水库库水位可通过水库库容曲线查值获得,水库库容曲线由水 库设计单位提供,为已知静态数据。出库流量由发电流量+弃水流量 构成,发电流量根据NHQ曲线查值获得,NHQ曲线由出力N、水头H、 发电流量Q组成,由机组厂商提供,为已知静态数据。
作为优选的,根据预弃时间的长短进行弃水风险评估,预弃时间 大于0时风险高于预弃时间等于0时风险,预弃时间等于0时风险高 于预弃时间小于0时风险;当预弃时间大于0时,预弃时间越大风险 越低;预弃时间小于0时,预弃时间越大风险越低。可以理解的是, 所述预弃时间是指电站由不弃水状态到弃水状态的时间。
作为优选的,步骤S7中,通过进行出力调整以达到平衡优化梯 级电站群各电站之间的弃水风险(即优化预弃时间)的目的。作为一 种可选择的方案,调整电站出力的指标为:使得出力调整后预弃时间 尽量趋近一致,出力调整后、预弃时间要尽可能长。由此,可对弃水 风险相对较高的电站进行增力调整,对弃水风险相对较低的电站进行 减力调整,具体的优化调整力度可结合实际需求进行。
本发明的另一目的在于,提供一种梯级水电站优化调度系统,其 包括:
数据获取单元,用于获取梯级电站群各电站的静态数据和动态数 据,所述静态数据包括库容曲线和NHQ曲线,所述动态数据包括水位、 计划出力和预测入库流量数据;
状态演算单元,用于根据计划出力和预测入库流量对梯级电站群 各电站当前时段的状态进行演算;
调度优化单元,根据状态演算单元的演算结果判断是否进行优化 调度,若是,则进行优化演算,若否,则触发预报单元进行预测入库 流量预报;
预报单元,用于对梯级电站群各电站的预测入库流量数据进行预 报。
参阅图1所示为梯级水电站优化调度系统的流程框图。
作为优选的,所述状态演算单元的演算结果包括梯级电站群各电 站的预弃时间,当梯级电站群各电站的预弃时间相等或者无限相等 时,调度优化单元进行优化演算。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术 人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这 些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权 利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于实时弃水风险智能评估的梯级水电优化调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、对梯级电站群各电站的预弃时间顺序进行遍历,判断当前时段梯级电站群各电站的预弃时间是否相等或者无限相等,若是,则该时段无需进行优化调度,否则,执行步骤S2;
S2、重新调整当前时段梯级电站群各电站的出力N(i,P),使得
Figure FDA0002241415820000011
其中,
Figure FDA0002241415820000012
代表梯级电站群P中第k个电站的最大出力,N(i,P)代表当前时段梯级电站群总出力,NP代表梯级电站群P的最大出力;
S3、根据步骤S2调整后的出力计算获得梯级电站群各电站的状态,若满足梯级电站群各电站全部处于弃水状态,则当前时段的优化调度完成,若不满足,则进行步骤S3;
S4、重新调整梯级电站群各电站出力,使得
Figure FDA0002241415820000013
S5、计算步骤S4调整后的出力下梯级电站群各电站的预弃时间,根据预弃时间进行弃水风险评估;
S6、判断是否满足N(i,P)=N′i,N′i代表梯级电站群在当前时段内的梯级上限负荷,若满足,则当前时段优化调度完成,不满足,则执行步骤S7;
S7、根据弃水风险评估结果对梯级电站群各电站进行出力调整,风险越低的电站出力调整优先级越高,对优先级最高的电站进行减出力处理。
2.根据权利要求1所述的梯级水电优化调度方法,其特征在于:步骤S1中,根据当前时段梯级电站群各电站的计划出力和预测入库流量对梯级电站群各电站进行演算,得到梯级电站群当前时段的状态,演算电站由当前状态至弃水状态的时间从而得到所述预弃时间。
3.根据权利要求2所述的梯级水电优化调度方法,其特征在于,根据上一级电站的出库流量和区间降雨所产生流量的叠加得到当前电站的预测入库流量。
4.根据权利要求1所述的梯级水电优化调度方法,其特征在于,根据预弃时间的长短进行弃水风险评估,预弃时间大于0时风险高于预弃时间等于0时风险,预弃时间等于0时风险高于预弃时间小于0时风险;当预弃时间大于0时,预弃时间越大风险越低;预弃时间小于0时,预弃时间越大风险越低。
5.一种梯级水电站优化调度系统,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取梯级电站群各电站的静态数据和动态数据,所述静态数据包括库容曲线和NHQ曲线,所述动态数据包括水位、计划出力和预测入库流量数据;
状态演算单元,用于根据计划出力和预测入库流量对梯级电站群各电站当前时段的状态进行演算;
调度优化单元,根据状态演算单元的演算结果判断是否进行优化调度,若是,则进行优化演算,若否,则触发预报单元进行预测入库流量预报;
预报单元,用于对梯级电站群各电站的预测入库流量数据进行预报。
6.根据权利要求5所述的梯级水电站优化调度系统,其特征在于,所述状态演算单元的演算结果包括梯级电站群各电站的预弃时间,当梯级电站群各电站的预弃时间相等或者无限相等时,调度优化单元进行优化演算。
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