CN113704680A - 一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，包括以下步骤：收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，对水电站群中各水电站进行编号，初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据各水电站编号G生成对应的优化标志变量，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据，输出各水电站的优化出力数据。通过对水电站的调节能力进行更为精细的定量化分析。解决了现有水电站群联合优化调度问题约束边界复杂，搜索空间的离散化分段非常困难，水电站群优化模型的求解难度大的问题。

Description

一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法
技术领域
本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法。
背景技术
在大规模水电系统中，由于流域、调度单位的不同，水电站群通常进行分区域或分级管理，但各水电站分区之间的调节能力往往存在较大差异，现有的水电站群优化过程中往往以“日调节、季调节、年调节”等对水电站调节能力进行粗略划分，导致优化结果不能较好地发挥水电站群的多时间尺度调节能力。例如：决策变量维数随着电站数量增加呈线性增长，同时目标函数次数将呈指数增长，极易陷入“维数灾”而导致问题难以求解；初始解分布范围不理想将造成可行解数量不足、算法收敛速度较慢以及计算精度偏低等问题；联合优化调度问题约束边界复杂，搜索空间的离散化分段非常困难，加剧了水电站群优化模型的求解难度。
因此，需要对水电站的调节能力进行更为精细的定量化分析，从而明确水电站群中各水电站的优化顺序，并以大系统分解协调理论为指导，采用分层循环逐步计算的手段，得到大规模水电站群的发电优化结果。
发明内容
为克服现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，通过对水电站的调节能力进行更为精细的定量化分析，从而明确水电站群中各水电站的优化顺序，并以大系统分解协调理论为指导，采用分层循环逐步计算的手段，得到大规模水电站群的发电优化结果。解决了现有水电站群联合优化调度问题约束边界复杂，搜索空间的离散化分段非常困难，水电站群优化模型的求解难度大的问题。
本申请提供了一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，包括以下步骤：
收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，所述基础水文数据包括兴利库容、死库容、最大工作水头和最小工作水头；
根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，并根据所述水库调节系数从小到大的顺序对水电站群中各水电站进行编号G(G＝1.2.3...n)；
初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据各水电站编号G生成对应的优化标志变量g(g＝1.2.3...n)，所述优化标志变量g为优化流程中水电站的优化顺序；
通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
所述方法还包括：
若优化标志变量g小于水电站总数n，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
所述兴利库容为正常蓄水位与死水位之间的库容；死库容为死水位以下的水库容积，最大工作水头为正常蓄水位与单机发电尾水位的差值，最小工作水头为死水位与全部机组最大发电流量对应尾水位的差值。
所述根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，其计算方法如下：
Figure BDA0003242195080000021
式中：Ve为兴利库容，单位为Mm3；Vn为死库容，单位为Mm3；Hm为最大工作水头，单位为m；Hn为最小工作水头，单位为m。
所述各水电站的原始出力数为各水电站的月平均出力
Figure BDA0003242195080000022
单位为MW。
所述标函数如下：
Figure BDA0003242195080000023
式中：
Lt为电力系统典型年月平均净负荷，单位为MW，t＝1,2,…,12为月份编号；
Nt为风电、光伏联合月平均出力，单位为MW；
Pg,t为待选第g座水电站的待优化出力，为决策变量，单位为MW；
Figure BDA0003242195080000024
为水电站群中除去第g座水电站后剩余水电站的原始出力之和，单位为MW，在优化流程中保持原始值不变，视为常数。
所述优化处理的方法可以为混合整数规划法、粒子群算法或加速变步长搜索算法。
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，其计算公式如下：
Figure BDA0003242195080000031
G＝g
由以上的技术方案可知，本申请提供了一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，包括以下步骤：收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，对水电站群中各水电站进行编号，初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据各水电站编号G生成对应的优化标志变量，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据，输出各水电站的优化出力数据。通过对水电站的调节能力进行更为精细的定量化分析。解决了现有水电站群联合优化调度问题约束边界复杂，搜索空间的离散化分段非常困难，水电站群优化模型的求解难度大的问题。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本申请提出的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法的流程示意图。
具体实施方式
参见图1，本申请提供了一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，包括以下步骤：
收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，所述基础水文数据包括兴利库容、死库容、最大工作水头和最小工作水头；
根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，并根据所述水库调节系数从小到大的顺序对水电站群中各水电站进行编号G(G＝1.2.3...n)；
初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据各水电站编号G生成对应的优化标志变量g(g＝1.2.3...n)，所述优化标志变量g为优化流程中水电站的优化顺序；
通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
所述方法还包括：
若优化标志变量g小于水电站总数n，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
所述兴利库容为正常蓄水位与死水位之间的库容；死库容为死水位以下的水库容积，最大工作水头为正常蓄水位与单机发电尾水位的差值，最小工作水头为死水位与全部机组最大发电流量对应尾水位的差值。
所述根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，其计算方法如下：
Figure BDA0003242195080000041
式中：Ve为兴利库容，单位为Mm3；Vn为死库容，单位为Mm3；Hm为最大工作水头，单位为m；Hn为最小工作水头，单位为m。
所述各水电站的原始出力数为各水电站的月平均出力
Figure BDA0003242195080000042
单位为MW。
所述标函数如下：
Figure BDA0003242195080000043
式中：
Lt为电力系统典型年月平均净负荷，单位为MW，t＝1,2,…,12为月份编号；
Nt为风电、光伏联合月平均出力，单位为MW；
Pg,t为待选第g座水电站的待优化出力，为决策变量，单位为MW；
Figure BDA0003242195080000044
为水电站群中除去第g座水电站后剩余水电站的原始出力之和，单位为MW，在优化流程中保持原始值不变，视为常数。
所述优化处理的方法可以为混合整数规划法、粒子群算法或加速变步长搜索算法。
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，其计算公式如下：
Figure BDA0003242195080000045
G＝g
由上述内容可知，本申请实施例提供的技术方案，包括以下步骤：收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，所述基础水文数据包括兴利库容、死库容、最大工作水头和最小工作水头，根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，并根据所述水库调节系数从小到大的顺序对水电站群中各水电站进行编号G(G＝1.2.3...n)，初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据各水电站编号G生成对应的优化标志变量g(g＝1.2.3...n)，所述优化标志变量g为优化流程中水电站的优化顺序，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果，根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据，将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1，判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n，若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。通过对水电站的调节能力进行更为精细的定量化分析。解决了现有水电站群联合优化调度问题约束边界复杂，搜索空间的离散化分段非常困难，水电站群优化模型的求解难度大的问题。
对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集待优化水电站群中各水电站的基础水文数据，所述基础水文数据包括兴利库容、死库容、最大工作水头和最小工作水头；
根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，并根据所述水库调节系数从小到大的顺序对水电站群中各水电站进行编号G(G＝1.2.3...n)；
初始化水电站群中各水电站的原始出力数据，根据编号G生成对应的优化标志变量g(g＝1.2.3...n)，所述优化标志变量g为优化流程中水电站的优化顺序；
通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
若优化标志变量g小于水电站总数n，通过目标函数依次对各水电站的发电出力进行优化处理，得到发电出力优化结果；
根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，得到优化出力数据；
将当前水电站的优化标志变量g变更为g＝g+1；
判断优化标志变量g是否大于水电站群所包含的水电站总数n；
若优化标志变量g大于水电站总数n，输出各水电站的优化出力数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴利库容为正常蓄水位与死水位之间的库容；死库容为死水位以下的水库容积，最大工作水头为正常蓄水位与单机发电尾水位的差值，最小工作水头为死水位与全部机组最大发电流量对应尾水位的差值。
4.根据权利要求3所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，所述根据所述基础水文数据计算水电站群各水电站的水库调节系数，其计算方法如下：
Figure FDA0003242195070000011
式中：Ve为兴利库容，单位为Mm3；Vn为死库容，单位为Mm3；Hm为最大工作水头，单位为m；Hn为最小工作水头，单位为m。
5.根据权利要求4所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，所述各水电站的原始出力数为各水电站的月平均出力
Figure FDA0003242195070000012
单位为MW。
6.根据权利要求5所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，所述标函数如下：
Figure FDA0003242195070000013
式中：
Lt为电力系统典型年月平均净负荷，单位为MW，t＝1,2,…,12为月份编号；
Nt为风电、光伏联合月平均出力，单位为MW；
Pg,t为待选第g座水电站的待优化出力，为决策变量，单位为MW；
Figure FDA0003242195070000021
为水电站群中除去第g座水电站后剩余水电站的原始出力之和，单位为MW，在优化流程中保持原始值不变，视为常数。
7.根据权利要求6所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，所述优化处理的方法可以为混合整数规划法、粒子群算法或加速变步长搜索算法。
8.根据权利要求7所述的一种基于水库调节系数排序的水电站群发电优化方法，其特征在于，根据发电出力优化结果，修正当前水电站的原始出力数据，其计算公式如下：
Figure FDA0003242195070000022
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103065206A (zh) * 2012-12-27 2013-04-24 大连理工大学 复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法
CN110400232A (zh) * 2019-06-28 2019-11-01 云南电网有限责任公司 考虑电网断面约束的水电站群月度交易计划电量分解方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103065206A (zh) * 2012-12-27 2013-04-24 大连理工大学 复杂时段耦合型约束下的水电站群变尺度优化调度方法
CN110400232A (zh) * 2019-06-28 2019-11-01 云南电网有限责任公司 考虑电网断面约束的水电站群月度交易计划电量分解方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐海东等: "基于改进搜索特性的粒子群算法的水电站优化调度研究", 《水电与抽水蓄能》 *
申建建等: "大型梯级水电站群调度混合非线性优化方法", 《中国科学:技术科学》 *

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