CN115907402A - 一种梯级水电站联合保证出力的推求方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及了一种梯级水电站联合保证出力推求方法及系统，包括以下步骤：步骤S1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立含以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；步骤S2.应用I‑DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；步骤S3.绘制梯级联合出力与其发电保证率、梯级发电量的关系曲线。通过对梯级水库优化调度过程中的梯级联合发电保证率进行基于不足值的惩罚，并根据求解结果得到相应梯级联合出力与发电保证率、发电量的变化关系，以此作为推求梯级联合保证出力的依据。

Description

一种梯级水电站联合保证出力的推求方法及系统

技术领域

本发明属于水电站规划与调度领域，特别涉及推求梯级水电站联合保证出力的计算方法及系统。

背景技术

中国水能资源技术可开发装机容量约6.87亿千瓦，年均发电量约3万亿千瓦时。截至2021年底，中国水电装机为3.91亿千瓦，约占全国发电总装机容量的16.4％；2021年发电量约为13401亿千瓦时，虽仅占全部发电量的16.0％，但在全部可再生能源发电量中占比超过50％。

近年来，我国不断有大型水电站水电站投产运行，形成了众多梯级水电站水电站群。开展梯级水电站联合优化调度对进一步提高水能资源、削减非清洁能源以及减少碳排放具有重要作用。但与之伴随的是这样一个多维、多约束、非线性优化问题的求解难度增加，其中各任务变量、目标关系变得更加复杂。

联合保证出力是一个衡量梯级水电站群发电效益的重要指标，可以为水电站承担电力系统最大工作负荷的工作容量和工作位置的确定提供关键依据，从而兼顾设备利用率与充分利用水能资源。

梯级水电站群的保证出力的计算对梯级水电站群参与电力系统调度具有重要的意义。一般在求梯级系统的保证出力时，通常采用代表年法，选择对应于补偿电站设计保证率要求的设计枯水段，再以该枯水段的龙头水库天然来水为基础，计算梯级水电站群在该设计枯水段的平均出力，或是是设计枯水段最小出力最大化。或者采用梯级水库蓄放水判别系数与梯级水电站群总调度图相结合的优化调度方法，根据时段初各水电站水库天然来流量计算水电站群不蓄不供时总的天然出力。比较总的天然出力和要求水电站群发电保证出力的大小，当天然出力不足时，由水电站群供水补足；天然出力有余时，由水库群蓄入多余水量。当前时段按系统保证出力运行后，若时段末水电站群总蓄能高于水电站群总调度图上调度线则当前时段应加大出力；若时段末水电站群总蓄能低于水电站群总调度图下调度线则当前时段应降低出力运行。目前计算梯级保证出力所应用的这些方法，没有充分考虑天然来水的长系列变化，没有考虑系统保证出力和系统发电量的最大化，没能充分发挥梯级水电站群的联合调度能力，得到的梯级保证出力与实际情况有一定区别。

为了充分利用水能资源，应对各种综合利用需求，确定能真实反映梯级水库群联合优化调度下的梯级联合保证出力具有重要意义。

发明内容

针对以上研究现状与问题，本发明提出了一种结合惩罚系数的改进动态规划逐次逼近(I-DPSA)方法，应用长系列天然来水过程，根据不同基准出力，求解梯级水库群优化调度的最优联合发电保证率与最大发电量，并得到相应梯级联合出力与其最大发电保证率和最大发电量的关系曲线。那么只要根据规定设计保证率即可在关系曲线上查出相应梯级联合出力和最优发电量，进而得到梯级联合保证出力。并且，相比以往梯级保证出力计算方法，本方法所得结果更加优秀，且能够考虑其他综合利用需要，以使梯级水库群发电与电网需求更加协调，促进梯级水库群更充分利用水能资源。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，包括以下步骤：

步骤S1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立含以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；

步骤S2.应用I-DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；

步骤S3.绘制梯级联合出力与其发电保证率、梯级发电量的关系曲线。

进一步地，所述步骤S1中，梯级联合发电保证率权重显著高于梯级发电量，并通过惩罚系数反映于目标函数f：

f＝max[E+M·(P_n-1)]

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数。

进一步地，建立的梯级水电站群优化调度数学模型为：

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数；N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；N_d为设定基准出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为水电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

进一步地，所述步骤S1中综合利用要求包括梯级各水电站水库水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束。

进一步地，步骤S2中采用I-DPSA算法求解具体子步骤如下：

S21.输入历史入流资料、各种约束条件及其他初始条件；

S22.对各电站自游到下游依次进行单库发电量最大的DP寻优，生成初始解即水位过程Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

S23.设置算法寻优目标为f；

S24.对基准出力N_d,j从0开始依次增加作为算法候选参数，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M，代入I-DPSA算法求解；

S25.针对每一个基准出力取值N_d,j得到对应于N_d,j的解结果。

进一步地，步骤S22中动态规划DP的寻优递推方程如下：

其中f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；E_i(t,j,k)为第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的发电保证率；

步骤S24中I-DPSA算法将DPSA结合惩罚系数的方式对动态规划DP的寻优递推方程做出更新：

其中，L_i,t为第i水库t时段初状态即库水位离散个数；f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；f_i ^*(t,j)为第i水库t时段初处于第j个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；N_i(t,j,k)为第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的出力；N_other,l(t)为t时段除i以外的其他水电站在原先调度线上，运行状态不改变情况下计算所得的出力，T为时段总个数；

表示t时段对基准出力的满足情况，N_d为设定基准出力；当t时段梯级水电站群的联合总出力

时，

为0；否则

为-1。

进一步地，根据所得结果绘制梯级联合出力和发电保证率、发电量关系曲线图。

本发明还提供一种梯级水电站联合保证出力的推求系统，包括

历史资料获取部，获取梯级水库群历史入流资料，确定流域基本情况和综合利用要求；

模型构建部，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；

解结果获取部，应用I-DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；

曲线图生成部，根据获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解结果绘制梯级联合出力和发电保证率、发电量关系曲线图。

进一步地，所述模型构建部建立的梯级水电站群优化调度数学模型为：

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数；N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；N_d为设定基准出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为水电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

进一步地，所述解结果获取部获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解具体包括如下步骤：

S21.输入历史入流资料、各种约束条件及其他初始条件；

S22.对各电站自游到下游依次进行单库发电量最大的DP寻优，生成初始解即水位过程Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

S23.设置算法寻优目标为f；

S24.对基准出力N_d,j从0开始依次增加作为算法候选参数，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M，代入I-DPSA算法求解；

S25.针对每一个基准出力取值N_d,j得到对应于N_d,j的解结果。

与现有技术相比，本申请具有如下有益效果：

(1)建立了一个含梯级联合发电保证率最大和梯级发电量最大的梯级水库群优化调度模型；(2)考虑了一种梯级联合发电保证率目标为主，并兼顾发电量目标的处理形式；(3)改进了一种梯级水库群优化调度求解方法—I-DPSA；(4)绘制出梯级联合出力与发电保证率、梯级发电量关系曲线，为实际梯级保证出力的选取提供依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明采用的I-DPSA算法流程图；

图2是采用本发明所得的实例结果图；。

具体实施方式

以下结合附图和实施例详细说明本发明的技术方案。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面将结合附图，对本发明进行详细说明，基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：如图1所示，本发明针对梯级水电站群联合保证出力的推求问题，鉴于当前梯级保证出力求解中可能出现现有资料利用不充分、维度复杂以及计算繁琐等问题，提供了一种I-DPSA算法作用于梯级水电站群优化调度模型的求解。该方法针对联合发电保证率目标，采用惩罚系数加以控制，根据设定基准出力的变化，得出基于长系列历史资料的梯级联合发电保证率最大值，并兼顾梯级发电量最大，最终得到梯级联合出力和发电保证率关系以供直接应用。具体步骤包括：

(1)建立梯级水电站群优化调度模型：

1)目标函数考虑梯级联合发电保证率和总发电量：

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数；N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；N_d为设定基准出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

2)约束条件包括梯级各水电站水库水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束等：

水量平衡约束：V_i(t+1)＝V_i(t)+3600×(Qrk,i(t)-Qck,i(t))Δt  (4)

水位约束：

出力约束：

边界约束：Z_i(0)＝Z_start,i,Z_i(T)＝Z_end,i  (7)

流量约束：

非负约束：各变量非负。

式中，V_i(t)为i水电站在t时段的蓄水量；Q_rk,i(t)、Q_ck,i(t)和q_i(t)分别为i水电站在t时段的入库流量、出库流量和区间入流量；

分别为i水电站在t时段水位允许的最小值和最大值，最小值一般为死水位Z_d,i，最大值根据对应时期要求为正常蓄水位Z_n,i、汛限水位Z_x,i等；

分别为i水电站在t时段机组出力允许的最小值和最大值，最小值一般为机组技术最小出力或者取0，最大值可以取预想出力N_yx,i(t)或根据电网实际要求指定其他数值；Z_start,i、Z_end,i分别为i水电站调度期的始、末水位；

分别为i水电站在t时段水电站允许的最小和最大下泄流量，最小值根据生态流量或其他要求设定，最大值受限于水电站的泄流能力或下游防洪控制点安全泄量约束。

(2)针对已构建模型，采用I-DPSA算法求解。具体步骤如下：

1)在已知约束范围内，以发电量最大为目标，对梯级水电站群自上游到下游逐级进行DP求解，得到初始调度水位过程(初始解)Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

2)从0到较大值依次选取若干个基准出力的取值N_d,j作为算法候选参数，每次增加梯级总装机容量的1/50，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M等；

3)针对每一个基准出力取值N_d,j：

①对梯级水电站群自上游到下游逐级进行结合惩罚系数的DP优化，在优化Z_i,t时，保持其他站调度过程不变，重新计算梯级联合的目标函数值f。

②重复①至目标函数值变化幅度收敛至精度ε，得到对应于N_d,j的解结果。

综合以上所得所有结果，得到梯级水电站群联合出力与相应最优发电保证率、梯级最优发电量的关系；

4)根据3)所得结果，绘制关系曲线图如图2所示。

在上述实施例中，输入历史资料和各水电站参数，从上至下逐级执行DP求得初始调度线，其中动态规划DP的寻优递推方程如下：

其中f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；E_i(t,j,k)第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的发电保证率；

I-DPSA算法将DPSA结合惩罚系数的方式对动态规划DP的寻优递推方程做出更新：

其中，L_i,t为第i水库t时段初状态(库水位)离散个数；f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；N_i(t,j,k)为第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的出力；N_other,l(t)为t时段除i以外的其他水电站在原先调度线上，运行状态不改变情况下计算所得的出力，T为时段总个数；

表示t时段对基准出力的满足情况，当t时段梯级水电站群的联合总出力

(设定基准出力)时，

为0；否则

为-1。

本发明实施例还提供一种梯级水电站联合保证出力的推求系统，包括

历史资料获取部，获取梯级水库群历史入流资料，确定流域基本情况和综合利用要求；

模型构建部，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；

解结果获取部，应用I-DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；

曲线图生成部，根据获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解结果绘制梯级联合出力和发电保证率、发电量关系曲线图。

进一步优选的实施例中，所述模型构建部建立的梯级水电站群优化调度数学模型为：

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数；N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；N_d为设定基准出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为水电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

进一步优选的实施例中，所述解结果获取部获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解具体包括如下步骤：

S21.输入历史入流资料、各种约束条件及其他初始条件；

S22.对各电站自游到下游依次进行单库发电量最大的DP寻优，生成初始解即水位过程Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

S23.设置算法寻优目标为f；

S24.对基准出力N_d,j从0开始，每次增加梯级总装机容量的1/50，作为算法候选参数，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M，代入I-DPSA算法求解；

S25.针对每一个基准出力取值N_d,j得到对应于N_d,j的解结果。

以上是对本发明技术方案所做的具体实施例与所运用的技术原理。本发明所属领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。

Claims (10)

1.一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立含以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；

步骤S2.应用I-DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；

步骤S3.绘制梯级联合出力与其发电保证率、梯级发电量的关系曲线。

2.根据权利要求1所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，所述步骤S1中，梯级联合发电保证率权重显著高于梯级发电量，并通过惩罚系数反映于目标函数f：

f＝max[E+M·(P_n-1)]

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数。

3.根据权利要求2所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，建立的梯级水电站群优化调度数学模型为：

其中，N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为水电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

4.根据权利要求1所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，所述步骤S1中综合利用要求包括梯级各水电站水库水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束。

5.根据权利要求1所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，步骤S2中采用I-DPSA算法求解具体子步骤如下：

S21.输入历史入流资料、各种约束条件及其他初始条件；

S22.对各电站自游到下游依次进行单库发电量最大的DP寻优，生成初始解即水位过程Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

S23.设置算法寻优目标为f；

S24.对基准出力N_d,j从0开始依次增加作为算法候选参数，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M，代入I-DPSA算法求解；

S25.针对每一个基准出力取值N_d,j得到对应于N_d,j的解结果。

6.根据权利要求5所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，步骤S22中动态规划DP的寻优递推方程如下：

其中f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；E_i(t,j,k)为第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的发电保证率；

步骤S24中I-DPSA算法将DPSA结合惩罚系数的方式对动态规划DP的寻优递推方程做出更新：

其中，L_i,t为第i水库t时段初状态即库水位离散个数；f_i ^*(t+1,k)为第i水库t时段末处于第k个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；fi^*(t,j)为第i水库t时段初处于第j个状态时，第i水库1～t时段总的最优发电量；N_i(t,j,k)为第i水库t时段初处于第j状态、时段末处于第k状态时，第t时段的出力；N_other,l(t)为t时段除i以外的其他水电站在原先调度线上，运行状态不改变情况下计算所得的出力，T为时段总个数；

表示t时段对基准出力的满足情况，N_d为设定基准出力；当t时段梯级水电站群的联合总出力

时，

为0；否则

为-1。

7.根据权利要求6所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求方法，其特征在于，能根据所得结果绘制梯级联合出力和发电保证率、发电量关系曲线图。

8.一种梯级水电站联合保证出力的推求系统，其特征在于：包括

历史资料获取部，获取梯级水库群历史入流资料，确定流域基本情况和综合利用要求；

模型构建部，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级联合发电保证率最大和发电量最大为目标的梯级水电站群优化调度数学模型；

解结果获取部，应用I-DPSA算法求解上述模型，通过各基准出力的取值，获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解；

曲线图生成部，根据获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解结果绘制梯级联合出力和发电保证率、发电量关系曲线图。

9.根据权利要求8所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求系统，其特征在于，所述模型构建部建立的梯级水电站群优化调度数学模型为：

其中，E、P_n表示梯级联合总发电量和发电保证率；M为惩罚系数，取数量级比E大的正整数；N(t)为t时段梯级水电站群的联合总出力；N_i(t)为i水电站t时段的出力；N_d为设定基准出力；K_i为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为水电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Q_fd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；H_i(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长。

10.根据权利要求8所述的一种梯级水电站联合保证出力的推求系统，其特征在于，所述解结果获取部获取对应梯级联合发电保证率最大、兼顾梯级发电量最大的最优解具体包括如下步骤：

S21.输入历史入流资料、各种约束条件及其他初始条件；

S22.对各电站自游到下游依次进行单库发电量最大的DP寻优，生成初始解即水位过程Z＝(Z_1,t,Z_2,t,...,Z_I,t)^T；

S23.设置算法寻优目标为f；

S24.对基准出力N_d,j从0开始依次增加作为算法候选参数，并设定其他参数如库水位离散步长、惩罚系数M，代入I-DPSA算法求解；

S25.针对每一个基准出力取值N_d,j得到对应于N_d,j的解结果。

Images