CN116011733A - 一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法及系统，该方法针对不同时间尺度上水电站调度特性与要求，构建“15分钟‑5分钟‑实时”多尺度嵌套的梯级水电站机组‑闸门协同调度数学模型。在15分钟尺度上，以负荷预测序列为边界，通过水量和电量总体平衡，进行闸门开度优化；在5分钟尺度上，以闸门开度为边界，通过站间电量分配，进行径流式水电站水位控制；在实时尺度上，通过站间和站内负荷实时分配，进行电站内机组优化。本发明能够实现了机组和闸门控制策略的智能生成及径流式水电站水位的精准控制。

Description

一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法及系统

技术领域

本发明涉及一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法及系统，属于水库运行调度技术领域。

背景技术

随着新能源大规模建设和并网，水电面临更高强度和频次的调峰调频任务，导致梯级水电站往往存在闸门频繁启闭、水位陡涨陡落等难题，易发生水库拉空、水位超限、机组及闸门设备操作频繁等风险，调度运行难度高、人力工作强度大。造成该问题主要有两方面原因：首先，汛期水电站调度运行技术多针对水电站或机组层面，闸门调度工作仍相对独立，主要依靠人工经验进行调度决策，自动化程度不高，没有实现闸门运用策略的高效生成与机组闸门协同控制；另一方面，关于机组与闸门的协调控制的研究多针对单个径流式水电站，对梯级水电站群机组闸门协同控制尚未有深入研究，径流式水电站水位陡涨陡落的难题仍未得到有效解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法及系统，针对不同时间尺度上水电站调度特性与要求，构建“15分钟-5分钟-实时”多尺度嵌套的梯级水电站机组-闸门协同调度数学模型，对梯级水电站群的实时运行进行指导。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明一方面提供一种多尺度协同控制的梯级电站群智能调度方法，包括：

建立长时间尺度调度模型，以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

建立短时间尺度调度模型，以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模型；

建立实时尺度调度模型，基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模型。

进一步的，所述预设的长时间尺度为15分钟，所述预设的短时间尺度为5分钟。

进一步的，所述基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，包括：

对过去5年内流域汛期每日总负荷过程进行规律分析，分析出现频率最高的负荷曲线形状，根据该负荷曲线将24小时内的负荷过程划分“峰-平-枯”三个预测时段；

选取当前预测日起始时刻所对应的预测时段，根据此预测时段内的已发电量与计划电量，计算比例系数；

根据所计算的比例系数对未来24小时的计划负荷曲线形状进行同倍比缩放，得到未来24小时内每15分钟的负荷值，即未来流域总负荷预测值。

进一步的，所述在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，包括：

将龙头水电站发电流量最大值与最小值作为初始试算区间上下限，选择平均值为当前发电流量；

根据龙头水电站此时水位，计算耗水率，并计算在当前发电流量下的负荷；

根据龙头水电站的发电流量、弃水流量、与下游水电站之间的区间径流，依次推算下游水电站的入库流量；

在下游水电站保持出入库平衡的基础上，计算各水电站在该入库流量下承担的负荷即分配负荷；若计算的负荷超出该水电站的最大负荷，则选择最大负荷为该水电站分配的负荷，若计算的负荷低于该水电站最小负荷，则选择最小负荷为该水电站分配的负荷；

计算各梯级水电站的分配的负荷之和，并与流域总负荷预测值相比较，若是两者误差在允许误差ε之内，则进行下一调度时段的分配计算；若超出允许误差ε，则根据两者相对关系，调整龙头水电站发电流量初始试算区间上下限，重复上述计算，直至满足允许误差；

将计算完成的当前调度时段各水电站的水位、发电流量和弃水流量作为下一调度时段的初始状态，对下一调度时段的流域总负荷进行分配。

进一步的，所述基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度，包括：

在当前闸门开度下，对于梯级水电站的每个水库，根据库容关系曲线由初始水位进行推演，得到时段末水位；以及根据水库的区间径流之和、出库流量及上游水库的出库流量，确定下游水库入库流量；

建立闸门开度组合表，根据推演结果，判断水库日内调度过程是否满足调度要求，若满足调度要求，则维持当前闸门开度；否则，根据调度目标从预设的闸门操作策略总表中搜索最优闸门开度策略。

进一步的，所述建立闸门开度组合表，包括：

以0.1m为步长离散各梯级水电站正常蓄水位至死水位之间的水位区间；

不同水位下，根据闸门运行方式与运行要求，分析不同水位下的闸门可行组合，保留各水位可行的闸门组合；

在确定不同水位下的闸门可行组合的基础上，将各闸门开度以0.1m为步长进行离散；

对于不同的水位、闸门组合和闸门开度组合下，推求各方案下各闸门泄流量之和。

进一步的，所述以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量，包括：

根据各径流式水电站目标水位和当前水位，通过水量平衡计算，得到达到目标水位的出库流量；

根据当前闸门开度，计算泄洪流量，再根据出库流量计算得到各径流式水电站发电流量；

通过各径流式水电站之间的耗水率关系曲线，由发电流量推求短期电量值；

以径流式水电站水位平稳为基础，将所计算的短期电量值分配给各径流式水电站。

进一步的，所述基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，包括：

以电网及机组运行为约束，使径流式水电站执行所分配的短期电量，并将执行的负荷实际发电量与分配的短期电量的差值，交由龙头电站承担；

在各梯级水电站内部，以水位波动最小及机组状态变化最小的目标行进行负荷分配。

本发明另一方面提供一种多尺度协同控制的梯级电站群智能调度系统，用于实现前述的多尺度协同控制的梯级电站群智能调度方法，所述系统包括：

长时间尺度调度模块，用于以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

短时间尺度调度模块，用于以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模块；

实时尺度调度模块，用于基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模块。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

(1)本发明推演梯级各水电站未来24小时调度过程，滚动优化未来24小时闸门运用策略，实现对不利运行工况的智能预警，减少各水电站闸门调整次数，完成日电量/水位控制要求；

(2)本发明实现梯级负荷站间自动分配，自适应匹配出库平稳、水位平稳等各类工况和控制要求，实现各水电站水位和流量精细化控制。

附图说明

图1是本发明实施例提供的多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度系统架构；

图2是本发明实施例提供的多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法流程图；

图3是本发明实施例提供的长时间尺度调度计算流程图；

图4是本发明实施例提供的短时间尺度调度计算流程图；

图5是本发明实施例提供的实时尺度调度计算流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例1

本实施例提供一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，参见图2，包括：

建立长时间尺度调度模型，具体的，如图3所示，以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

建立短时间尺度调度模型，具体的，如图4所示，以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，对各径流式水电站进行发电流量模拟，并推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模型；

建立实时尺度调度模型，具体的，如图5所示，基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，包括站间负荷调整和站内负荷分配；以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模型。

本实施例中，预设长时间尺度为15分钟，预设短时间尺度为5分钟。

本实施例中，每隔5分钟，将实时尺度模型计算所得水位与5分钟尺度上的目标水位之间的偏差反馈至5分钟尺度调度模型，5分钟尺度调度模型重新计算短期电量；每隔15分钟，将经5分钟尺度调度模型计算后的各水电站水位反馈给15分钟尺度调度模型重新计算闸门运行方案，按照如上方式各模型嵌套滚动计算。如图1所示。

本实施例中，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，包括：

根据当前流域发电计划与实发电量信息，通过同倍比预测法对未来24小时内的流域总负荷进行预测，具体实现过程如下：

S11、对过去5年内流域汛期每日总负荷过程进行规律分析，分析出现频率最高的负荷曲线(负荷随时间变化的曲线)形状，根据该负荷曲线将24小时内的负荷过程划分“峰-平-枯”三个预测时段；

S12、选取当前预测日起始时刻所对应的预测时段，根据此预测时段内的已发电量与计划电量，计算一个比例系数；

S13、根据计算的比例系数对未来24小时的计划负荷曲线形状进行同倍比缩放，一次性得到未来24小时内每15分钟的负荷值，表示为：

Pu＝E_real/E_plan；

N_realf＝N_planf×Pu；

其中，Pu为比例系数，无量纲；E_real为某日预测时段内已发电量，单位为kW·h；E_plan为预测时段内计划电量，单位为kW·h；N_planf为未来24小时内每隔15分钟的计划出力，单位为kW；N_realf为计算得到的未来24小时内的流域总负荷预测值。

本实施例中，在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，包括：

在维持径流式水电站水位平稳的基础上，试算龙头水电站不同发电流量下流域总共可承担的负荷，并与流域发电任务进行匹配，将流域总负荷分配至流域内各梯级水电站，计算公式为：

其中，W为龙头水电站的发电流量；r₀为龙头水电站的耗水率；为第i级水电站入库流量；为第i级水电站泄洪流量；r_i为第i级水电站耗水率；n为梯级水电站群级数；P为流域总负荷预测值。

负荷初步分配步骤：

S21，将龙头水电站发电流量最大值与最小值作为初始试算区间上下限，选择其平均值为此时发电流量

S22，根据龙头水电站此时水位H_P，计算其耗水率r₀，并计算在发电流量下的负荷N_P；

S23，根据龙头水电站的发电流量Q_1e、弃水流量Q_1s、与下游水电站之间的区间径流Q_1sec依次推算下游水电站的入库流量Q_1in；

S24，在下游水电站保持出入库平衡(出库流量等于入库流量)的基础上，计算各水电站在该入库流量下承担的负荷N_s即分配负荷；若此负荷超出该水电站的最大负荷，则选择最大负荷为该水电站分配的负荷，若低于该水电站最小负荷，则选择最小负荷为该水电站分配的负荷；

S25，计算梯级水电站的负荷之和N_sum，并与梯级水电站承担的流域总负荷预测值P相比较，若是两者误差在允许误差ε(取1MW)之内，则终止计算；若超出允许误差ε，则根据两者相对关系，调整龙头水电站发电流量初始试算区间上下限(若N_sum>P，则令龙头水电站发电流量最大值等于此时发电流量若N_sum<P，则令龙头水电站发电流量最小值等于此时发电流量)，重复上述计算，直至满足允许误差；

S26，将计算完成的当前调度时段各水电站的水位、发电流量和弃水流量作为下一调度时段的初始状态，对下一调度时段的流域总负荷进行分配。

本实施例中，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度，包括：

S31、对当前时刻至未来24小时内的各水电站水位过程进行推演，包括水库单元模拟与区间单元模拟：

水库单元模拟：对于梯级水电站的每个水库，基于水量平衡原理，模拟计算出水库模拟调度中涉及的所有参数指标，计算如下：

V₀+qt＝V₁+Qt；

式中，V₀为时段初库容，q为入库流量，V₁为时段末库容，Q为时段平均出库流量，包括发电流量和泄洪流量，t为计算时长。其中发电流量和泄洪流量分别根据预测负荷以及闸门开度进行模拟计算，水位模拟的具体步骤为：

根据库容关系曲线由初始水位H₀查出时段初库容V₀；

根据计划出力N₁及时段初库容V₀，可以假定时段末水位H₁或者假定时段末下泄流量Q_1out进行试算，逐次逼近计划出力N₁，得出时段末水位H₁。

区间单元模拟：对于梯级水电站的每个水库，根据水库的区间径流之和、出库流量及上游水库的出库流量，确定下游水库入库流量。

对于某一段河道，其下游水库入库流量等于上游水库出库流量与区间径流之和。因此可得公式：

Q_down,in＝Q_up,out+Q_section；

式中，Q_down,in为河道下游水库的入库流量，Q_up,out为河道上游水库的出库流量，Q_section为河道上游水库至下游水库的区间径流。由此公式，建立流域内河道单元的模拟模型。

S32、建立闸门开度组合表，并基于模拟推演结果，判断水库日内调度过程是否满足调度要求，若满足调度要求，则维持当前闸门开度；否则，根据当前时刻对未来的预测信息与不同调度模式下的调度目标，搜索最优闸门控制策略，滚动更新生成水位过程与闸门运行过程。

闸门开度组合表的建立方法：

第一步：以0.1m为步长离散各梯级水电站正常蓄水位至死水位之间的水位区间；

第二步：不同水位下，闸门可行组合方案也不同。因此需要根据闸门运行方式与运行要求，分析不同水位下的闸门可行组合，保留各水位可行的闸门组合，表中，闸门开启用1表示，关闭用2表示；

第三步：在确定不同水位下的可行闸门组合的基础上，将各闸门开度以0.1m为步长进行离散。

第四步：对于不同的水位、闸门组合、闸门开度组合方案，推求各方案下各闸门泄流量之和。闸门开度组合表示例见表1。

表1闸门开度组合示例

搜索最优闸门控制策略方法：

对闸门组合表该水位下每一个可行的闸门开度组合方案，模拟推演未来24小时内梯级电站群在此闸门开度组合方案下的水位、流量过程，首先筛选水位、流量过程不满足水电站调度要求的，其次根据调度目标选择其中目标完成效果最优的方案(如：闸门少调模式则选择闸门开度维持时间最久的方案；水位控制模式则选择水位与目标水位过程最接近的；出库平稳模式则选择出库流量变化最小的)。

需要说明的是，随着水库调度实际情况动态变化以及水情预测等信息的更新，模型滚动更新水位过程线和闸门运用过程。

本实施例中，以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量，包括：

S41、设置径流式水电站的目标水位，根据当前闸门开度组合方案、来水方案及各径流式水电站的实际水位与目标水位的偏差，计算各个短期调度时段径流式水电站达到目标水位所需的短期(5分钟)电量，具体为：

S41-1、根据各径流式水电站目标水位和当前水位，通过水量平衡计算，得到达到目标水位的出库流量；

S41-2、根据当前闸门开度，计算泄洪流量，再根据出库流量计算得到各径流式水电站发电流量；

S41-3、通过各径流式水电站之间的耗水率关系曲线，由发电流量推求短期电量值。

S42、将所计算的短期电量值分配给各径流式水电站，以保证径流式水电站水位平稳。

本实施例中，基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，包括：

S51、基于站间负荷分配计算得到的短期电量，结合梯级水电站的不同特性进行站间实时负荷调整，即在满足机组运行各类约束基础上，让径流式水电站尽可能执行短期电量，由于考虑了机组约束，电站实时执行的负荷所发电量与短期电量有差距，由调蓄性能好的水电站承担实时负荷所发电量与流域短期电量的差值。

S52、满足安全生产以及电网负荷要求的前提下，根据水电站及机组特性，快速确定站内各机组的负荷分配方案，并尽可能优化负荷分配方案以达到水位波动最小及机组状态变化最小的目标。

站内负荷分配步骤：

S52-1建立负荷分配总表，在考虑机组各种运行要求与约束的基础上，采用穷举法遍历不同水头、不同负荷指令下所有可行的负荷分配方案，并以此制作负荷分配总表。由此生成的负荷分配总表可提供相应精度下所有水头及负荷指令下的所有可行机组组合以及相应的负荷分配方案，负荷分配总表示例见表2。

表2不同水头下负荷分配总表示例

S52-2在构建机组负荷分配总表后，即可通过负荷总表快速完成可行负荷分配方案的搜索及优选。根据电站当前水头、负荷指令以及机组开停机状态快速搜索当前时刻下所有可行的负荷分配方案集，并在此基础上搜索满足出库流量约束、最大爬坡约束、穿越振动区约束进一步缩小负荷分配方案集，最终根据发电流量最小及负荷变动最小(机组两次相邻负荷的差值最小)的原则确定相对最优负荷分配方案。

实施例2

本实施例以大渡河流域“瀑-深-枕-沙”梯级水电站的调度为例，大渡河流域是我国第五大水电基地，是四川省电力供应的“压舱石”和“稳定器”，也是长江流域和地区防洪安全的关键屏障。大渡河中游的瀑布沟、深溪沟、枕头坝一级、沙南水电站(以下简称“瀑-深-枕-沙”)均为以发电为主的水电站，受高强度调峰调频、水库调蓄性能差、上下游水力联系紧密等不利因素影响，“瀑-深-枕-沙”梯级水电站长期存在闸门频繁启闭、水位陡涨陡落等难题，易发生水库拉空、水位超限、机组及闸门设备操作频繁等风险，调度运行难度高、人力工作强度大，通过机组闸门多尺度协同调度的梯级水电站群调度方法，实现流域梯级站内、站间负荷自动分配，以及闸门的智能决策，满足径流式水电站水位平稳、闸门少调、节水发电等多目标调控要求，具体调度方法包括如下步骤：

步骤(1)：在15分钟尺度上，以负荷预测序列为边界优化“瀑-深-枕-沙”四站闸门运用策略，具体如下：

步骤(1.1)：采用同倍比预测法，根据“瀑-深-枕-沙”四站发电计划对“瀑-深-枕-沙”四站总负荷过程进行预测，

同倍比预测法：首先对过去五年“瀑-深-枕-沙”四站总负荷过程进行规律分析，将1日内负荷过程划分预测基准时段，然后根据预测基准时段内的已发电量与计划电量，计算比例系数，根据计算的比例系数对未来24小时的计划负荷曲线形状进行缩放，得到未来24小时的预测负荷；

步骤(1.2)：基于“瀑-深-枕-沙”四站的耗水率，在满足径流式水电站水位平稳要求的基础上，以15分钟为计算尺度对四站总负荷进行分配，并根据水情信息、各水电站实时状态滚动更新计算结果。

由于深溪沟、枕头坝、沙南为径流式水电站，调节性能较弱，时常面临水位波动频繁、陡涨陡落的现象，当水位过低时会降低发电效率，水位过高则面临弃水的风险，因此在维持径流式水电站出入库平衡的基础上，根据各水电站当前的水位，闸门组合，试算瀑布沟不同发电流量下“瀑-深-枕-沙”四站总共可承担的负荷，并与四站站发电任务进行匹配。

负荷初步分配步骤：

步骤(1.2.1)，将瀑布沟水电站发电流量最大值与最小值作为初始试算区间上下限，选择其平均值为此时发电流量

步骤(1.2.2)，根据瀑布沟此时水位H_P，计算瀑布沟耗水率r₀，并计算在发电流量下瀑布沟的负荷N_P；

步骤(1.2.3)，根据瀑布沟的发电流量Q_1e、弃水流量Q_1s、瀑布沟至深溪沟之间的区间径流Q_1sec推算深溪沟的入库流量Q_1in；

步骤(1.2.4)，在深溪沟保持出入库平衡(出库流量等于入库流量)的基础上，计算深溪沟在此入库流量下的承担的负荷N_s，若此负荷超出深溪沟的最大负荷，则选择深溪沟最大负荷，若低于深溪沟最小负荷，则选择深溪沟最小负荷；

步骤(1.2.5)，根据深溪沟的出库流量、深溪沟至枕头坝之间的区间径流Q_2sec推算枕头坝的入库流量Q_2in；

步骤(1.2.6)，在枕头坝保持出入库平衡(出库流量等于入库流量)的基础上，计算枕头坝在此入库流量下的承担的负荷N_Z，，若此负荷超出枕头坝的最大负荷，则选择枕头坝最大负荷，若低于枕头坝最小负荷，则选择枕头坝最小负荷；

步骤(1.2.7)，根据枕头坝的出库流量、枕头坝至沙南之间的区间径流Q_3sec推算沙南的入库流量Q_3in；

步骤(1.2.8)，在沙南保持出入库平衡(出库流量等于入库流量)的基础上，计算沙南在此入库流量下的承担的负荷N_sha，若此负荷超出沙南的最大负荷，则选择沙南最大负荷，若低于沙南最小负荷，则选择沙南最小负荷；

步骤(1.2.9)，计算瀑布沟、深溪沟、枕头坝、沙南四站的负荷之和N_sum，并与梯级水电站承担总负荷P相比较，若是两者误差在允许误差ε(取1MW)之内，则终止计算；若超出允许误差ε，则根据两者相对关系，调整瀑布沟发电流量初始试算区间上下限(若N_sum>P，则令瀑布沟水电站发电流量最大值等于此时发电流量若N_sum<P，则令瀑布沟水电站发电流量最小值等于此时发电流量)，重复上述计算，直至满足允许误差；

步骤(1.2.10)，将上一时段各水电站的水位、发电流量、弃水流量作为下一时段的初始状态，依次分配各时段的总负荷。

步骤(1.3)：对当前时刻至未来24小时内的“瀑-深-枕-沙”各水电站水位过程进行推演，包括水库单元模拟与区间单元模拟：

水库单元模拟：对于梯级水电站的每个水库，基于水量平衡原理，模拟计算出水库模拟调度中涉及的所有参数指标，计算公式如下：

V₀+qt＝V₁+Qt；

式中，V₀为时段初库容，q为入库流量；V₁为时段末库容，Q为时段平均出库流量，包括发电流量和泄洪流量，t为计算时长。其中发电流量和泄洪流量分别根据预测负荷以及闸门开度进行模拟计算。

区间单元模拟：对于梯级水电站的每个水库，根据所述水库的区间径流之和、出库流量及上游水库的出库流量，建立区间单元模拟模型。

对于某一段河道，其下游水库入库流量等于上游水库出库流量与区间径流之和。因此可得公式：

Q_down,in＝Q_up,out+Q_section；

式中，Q_down,in为河道下游水库的入库流量，Q_up,out为河道上游水库的出库流量，Q_section为河道上游水库至下游水库的区间径流。由此公式，建立流域内河道单元的模拟模型。

步骤(1.4)：根据“瀑-深-枕-沙”四站的闸门运行要求，建立闸门操作策略总表，并基于模拟推演结果，判断水库日内调度过程是否满足调度要求，若满足调度要求，则维持当前闸门开度；否则，根据当前时刻对未来的预测信息与不同调度模式下的调度目标，搜索最优闸门控制策略，滚动更新生成水位过程与闸门运行过程。

“瀑-深-枕-沙”四站的闸门运行要求各不相同，主要包括对称开启方式和振动区限制等，具体见表3。

表3各水电站泄洪设施运行要求表

“瀑-深-枕-沙”四站的调度要求包括：

水电站的水位上限，水电站调度过程中可接受的最高水位，可根据不同工况与调度模式进行灵活设置；

水电站的水位下限，水电站调度过程中可接受的最低水位，可根据不同工况与调度模式进行灵活设置；

水电站的最大下泄流量，水电站调度过程中可接受的最大下泄，可根据不同工况与调度模式进行灵活设置；

水电站最小下泄流量，水电站调度过程中可接受的最小下泄流量，可根据不同工况与调度模式进行灵活设置；

水电站最大出力约束，水电站调度过程中可承担的最大负荷；

水电站最小出力约束，水电站调度过程中考虑生态流量等条件的最小负荷。

根据工况、来水条件、负荷预测信息以及调度目标的不同，模型针对当前主要矛盾灵活切换不同模式，满足各自的需求，本案所设计的典型调度模式包括：

A、闸门少调模式

由于来水与负荷预测信息不断变化，且当前“瀑-深-枕-沙”梯级水电站的闸门调度决策仍依靠人工经验，没有实现各闸门的精准调控，各站仍存在闸门开度频繁变化的问题，给水库调度带来不利影响。

该模式下，以减少闸门动作次数为首要优化目标，若出现多种闸门方案满足此目标，则选择闸门开度调整幅度最小的闸门组合方案。模型目标为：

F＝min|e₂-e₁|；

式中，n为第i时刻的闸门动作次数，若闸门开度变化则n为1，开度保持不变则n为0；e₁为调整前的闸门总开度；e₂为调整闸门后的闸门总开度。

B、出库平稳模式

出库流量波动剧烈对下游河道、水库调度运行存在不利影响，因此在实际调度过程中，可适当增加各站水位波动范围，维持其出库平稳，防止人造洪峰以及下游水电站水位波动幅度过大的现象。

该模式下，增大允许的水位波动范围，减少出库流量波动范围，通过适当增加闸门操作次数达到流量稳定的目的。模型目标为：

式中，Q_i为第i时刻水电站出库流量；Q_avg为t时段内水电站平均出库流量。

C、水位平稳模式

实际调度运行中，安全的重要性远大于经济效益。由于深溪沟、枕头坝、沙南三站库容远小于瀑布沟，调节性能较差，当水位接近水库正常蓄水位或死水位时，容易产生过量弃水或水库拉空的现象，不利于水电站的安全运行，同时也给电网造成压力。

该模式下，在原约束条件的基础上缩小允许的水位范围，使各水电站水位位于合理的范围内，增加水电站的调节能力。模型目标为：

式中，h_i为第i时刻水电站水位；h_avg为t时段内水电站平均水位。

D、水位控制模式

实际调度过程中，面对各种不同的调度需求，对水位有不同的控制要求。在指定时段内，要求水位按指定速率上升或下降。

该模式下，在基础模式上增加水位上升/下降速率，当指定时间内水位上升/下降到水位上下限外时，将水位维持在水位约束范围内，表示如下：

F＝min|h_i-h_aim_i|

h_aim_i＝h_i-1+v

式中，h_i为水电站第i时刻的水位；h_aim_i为水电站第i时刻按水位上升/下降速率的目标水位；h_i-1为水电站第i-1时刻水位；v为水电站按水位上升/下降的速率。

步骤(2)：在5分钟尺度上，以闸门开度为边界，以5分钟为计算尺度，推算深溪沟、枕头坝、沙南当前水位调整至目标水位所需要的电量，并根据实时水情、负荷等情况，不断滚动更新三站的短期电量，具体如下：

步骤(2.1)：设置深溪沟、枕头坝、沙南三站的目标水位，根据当前闸门开度组合方案、来水方案及各站的实际水位与目标水位的偏差，计算各个时段水电站达到目标水位所需的短期(5分钟)电量，具体步骤如：

步骤(2.1.1)：根据深溪沟、枕头坝、沙南三站的水位控制目标和实时水位，通过水量平衡计算，得到达到目标水位的出库流量；

步骤(2.1.2)：根据深溪沟、枕头坝、沙南当前闸门运用状态，计算泄洪流量，进而得到各水电站发电流量；

步骤(2.1.3)：通过深溪沟、枕头坝、沙南三站的耗水率关系曲线，由发电流量推求短期电量值。

步骤(2.2)：将所推求的短期电量分配给深溪沟、枕头坝、沙南三站，以保证径流式水电站水位平稳。

步骤(3)：在实时尺度上，以电网及机组运行要求为约束，根据电网下达的实时负荷指令，进行高效地站间站内实时负荷分配计算，得到能够满足机组运行各类约束、尽可能接近5分钟尺度输出的短期电量、且尽可能优化机组运行工况的机组负荷分配方案，具体步骤如下：

步骤(3.1)：基于站间负荷分配计算得到的短期电量，结合梯级水电站的不同特性进行站间实时负荷调整，即在满足机组运行各类约束基础上，让深溪沟、枕头坝、沙南尽可能执行短期电量，由瀑布沟承担实时负荷与流域短期的差值。

步骤(3.2)：满足安全生产以及电网负荷要求的前提下，根据水电站及机组特性，快速确定站内负荷分配方案，并尽可能优化负荷分配方案以达到水位波动最小及机组状态变化最小的目标。

站内负荷分配步骤：

3.2.1建立负荷分配总表。在考虑机组各种运行要求与约束的基础上，采用穷举法遍历不同水头、不同负荷指令下所有可行的负荷分配方案，并以此制作负荷分配总表。由此生成的负荷分配总表可提供相应精度下所有水头及负荷指令下的所有可行机组组合以及相应的负荷分配方案。

3.2.2在构建机组负荷分配总表后，即可通过负荷总表快速完成可行负荷分配方案的搜索及优选。根据电站当前水头、负荷指令以及机组开停机状态快速搜索当前时刻下所有可行的负荷分配方案集，并在此基础上搜索满足出库流量约束、最大爬坡约束、穿越振动区约束进一步缩小负荷分配方案集，最终根据发电流量最小及负荷变动最小(机组两次相邻负荷的差值最小)的原则确定相对最优负荷分配方案。

电网及机组运行需满足的约束如下：

a、最短开停机时间约束：

T_i,off≥T_i,down；

T_i,on≥T_i,up；

式中，T_i,off、T_i,on为第i台机组的持续停机时间和持续开机时间，单位h；T_i,down，T_i,up为第i台机组最短停机时间和最短开机时间，h。

b、出库流量约束：

Q_min≤Q_t≤Q_max；

式中，Q_t为水库下泄流量；Q_min为水库最小下泄流量，一般为生态流量，m³/s；Q_max为下泄流量最大值，一般是为了保证水库自身和下游防洪控制点的防洪安全，m³/s。

c、最大爬坡约束：

N_r≤UR_i；

式中，N_r为水电站机组相邻两次所发负荷的差值，UR_i为第i台机组的最大爬坡，MW。

d、穿越振动区约束：

式中，N_i,t-1为第i台机组在t-1时刻的负荷值，MW，N_i,t为第i台机组在t时刻的负荷值，MW，为第i台机组第j个振动区的负荷中值，MW，为第i台机组第j+1个振动区的负荷中值，MW。

e、振动区约束：

式中，和分别代表第i台机组在t时刻水头下的最大、最小出力，MW，和分别表示在t时刻第i台机组的第j个振动区上限和下限出力，MW。

实施例3

本实施例提供一种多尺度协同控制的梯级电站群智能调度系统，用于实现前述任一实施例的调度方法，该系统包括：

长时间尺度调度模块，用于以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

短时间尺度调度模块，用于以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模块；

实时尺度调度模块，用于基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模块。

名词解释：

机组：即为水电站机组，水电站上每台水轮机与配套的发电机联合而成的发电单元，是水电站生产电能的主要动力设备。

负荷：水电站单位时间内发电功率，单位为kW。

电量：水电站一定时间内所生产的电能量，单位为kW·h，

径流式水电站：对天然径流过程不作任何人为改变，发电量仅靠天然来水决定的水电站。

梯级水电站：水能资源开发中，相邻联系比较紧密、互相影响比较显著、地理位置相对比较靠近的水电站群。

流域总负荷：梯级水电站群内各水电站负荷之和。

泄洪流量：水库单位时间内通过其泄洪设施排泄洪水的水量，此水量不进行发电，单位为m³/s。

发电流量：水库单位时间用于发电的水量，单位为m³/s。

出库流量：水库泄洪流量与发电流量之和，单位为m³/s。

正常蓄水位：水库在正常运行情况下所蓄到的最高水位，单位为m。

死水位：在正常运用情况下，允许水库消落的最低水位，单位为m。

调节库容：水力发电、航运、给水、灌溉等兴利事业提供调节径流的水库容积。即正常蓄水位至死水位之间的水库容积，单位为m³。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，包括：

建立长时间尺度调度模型，以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

建立短时间尺度调度模型，以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模型；

建立实时尺度调度模型，基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模型。

2.根据权利要求1所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述预设的长时间尺度为15分钟，所述预设的短时间尺度为5分钟。

3.根据权利要求2所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，包括：

对过去5年内流域汛期每日总负荷过程进行规律分析，分析出现频率最高的负荷曲线形状，根据该负荷曲线将24小时内的负荷过程划分“峰-平-枯”三个预测时段；

选取当前预测日起始时刻所对应的预测时段，根据此预测时段内的已发电量与计划电量，计算比例系数；

根据所计算的比例系数对未来24小时的计划负荷曲线形状进行同倍比缩放，得到未来24小时内每15分钟的负荷值，即未来流域总负荷预测值。

4.根据权利要求3所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，包括：

将龙头水电站发电流量最大值与最小值作为初始试算区间上下限，选择平均值为当前发电流量；

根据龙头水电站此时水位，计算耗水率，并计算在当前发电流量下的负荷；

根据龙头水电站的发电流量、弃水流量、与下游水电站之间的区间径流，依次推算下游水电站的入库流量；

在下游水电站保持出入库平衡的基础上，计算各水电站在该入库流量下承担的负荷即分配负荷；若计算的负荷超出该水电站的最大负荷，则选择最大负荷为该水电站分配的负荷，若计算的负荷低于该水电站最小负荷，则选择最小负荷为该水电站分配的负荷；

计算各梯级水电站的分配的负荷之和，并与流域总负荷预测值相比较，若是两者误差在允许误差ε之内，则进行下一调度时段的分配计算；若超出允许误差ε，则根据两者相对关系，调整龙头水电站发电流量初始试算区间上下限，重复上述计算，直至满足允许误差；

将计算完成的当前调度时段各水电站的水位、发电流量和弃水流量作为下一调度时段的初始状态，对下一调度时段的流域总负荷进行分配。

5.根据权利要求4所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度，包括：

在当前闸门开度下，对于梯级水电站的每个水库，根据库容关系曲线由初始水位进行推演，得到时段末水位；以及根据水库的区间径流之和、出库流量及上游水库的出库流量，确定下游水库入库流量；

建立闸门开度组合表，根据推演结果，判断水库日内调度过程是否满足调度要求，若满足调度要求，则维持当前闸门开度；否则，根据调度目标从预设的闸门操作策略总表中搜索最优闸门开度策略。

6.根据权利要求5所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述建立闸门开度组合表，包括：

以0.1m为步长离散各梯级水电站正常蓄水位至死水位之间的水位区间；

不同水位下，根据闸门运行方式与运行要求，分析不同水位下的闸门可行组合，保留各水位可行的闸门组合；

在确定不同水位下的闸门可行组合的基础上，将各闸门开度以0.1m为步长进行离散；

对于不同的水位、闸门组合和闸门开度组合下，推求各方案下各闸门泄流量之和。

7.根据权利要求5所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量，包括：

根据各径流式水电站目标水位和当前水位，通过水量平衡计算，得到达到目标水位的出库流量；

根据当前闸门开度，计算泄洪流量，再根据出库流量计算得到各径流式水电站发电流量；

通过各径流式水电站之间的耗水率关系曲线，由发电流量推求短期电量值；

以径流式水电站水位平稳为基础，将所计算的短期电量值分配给各径流式水电站。

8.根据权利要求7所述的一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，其特征在于，所述基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，包括：

以电网及机组运行为约束，使径流式水电站执行所分配的短期电量，并将执行的负荷实际发电量与分配的短期电量的差值，交由龙头电站承担；

在各梯级水电站内部，以水位波动最小及机组状态变化最小的目标行进行负荷分配。

9.一种多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度系统，其特征在于，用于实现权利要求1至8任意一项所述的多尺度协同控制的梯级水电站群智能调度方法，所述系统包括：

长时间尺度调度模块，用于以预设的长时间尺度为调度间隔，基于流域发电计划与实发电量对未来流域总负荷进行预测，以及在维持径流式电站水位平稳的基础上将流域总负荷分配至各梯级水电站，以及，基于各梯级水电站分配负荷对各梯级水电站未来水位进行推演，确定各梯级水电站在当前长时间尺度上的闸门开度；

短时间尺度调度模块，用于以预设的短时间尺度为调度间隔，根据来水预测以及当前所属长时间尺度的闸门开度，推求径流式水电站由实际水位调整至目标水位所需要的短期电量；以及当前所属长时间尺度计算完成后，将计算的径流式水电站水位反馈给长时间尺度调度模块；

实时尺度调度模块，用于基于所计算的短期电量，以满足电网及机组运行为约束，对各梯级水电站进行实时负荷调整，以及当前所属短时间尺度计算完成后，将各水电站当前水位与短时间尺度上目标水位之间的偏差反馈至短时间尺度调度模块。

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