CN116131301B - 一种抽水蓄能电站综合监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种抽水蓄能电站综合效用监测方法，其包括获取抽水蓄能电站当日的发电计划及上水库和下水库中可变动库水量；在电力负荷高峰期，读取发电计划中的计划发电量，并在AGC调节范围考核值和AGC调节速率考核值均合格时，启动发电机组；在电力负荷低谷期，根据低谷期电价及上水库和下水库中可变动库水量规划低谷期抽水量和次日发电计划；每天每15分钟采集一次抽水蓄能电站和电力系统的运行数据，并将当天实际发电量、运行数据、抽水量与发电计划作为监测数据发送至监管部门。

Description

一种抽水蓄能电站综合监测方法

技术领域

本发明涉及监测技术，具体涉及一种抽水蓄能电站综合监测方法。

背景技术

为了保证抽水蓄能电站的正常运行，现有技术中出现了多种对抽水蓄能电站的多个状态数据进行监测，比如CN201620183562.9可以对电能质量综合监测的技术，比如CN201822006888.6能够对电站状态进行监测，比如CN202111153902.5能够对抽水蓄能电站的安全风险进行监测管控。

而抽水蓄能电站设计的目的是将负荷低时的多余电能转变为电网高峰时期的高价值电能，以此达到能源的充分利用；但现有技术在对电站进行监控时，首先监控数据比较单一，不能在负荷高峰期和低谷期合理规划抽水量和发电量；其次是难以实时监测电站和电力系统的实时运行数据，以便于监管部门及时了解电站的运行状态，以对电站的检修和备用等运行状态制定合理的管控方案。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的抽水蓄能电站综合监测方法解决了现有监测技术不能合理规划负荷高峰期发电量和低谷期的抽水量的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种抽水蓄能电站综合监测方法，其包括如下步骤：

S1、获取抽水蓄能电站当日的发电计划及上水库和下水库中可变动库水量；

S2、在电力负荷高峰期，读取发电计划中的计划发电量，并在AGC调节范围考核值和AGC调节速率考核值均合格时，启动发电机组；

AGC调节范围考核值λ_k和AGC调节速率考核值ω_k的计算公式分别为：

其中，P_k上限i和P_k下限i分别为电厂上送机组k的调节上限值和下限值；P_ke为机组k的额定出力；P_k目标i和P_k实际i分别为考核时段内典型的调节指令且调节幅度较大的调节指令的目标值和当前值，t_i为指令发出后出力变化到目标值时间；S_k为中间参数；AVG(·)为AGC的平均调节速率；

S3、在电力负荷低谷期，根据低谷期电价及上水库和下水库中可变动库水量规划低谷期抽水量和次日发电计划；

S4、每天每15分钟采集一次抽水蓄能电站和电力系统的运行数据，并将当天实际发电量、运行数据、抽水量与发电计划作为监测数据发送至监管部门。

进一步地，所述步骤S3进一步包括步骤：

S31、获取抽水蓄能电站所在行政区域在电力负荷高峰期的历史电价，并预测次日在电力负荷高峰期时的预测电价；

S32、根据当日低谷期电价、预测电价和上水库的可变动库水量，计算当日在电力负荷低谷期的计划抽水量；

S33、判断计划抽水量是否小于下水库的可变动库水量，若是，进入步骤S34，否则更新计划抽水量等于下水库的可变动库水量，进入步骤S34；

S34、根据计划抽水量和每立方水发电量，计算总发电量，并将其作为次日发电计划。

进一步地，所述计划抽水量的计算公式为：

其中，Q_计为计划抽水量；ε为常数，取值为2～3；p₁为低谷期电价；p₂为预测电价；x_用为发一度电用水量；x_引为向上水库引水每立方水用电量；Q_可变为上水库的可变动库水量。

进一步地，所述步骤S31进一步包括：

S311、获取抽水蓄能电站所在行政区域在过去五年每天在电力负荷高峰期的历史电价；

S312、通过K-means算法以无监督的方式将历史电价数据聚为m簇；

S313、确定预测电价日前后10天的日期范围，并统计过去五年中对应确定的日期范围内的历史电价，并将统计的每个历史电价标记为参考值；

S314、查找m簇中拥有最多参考值的簇，并采用当前簇对应的历史电价构建数据集，之后对长短期记忆网络模型进行训练；

S315、读取预测电价日前一个月的历史电价构成预测序列，输入已训练的长短期记忆网络模型得到预测电价。

本发明的有益效果为：本方案在电力负荷高峰期，通过两个参数对自动发电控制AGC的状态进行确定，以此保证对发电机组的出力进行准确调控，以保证负荷高峰期的高效发电。在低谷期，结合负荷低谷期电价和下水库中可变动库水量，可以对抽水量和次日发电进行合理规划，以充分进行能源的储备，提高能源的利用率。

本方案还能够对电站和电力系统的运行数据进行采集，并结合抽水量和次日发电计划发给给监管部门，以便于监管部门基于这些数据了解电站目前的健康状况，以准确制定电站的发电、抽水、检修、备用的管控方案，保证电站安全高效的运行。

附图说明

图1为抽水蓄能电站综合监测方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

参考图1，图1示出了抽水蓄能电站综合监测方法一个实施例的流程图；如图1所示，该方法S包括步骤S1至步骤S4。

在步骤S1中，获取抽水蓄能电站当日的发电计划及上水库和下水库中可变动库水量；

在步骤S2中，在电力负荷高峰期，读取发电计划中的计划发电量，并在AGC调节范围考核值和AGC调节速率考核值均合格时，启动发电机组；

AGC调节范围考核值λ_k和AGC调节速率考核值ω_k的计算公式分别为：

其中，P_k上限i和P_k下限i分别为电厂上送机组k的调节上限值和下限值；P_ke为机组k的额定出力；P_k目标i和P_k实际i分别为考核时段内典型的调节指令且调节幅度较大的调节指令的目标值和当前值，t_i为指令发出后出力变化到目标值时间；S_k为中间参数；AVG(·)为AGC的平均调节速率；

当AGC调节范围考核值和AGC调节速率考核值中任一不合格时，将该数据发送给监管部门，暂停启动发电机组，并发出自动发电控制AGC疑似故障的警告，并在收到警告解除后启动发电机组。

在步骤S3中，在电力负荷低谷期，根据低谷期电价及上水库和下水库中可变动库水量规划低谷期抽水量和次日发电计划。

在本发明的一个实施例中，所述步骤S3进一步包括步骤：

S31、获取抽水蓄能电站所在行政区域在电力负荷高峰期的历史电价，并预测次日在电力负荷高峰期时的预测电价；

S32、根据当日低谷期电价、预测电价和上水库的可变动库水量，计算当日在电力负荷低谷期的计划抽水量：

其中，Q_计为计划抽水量；ε为常数，取值为2～3；p₁为低谷期电价；p₂为预测电价；x_用为发一度电用水量；x_引为向上水库引水每立方水用电量；Q_可变为上水库的可变动库水量。

S33、判断计划抽水量是否小于下水库的可变动库水量，若是，进入步骤S34，否则更新计划抽水量等于下水库的可变动库水量，进入步骤S34；

S34、根据计划抽水量和每立方水发电量，计算总发电量，并将其作为次日发电计划。

本方案通过历史电价可以了解对应行政区域的用电情况和用电趋势，以此去预测次日的电价走势，再结合最大化储能的规划，去计算计划抽水量，以此制定出次日的总发电量，通过本方案的这种方式可以提高抽水蓄能电站的利用效率。

实施时，本方案优选所述步骤S31进一步包括：

S311、获取抽水蓄能电站所在行政区域在过去五年每天在电力负荷高峰期的历史电价；

S312、通过K-means算法以无监督的方式将历史电价数据聚为m簇；

S313、确定预测电价日前后10天的日期范围，并统计过去五年中对应确定的日期范围内的历史电价，并将统计的每个历史电价标记为参考值；

S314、查找m簇中拥有最多参考值的簇，并采用当前簇对应的历史电价构建数据集，之后对长短期记忆网络模型进行训练；

S315、读取预测电价日前一个月的历史电价构成预测序列，输入已训练的长短期记忆网络模型得到预测电价。

本方案通过聚类方式对历史电价数据进行划分，可以使同一簇的数据的相关性更好，再此基础上结合参考值进行簇的选择，可以进一步提高簇之间的相关性，保证数据集的准确度，从而提高网络模型的训练精度，保证预测的电价更接近于真值。

在步骤S4中，每天每15分钟采集一次抽水蓄能电站和电力系统的运行数据，并将当天实际发电量、运行数据、抽水量与发电计划作为监测数据发送至监管部门。

其中，采集的运行数据包括机组启动次数，按单台机组按日统计，包括发电启动成功次数、抽水启动成功次数、抽水调相启动成功次数、发电调相启动成功次数、发电启动失败次数、抽水启动失败次数、抽水调相启动失败次数、发电调相启动失败次数。

这些数据反映的发电机组和抽水机组的运行情况，可以便于监管部门及时了解电站核心部件的运行情况，以对电站的发电、抽水、检修、备用等运行状态清晰认知，统计分析和评价抽水蓄能电站功能作用发挥情况等，以便于制定合理的管控方法。

本方案抽水蓄能电站综合监测方法还可以监测电站中的多个相关数据：

1、计算调峰容量利用率K_调峰、水库蓄能利用率P_调节i和调峰填谷努力系数R_f作为监测数据：

其中，K_调峰为调峰容量利用率，E_{峰荷时段发电量}为峰荷时段电站累计发电量，T_{峰荷时段运行小时}为峰荷时段电站累计运行小时数，N_装为电站装机容量；P_调节i为第i次水库蓄能利用率，V_发i为第i次发电累计用水量，V_上为上水库设计发电调节库容；X为电厂当天实际出力曲线的统计值；为电厂当天实际出力曲线的均值；Y为系统净负荷曲线的当天统计值；/>为系统净负荷曲线的当天均值。

2、计算一次调频贡献率β_频、综合调频性能指标和/>的日平均值/>作为监测数据：

其中，t1～t2为一次调频响应时段；p1(Δf,t)为电厂一次调频特性；p(Δf,t)为系统一次调频特性；为AGC单元i第j次实际调节速率与其应该达到的标准速率相比达到的程度；/>为AGC单元i第j次实际调节偏差量与其允许达到的偏差量相比达到的程度；为AGC单元i第j次实际响应时间与标准响应时间相比达到的程度。

3、计算抽水促进清洁能源消纳电量储能能力利用率RCU和储能运行同步率RSO作为监测数据：

其中，N为统计时段内的抽水次数；Ts_n、Te_n分别为第n次抽水(n＝1，2，……，N)的起始时间、终止时间；为抽水蓄能电站第t时段(t＝Ts_n,Ts_n+1，……，Te_n)平均抽水入力；为清洁能源电源第t时段平均发电出力；Δt为单位时段内小时数；

ES_use为抽水蓄能电站实际使用蓄能量；ES_t0为弃风、弃光、弃水发生前抽水蓄能电站可用蓄能量；P^pump为抽水蓄能电站装机容量；ΔT_q为弃风、弃光、弃水发生时长；L_pump为弃风、弃光或弃水发生过程中，抽水蓄能电站抽水运行时长；L_clean为弃风、弃光或弃水发生总时长。

4、计算电站综合循环效率η、电站直接循环效率η1和电站综合厂用电率ηs作为监测数据：

其中，E_g为电站在单位时间内发出的电能，E_g＝E_g1+E_g2+...+E_gM+E_gx，

E_g1+E_g2+...+E_gN为主变高压侧送出的电能，M为电站主变台数，E_gx为其他地方电网接入点送出的电能；E_p为电站在单位时间内输入的电能，

E_p＝E_p1+E_p2+...+E_pM+E_px+E_pd，E_p1+E_p2+...+E_pN，E_px为从地方电网吸入的电能，E_pd电站柴油发电机机组提供的电能；

Ew为电站一个单位时间内的上库天然来水产生的电能；C₁为电站一个单位时间内的上库天然来水量，q_g为机组发电工况下额定流量，Ng为机组发电工况下额定出力；E_s为电站在单位时间内消耗的厂用电电能，E_gs为发电工况下，每台机组发出的电能；E_gp为非发电工况下，每台机组吸收的电能，采用全站综合厂用电率，则Es＝(E_gs-E_g)+(E_p-E_gp)。

通过本方案监测的多个数据国家可再生能源信息管理中心可以对电站实时运行监测数据进行监测、归集、整理，并开展抽水蓄能电站调度运行情况的统计分析与评价工作，规划下一年度抽水蓄能电站的运行方案。

综上所述，本方案通过对抽水蓄能电站多个数据的监测，可以了解电站运行的实时状态，以便于监管部门及时了解电站运行情况，做出高效、安全的运行方案，以充分将电网负荷低时的多余电能，转变为电网高峰时期的高价值电能。

Claims (7)

1.抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取抽水蓄能电站当日的发电计划及上水库和下水库中可变动库水量；

S2、在电力负荷高峰期，读取发电计划中的计划发电量，并在AGC调节范围考核值和AGC调节速率考核值均合格时，启动发电机组；

AGC调节范围考核值λ_k和AGC调节速率考核值ω_k的计算公式分别为：

其中，P_k上限i和P_k下限i分别为电厂上送机组k的调节上限值和下限值；P_ke为机组k的额定出力；P_k目标i和P_k实际i分别为考核时段内典型的调节指令且调节幅度较大的调节指令的目标值和当前值，t_i为指令发出后出力变化到目标值时间；S_k为中间参数；AVG(·)为AGC的平均调节速率；

S3、在电力负荷低谷期，根据低谷期电价及上水库和下水库中可变动库水量规划低谷期抽水量和次日发电计划；

S4、每天每15分钟采集一次抽水蓄能电站和电力系统的运行数据，并将当天实际发电量、运行数据、抽水量与发电计划作为监测数据发送至监管部门；

所述步骤S3进一步包括步骤：

S31、获取抽水蓄能电站所在行政区域在电力负荷高峰期的历史电价，并预测次日在电力负荷高峰期时的预测电价；

S32、根据当日低谷期电价、预测电价和上水库的可变动库水量，计算当日在电力负荷低谷期的计划抽水量；

S33、判断计划抽水量是否小于下水库的可变动库水量，若是，进入步骤S34，否则更新计划抽水量等于下水库的可变动库水量，进入步骤S34；

S34、根据计划抽水量和每立方水发电量，计算总发电量，并将其作为次日发电计划；

所述计划抽水量的计算公式为：

其中，Q_计为计划抽水量；ε为常数，取值为2～3；p₁为低谷期电价；p₂为预测电价；x_用为发一度电用水量；x_引为向上水库引水每立方水用电量；Q_可变为上水库的可变动库水量。

2.根据权利要求1所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，所述步骤S31进一步包括：

S311、获取抽水蓄能电站所在行政区域在过去五年每天在电力负荷高峰期的历史电价；

S312、通过K-means算法以无监督的方式将历史电价数据聚为m簇；

S313、确定预测电价日前后10天的日期范围，并统计过去五年中对应确定的日期范围内的历史电价，并将统计的每个历史电价标记为参考值；

S314、查找m簇中拥有最多参考值的簇，并采用当前簇对应的历史电价构建数据集，之后对长短期记忆网络模型进行训练；

S315、读取预测电价日前一个月的历史电价构成预测序列，输入已训练的长短期记忆网络模型得到预测电价。

3.根据权利要求2所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，采集的运行数据包括机组启动次数，按单台机组按日统计，包括发电启动成功次数、抽水启动成功次数、抽水调相启动成功次数、发电调相启动成功次数、发电启动失败次数、抽水启动失败次数、抽水调相启动失败次数、发电调相启动失败次数。

4.根据权利要求2所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，还包括计算调峰容量利用率K_调峰、水库蓄能利用率P_调节i和调峰填谷努力系数R_f作为监测数据：

其中，K_调峰为调峰容量利用率，E_{峰荷时段发电量}为峰荷时段电站累计发电量，T_{峰荷时段运行小时}为峰荷时段电站累计运行小时数，N_装为电站装机容量；P_调节i为第i次水库蓄能利用率，V_发i为第i次发电累计用水量，V_上为上水库设计发电调节库容；X为电厂当天实际出力曲线的统计值；为电厂当天实际出力曲线的均值；Y为系统净负荷曲线的当天统计值；/>为系统净负荷曲线的当天均值。

5.根据权利要求2所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，还包括计算一次调频贡献率β_频、综合调频性能指标和/>的日平均值/>作为监测数据：

其中，t1～t2为一次调频响应时段；p1(Δf,t)为电厂一次调频特性；p(Δf,t)为系统一次调频特性；为AGC单元i第j次实际调节速率与其应该达到的标准速率相比达到的程度；/>为AGC单元i第j次实际调节偏差量与其允许达到的偏差量相比达到的程度；/>为AGC单元i第j次实际响应时间与标准响应时间相比达到的程度。

6.根据权利要求1-5任一所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，还包括计算抽水促进清洁能源消纳电量储能能力利用率RCU和储能运行同步率RSO作为监测数据：

其中，N为统计时段内的抽水次数；Ts_n、Te_n分别为第n次抽水(n＝1，2，……，N)的起始时间、终止时间；为抽水蓄能电站第t时段(t＝Ts_n,Ts_n+1，……，Te_n)平均抽水入力；为清洁能源电源第t时段平均发电出力；Δt为单位时段内小时数；

ES_use为抽水蓄能电站实际使用蓄能量；为弃风、弃光、弃水发生前抽水蓄能电站可用蓄能量；P^pump为抽水蓄能电站装机容量；ΔT_q为弃风、弃光、弃水发生时长；L_pump为弃风、弃光或弃水发生过程中，抽水蓄能电站抽水运行时长；L_clean为弃风、弃光或弃水发生总时长。

7.根据权利要求6所述的抽水蓄能电站综合监测方法，其特征在于，还包括计算电站综合循环效率η、电站直接循环效率η1和电站综合厂用电率ηs作为监测数据：

Ew＝(C₁/q_g)*Ng

其中，E_g为电站在单位时间内发出的电能，E_g＝E_g1+E_g2+...+E_gM+E_gx，E_g1+E_g2+...+E_gN为主变高压侧送出的电能，M为电站主变台数，E_gx为其他地方电网接入点送出的电能；E_p为电站在单位时间内输入的电能，

E_p＝E_p1+E_p2+...+E_pM+E_px+E_pd，E_p1+E_p2+...+E_pN，E_px为从地方电网吸入的电能，E_pd电站柴油发电机机组提供的电能；

Ew为电站一个单位时间内的上库天然来水产生的电能；C₁为电站一个单位时间内的上库天然来水量，q_g为机组发电工况下额定流量，Ng为机组发电工况下额定出力；E_s为电站在单位时间内消耗的厂用电电能，E_gs为发电工况下，每台机组发出的电能；E_gp为非发电工况下，每台机组吸收的电能，采用全站综合厂用电率，则Es＝(E_gs-E_g)+(E_p-E_gp)。