CN116993022A - 一种机组检修和水电电量的调配方法和装置 - Google Patents

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CN116993022A CN202311057275.4A CN202311057275A CN116993022A CN 116993022 A CN116993022 A CN 116993022A CN 202311057275 A CN202311057275 A CN 202311057275A CN 116993022 A CN116993022 A CN 116993022A
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Abstract

本发明公开了一种机组检修和水电电量的调配方法和装置，通过获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修‑水电电量分配协同优化模型；以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修‑水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配，从而在分配一种资源的同时考虑另一种资源分配的影响，能够更合理地进行资源优化，有效保障了电力系统持续安全运行。

Description

一种机组检修和水电电量的调配方法和装置
技术领域
本发明涉及电力调配技术领域，尤其涉及一种机组检修和水电电量的调配方法和装置。
背景技术
随着电力市场的深入持续发展，尤其是水电行业的蓬勃发展，国内外的发电集团的业务发展模式也正在向一体化、集约化、精益化趋势方向发展，以实现规模化的成本优势，提高企业竞争力。随着技术进步和应用的逐步成熟，整合相互独立运行的生产实时信息系统和生产管理信息系统，形成(管控)一体化的运检管理系统已成为发展趋势。
机组检修是电力系统安全可靠运行的一个重要环节，随着新能源渗透率的提升，如何制定一种可靠的机组检修策略对电力系统正常运行来说存在重要影响。此外，随着水电的大规模发展以及大容量水库的建设，水库的可调节能力得到了极大的提升，部分水库已具有了跨月调节水量的能力。
而传统的电力调配方案通常各自单独考虑机组检修和水电电量分配的影响，缺乏对二者的协同统一，电力电量平衡结果难以令人满意，无法实现高效合理的资源使用。
发明内容
本发明提供了一种机组检修和水电电量的调配方法和装置，解决了传统的电力调配方案通常各自单独考虑机组检修和水电电量分配的影响，缺乏对二者的协同统一，电力电量平衡结果难以令人满意，无法实现高效合理的资源使用的技术问题。
本发明提供的一种机组检修和水电电量的调配方法，包括：
获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
响应输入的边界条件，结合所述净负荷电量需求和所述水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
按照所述电量分配计划对所述火电机组和所述水电厂进行电量调配。
可选地，所述新能源预测数据包括多个不同出力水平下的负荷预测曲线、新能源出力预测曲线和概率权重，所述水电相关数据包括月度平均出力和月份天数；所述根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量的步骤，包括：
计算各条所述新能源出力预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权出力预测曲线；
计算各条所述负荷预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权负荷预测曲线；
采用所述加权负荷预测曲线和所述加权出力预测曲线相减，得到净负荷电量需求；
计算所述月度平均出力和所述月份天数之间的第一乘积；
计算所述第一乘积与预设的时间常数之间的第二乘积，得到所述水电厂对应的水电发电量。
可选地，所述检修-水电电量分配协同优化模型为：
其中，表示水电厂i在M月的水量；Pi,max表示火电机组i的最大出力；mi,M表示火电机组i在第M月的检修状态；/>为第M月的净负荷电量；/>表示水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；ave表示满足等备用率的前提下，各类机组所发电量与负荷所需电量之间的理想差值；Nhd表示水电厂的总数；n表示火电机组总数。
可选地，所述理想差值的计算公式为：
可选地，所述以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划的步骤，包括：
获取满足检修约束和水电电量分配约束的电量参数；
采用所述电量参数计算所述检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度；
若各所述电量裕度未相等，则按照预设的调整梯度调整所述电量参数，得到新的电量参数；
跳转执行所述采用所述电量参数计算所述检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度的步骤；
当各所述电量裕度相等时，获取所述检修-水电电量分配协同优化模型在当前时刻的各项电量参数，生成电量分配计划。
可选地，所述检修约束包括检修时段连续性约束、检修班组约束、机组年检修次数约束、检修最小间隔时间约束和备用容量约束。
可选地，所述检修时段连续性约束为
所述检修班组约束为
所述机组年检修次数约束为
所述检修最小间隔时间约束为tk2-(tk1+Sk1)≥H；
所述备用容量约束为
其中，tk表示待检修机组k的开始检修时段；mkt表示待检修机组k在t时段检修状态的0-1变量，0表示检修，1表示未检修；Sk表示待检修机组的检修持续时间段；S＝(1,2,…,T)表示检修周期内待检修的发电机组集合；R表示电厂；NR表示隶属于电厂的机组总数；Sk1和Sk2分别为检修机组k的第1次和第2次检修的检修时段数；tk1和tk2分别为第一次和第二次检修的起始时间；H表示两次检修的最小间隔时间；Ngen为系统中机组总数；λ为备用系数；为第M月的净负荷。
可选地，所述水电电量分配约束包括汛期水电电量分配约束、枯期水电电量分配约束和总水量保持约束、
可选地，所述汛期水电电量分配约束为
所述枯期水电电量分配约束为
所述总水量保持约束包括汛期约束枯期约束/>
其中，为水电厂i在M月的水量，/>为水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；M＝X∈(5,6,7,8,9,10)，X表示汛期的月份；M＝K∈(1,2,3,4,11,12)，K表示枯水期的月份。
本发明还提供了一种机组检修和水电电量的调配装置，包括：
数据获取模块，用于获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
需求确定模块，用于根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
模型构建模块，用于响应输入的边界条件，结合所述净负荷电量需求和所述水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
计划生成模块，用于以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
计划调配模块，用于按照所述电量分配计划对所述火电机组和所述水电厂进行电量调配。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明通过获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配，从而在同时考虑到机组维修和水电厂发电二者的情况下，在分配一种资源的同时考虑另一种资源分配的影响，能够更合理地进行资源优化，有效保障了电力系统持续安全运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种机组检修和水电电量的调配方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种机组检修和水电电量的调配方法的步骤流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种机组检修和水电电量的调配装置的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种机组检修和水电电量的调配方法和装置，用于解决传统的电力调配方案通常各自单独考虑机组检修和水电电量分配的影响，缺乏对二者的协同统一，电力电量平衡结果难以令人满意，无法实现高效合理的资源使用的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例一提供的一种机组检修和水电电量的调配方法的步骤流程图。
本发明提供的一种机组检修和水电电量的调配方法，包括：
步骤101，获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
在本发明实施例中，可以通过气象局、水利部门、电力公司等渠道进行收集火电机组在近若干年的新能源预测数据例如新能源预测出力数据、分月装机数据、负荷预测曲线等，同时还可以获取水电厂所对应的水电相关数据例如水库水量、水电三段式出力等。
其中，数据获取的时间段可以不小于三年。
步骤102，根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
在本发明实施例中，在获取到不同出力水平下的新能源预测数据后，可以进一步结合在不同出力水平的概率权重，通过加权分析确定可靠性较高的加权预测数据以及负荷预测数据。
与此同时，可以采用水电相关数据，按照三段式出力的方式计算各月度水电发电厂的发电量。
步骤103，响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
在确定净负荷电量需求和水电发电量的同时，还可以响应当前工程的需要，由外界确定待检修机组数目、检修时间、年检修次数等边界条件，在接收到该边界条件时，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型。
需要说明的是，本实施例中的检修-水电电量分配协同优化模型综合考虑备用容量约束、检修连续性约束、检修班组约束、发电机组年检修次数约束、发电机组两次检修时间间隔约束等条件，同时在水电电量分配方面综合考虑水库库容、来水量、气候条件等因素。
步骤104，以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
步骤105，按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配。
在本实施例中，在构建得到检修-水电电量分配协同优化模型后，可以各月份的电量裕度相等为目标，按照梯度下降等参数调整算法，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，综合调整模型中的电量参数，直至其收敛得到电量分配计划。
最后按照该电量分配计划按照火电机组的检修计划，并按照该电量分配计划对水电厂的发电量进行分配，以在考虑到机组检修和水电电量的情况下，保证各方面的电力提供。
在本发明实施例中，通过获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配，从而在同时考虑到机组维修和水电厂发电二者的情况下，在分配一种资源的同时考虑另一种资源分配的影响，能够更合理地进行资源优化，有效保障了电力系统持续安全运行。
请参阅图2，图2为本发明实施例二提供的一种机组检修和水电电量的调配方法的步骤流程图。
本发明提供的一种机组检修和水电电量的调配方法，包括：
步骤201，获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
在本发明实施例中，步骤201的具体实施过程与步骤101类似，在此不再赘述。
可选地，新能源预测数据包括多个不同出力水平下的负荷预测曲线、新能源出力预测曲线和概率权重，水电相关数据包括月度平均出力和月份天数。
步骤202，计算各条新能源出力预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权出力预测曲线；
在本发明实施例中，基于不同场景下的新能源出力与负荷波动特点，结合对应场景出现的概率，综合加权分析得到最终较可靠的加权出力预测曲线和加权负荷预测曲线。
具体地，加权出力预测曲线可以通过以下方式计算：
其中，Pnew为最终得到的新能源出力预测曲线；ki为不同出力预测下的概率权重；Pnew,i为不同出力水平的新能源出力预测曲线；Nk为不同出力水平的总数。
步骤203，计算各条负荷预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权负荷预测曲线；
同理地，在获取到不同出力下的负荷预测曲线后，可以通过计算各条负荷预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权负荷预测曲线。
步骤204，采用加权负荷预测曲线和加权出力预测曲线相减，得到净负荷电量需求；
在本实施例中，通过在加权负荷预测曲线上扣去加权出力预测曲线的部分，得到一条不计风光等新能源出力的净负荷曲线，由此可计算全年内各月的净负荷电量需求。
步骤205，计算月度平均出力和月份天数之间的第一乘积；
步骤206，计算第一乘积与预设的时间常数之间的第二乘积，得到水电厂对应的水电发电量；
在计算净负荷电量需求的同时，还可以同时计算月度平均出力以及月份天数之间的第一乘积，通过计算第一乘积和预设的时间常数如一天的小时数之间的第二乘积，从而得到水电厂在各月分别对应的水电发电量。
具体地，各水电厂在每个月的水电发电量的计算公式如下：
为水电厂i在M月的水电发电量；/>为水电厂i在M月的月度平均出力，可从水电相关数据中得到；DM为M月的月份天数。
步骤207，响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
在本发明实施例中，根据工程需要，确定待检修机组数目、检修时间、年检修次数等边界条件；综合考虑备用容量约束、检修连续性约束、检修班组约束、发电机组年检修次数约束、发电机组两次检修时间间隔约束等条件，并根据实际工程需要，确定备用系数，建立发电机组检修相关的数学模型；水电电量分配方面综合考虑水库库容、来水量、气候条件等因素，结合实际情况，按照汛期和枯期分别制定水库水量可跨月腾挪裕度，在模型中枯期裕度为15％，汛期为10％。
在本发明的一个示例中，检修-水电电量分配协同优化模型为：
其中，表示水电厂i在M月的水量；Pi,max表示火电机组i的最大出力；mi,M表示火电机组i在第M月的检修状态；/>为第M月的净负荷电量；/>表示水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；ave表示满足等备用率的前提下，各类机组所发电量与负荷所需电量之间的理想差值；Nhd表示水电厂的总数；n表示火电机组总数。
进一步地，理想差值的计算公式为：
需要说明的是，检修按月为单位进行，检修状态通过0或1的置位表示，0为检修，1为不检修。而为正值时表示为水电厂i在第M月分配到电量，负值表示水电厂i在第M月的电量分配至其他月份。
步骤208，以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
可选地，步骤208可以包括以下子步骤：
获取满足检修约束和水电电量分配约束的电量参数；
采用电量参数计算检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度；
若各电量裕度未相等，则按照预设的调整梯度调整电量参数，得到新的电量参数；
跳转执行采用电量参数计算检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度的步骤；
当各电量裕度相等时，获取检修-水电电量分配协同优化模型在当前时刻的各项电量参数，生成电量分配计划。
在本发明实施中，在满足检修约束和水电电量分配约束的情况下，获取电量参数并代入至检修-水电电量分配协同优化模型，计算对应的输出值，同时采用输出值计算各个月份之间的电量裕度，若是电量裕度未相等，表明此时的电量参数并未满足其电量分配的条件，此时可以按照预设的调整梯度上调或下调电量参数，以更新电量参数，再次采用电量参数计算检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度，直至电量裕度相等，此时可以获取检修-水电电量分配协同优化模型在当前时刻的各项电量参数，结合对应的月份，生成每个月份针对火电机组的检修和水电厂的电量分配计划。
可选地，检修约束包括检修时段连续性约束、检修班组约束、机组年检修次数约束、检修最小间隔时间约束和备用容量约束。
进一步地，机组在检修时必须保证检修时间的连续，检修未完成机组检修不能停止，为此设定检修时段连续性约束为
同时，除规模较大的发电厂，一般情况下同一电厂在同一时段内不能安排两台发电机组检修，此时设定检修班组约束为
同时，如果待检修机组k一年内要检修多次，那么相邻两次检修要间隔一定时间。以检修两次为例，待检修机组k在全检修周期内检修时段数等于两次检修的时段数之和，因此机组年检修次数约束为
同一台发电机组每年的两次检修之间必须间隔一定的时段，两次检修时间不能过于接近，检修最小间隔时间约束为tk2-(tk1+Sk1)≥H；
同时，每个月未检修机组的总容量应大于最大负荷，备用容量约束为
其中，tk表示待检修机组k的开始检修时段；mkt表示待检修机组k在t时段检修状态的0-1变量，0表示检修，1表示未检修；Sk表示待检修机组的检修持续时间段；S＝(1,2,…,T)表示检修周期内待检修的发电机组集合；R表示电厂；NR表示隶属于电厂的机组总数；Ak1和Ak2分别为检修机组k的第1次和第2次检修的检修时段数；tk1和tk2分别为第一次和第二次检修的起始时间；H表示两次检修的最小间隔时间；Ngen为系统中机组总数；λ为备用系数；为第M月的净负荷。
需要说明的是，对于水电机组的检修以包含在上述水电相关数据中的三段式出力数据内，在此不再重复安排。
可选地，水电电量分配约束包括汛期水电电量分配约束、枯期水电电量分配约束和总水量保持约束。
进一步地，汛期水电电量分配约束为
枯期水电电量分配约束为
总水量保持约束包括汛期约束枯期约束为/>
其中，为水电厂i在M月的水量，/>为水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；M＝X∈(5,6,7,8,9,10)，X表示汛期的月份；M＝K∈(1,2,3,4,11,12)，K表示枯水期的月份。
在本实施例中，汛期水电灵活分配的电量应在其当月水量的10％以内，枯期水电灵活分配的电量应在其当月水量的15％以内，汛期的总水量保持不变，枯期的总水量保持不变。
步骤209，按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配。
在本发明实施例中，通过获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配，从而在同时考虑到机组维修和水电厂发电二者的情况下，在分配一种资源的同时考虑另一种资源分配的影响，能够更合理地进行资源优化，有效保障了电力系统持续安全运行。
请参阅图3，图3示出了本发明实施例三的一种机组检修和水电电量的调配装置的结构框图。
本发明还提供了一种机组检修和水电电量的调配装置，包括：
数据获取模块301，用于获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
需求确定模块302，用于根据新能源预测数据和水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
模型构建模块303，用于响应输入的边界条件，结合净负荷电量需求和水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
计划生成模块304，用于以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
计划调配模块305，用于按照电量分配计划对火电机组和水电厂进行电量调配。
可选地，新能源预测数据包括多个不同出力水平下的负荷预测曲线、新能源出力预测曲线和概率权重，水电相关数据包括月度平均出力和月份天数；需求确定模块302具体用于：
计算各条新能源出力预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权出力预测曲线；
计算各条负荷预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权负荷预测曲线；
采用加权负荷预测曲线和加权出力预测曲线相减，得到净负荷电量需求；
计算月度平均出力和月份天数之间的第一乘积；
计算第一乘积与预设的时间常数之间的第二乘积，得到水电厂对应的水电发电量。
可选地，检修-水电电量分配协同优化模型为：
其中，表示水电厂i在M月的水量；Pi,max表示火电机组i的最大出力；mi,M表示火电机组i在第M月的检修状态；/>为第M月的净负荷电量；/>表示水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；ave表示满足等备用率的前提下，各类机组所发电量与负荷所需电量之间的理想差值；Nhd表示水电厂的总数；n表示火电机组总数。
可选地，理想差值的计算公式为：
可选地，计划生成模块304具体用于：
获取满足检修约束和水电电量分配约束的电量参数；
采用电量参数计算检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度；
若各电量裕度未相等，则按照预设的调整梯度调整电量参数，得到新的电量参数；
跳转执行采用电量参数计算检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度的步骤；
当各电量裕度相等时，获取检修-水电电量分配协同优化模型在当前时刻的各项电量参数，生成电量分配计划。
可选地，检修约束包括检修时段连续性约束、检修班组约束、机组年检修次数约束、检修最小间隔时间约束和备用容量约束。
可选地，检修时段连续性约束为
检修班组约束为
机组年检修次数约束为
检修最小间隔时间约束为tk2-(tk1+Sk1)≥H；
备用容量约束为
其中，tk表示待检修机组k的开始检修时段；mkt表示待检修机组k在t时段检修状态的0-1变量，0表示检修，1表示未检修；Sk表示待检修机组的检修持续时间段；S＝(1,2,…,T)表示检修周期内待检修的发电机组集合；R表示电厂；NR表示隶属于电厂的机组总数；Sk1和Sk2分别为检修机组k的第1次和第2次检修的检修时段数；tk1和tk2分别为第一次和第二次检修的起始时间；H表示两次检修的最小间隔时间；Ngen为系统中机组总数；λ为备用系数；为第M月的净负荷。
可选地，水电电量分配约束包括汛期水电电量分配约束、枯期水电电量分配约束和总水量保持约束。
可选地，汛期水电电量分配约束为
枯期水电电量分配约束为
总水量保持约束包括汛期约束枯期约束/>
其中，为水电厂i在M月的水量，/>为水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；M＝X∈(5,6,7,8,9,10)，X表示汛期的月份；M＝K∈(1,2,3,4,11,12)，K表示枯水期的月份。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种机组检修和水电电量的调配方法，其特征在于，包括：
获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
响应输入的边界条件，结合所述净负荷电量需求和所述水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
按照所述电量分配计划对所述火电机组和所述水电厂进行电量调配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述新能源预测数据包括多个不同出力水平下的负荷预测曲线、新能源出力预测曲线和概率权重，所述水电相关数据包括月度平均出力和月份天数；所述根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量的步骤，包括：
计算各条所述新能源出力预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权出力预测曲线；
计算各条所述负荷预测曲线和对应的概率权重之间的点积，确定在不同出力水平下的加权负荷预测曲线；
采用所述加权负荷预测曲线和所述加权出力预测曲线相减，得到净负荷电量需求；
计算所述月度平均出力和所述月份天数之间的第一乘积；
计算所述第一乘积与预设的时间常数之间的第二乘积，得到所述水电厂对应的水电发电量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检修-水电电量分配协同优化模型为：
其中，表示水电厂i在M月的水量；Pi,max表示火电机组i的最大出力；mi,M表示火电机组i在第M月的检修状态；/>为第M月的净负荷电量；/>表示水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；ave表示满足等备用率的前提下，各类机组所发电量与负荷所需电量之间的理想差值；Nhd表示水电厂的总数；n表示火电机组总数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述理想差值的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划的步骤，包括：
获取满足检修约束和水电电量分配约束的电量参数；
采用所述电量参数计算所述检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度；
若各所述电量裕度未相等，则按照预设的调整梯度调整所述电量参数，得到新的电量参数；
跳转执行所述采用所述电量参数计算所述检修-水电电量分配协同优化模型在每个月份的输出值，并计算各月份之间的电量裕度的步骤；
当各所述电量裕度相等时，获取所述检修-水电电量分配协同优化模型在当前时刻的各项电量参数，生成电量分配计划。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检修约束包括检修时段连续性约束、检修班组约束、机组年检修次数约束、检修最小间隔时间约束和备用容量约束。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述检修时段连续性约束为
所述检修班组约束为
所述机组年检修次数约束为
所述检修最小间隔时间约束为tk2-(tk1+Sk1)≥H；
所述备用容量约束为
其中，tk表示待检修机组k的开始检修时段；mkt表示待检修机组k在t时段检修状态的0-1变量，0表示检修，1表示未检修；Sk表示待检修机组的检修持续时间段；S＝(1,2,…,T)表示检修周期内待检修的发电机组集合；R表示电厂；NR表示隶属于电厂的机组总数；Sk1和Sk2分别为检修机组k的第1次和第2次检修的检修时段数；tk1和tk2分别为第一次和第二次检修的起始时间；H表示两次检修的最小间隔时间；Ngen为系统中机组总数；λ为备用系数；为第M月的净负荷。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水电电量分配约束包括汛期水电电量分配约束、枯期水电电量分配约束和总水量保持约束。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述汛期水电电量分配约束为
所述枯期水电电量分配约束为
所述总水量保持约束包括汛期约束枯期约束/>
其中，为水电厂i在M月的水量，/>为水电厂i在第M月分配到其他月或从其他月分配得到的电量；M＝X∈(5,6,7,8,9,10)，X表示汛期的月份；M＝K∈(1,2,3,4,11,12)，K表示枯水期的月份。
10.一种机组检修和水电电量的调配装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取火电机组在预设时间段内的新能源预测数据和水电厂对应的水电相关数据；
需求确定模块，用于根据所述新能源预测数据和所述水电相关数据，确定净负荷电量需求和水电发电量；
模型构建模块，用于响应输入的边界条件，结合所述净负荷电量需求和所述水电发电量构建检修-水电电量分配协同优化模型；
计划生成模块，用于以各月份的电量裕度相等为目标，结合检修约束和水电电量分配约束求解所述检修-水电电量分配协同优化模型，确定电量分配计划；
计划调配模块，用于按照所述电量分配计划对所述火电机组和所述水电厂进行电量调配。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117273413A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 一种水风光储基地调节电源机组检修安排方法
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