CN117674266B - 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统 - Google Patents

一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117674266B
CN117674266B CN202410132663.2A CN202410132663A CN117674266B CN 117674266 B CN117674266 B CN 117674266B CN 202410132663 A CN202410132663 A CN 202410132663A CN 117674266 B CN117674266 B CN 117674266B
Authority
CN
China
Prior art keywords
photovoltaic
power
hydropower
value
combination
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410132663.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117674266A (zh
Inventor
单鹏珠
阎应飞
喻洋洋
陈鹏
蔡杰
陈刚
罗彬�
史华勃
戎刚
丁理杰
王亦宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Nari Water Conservancy And Hydropower Technology Co ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd
Sichuan Energy Internet Research Institute EIRI Tsinghua University
Nari Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Nari Water Conservancy And Hydropower Technology Co ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd
Sichuan Energy Internet Research Institute EIRI Tsinghua University
Nari Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Nari Water Conservancy And Hydropower Technology Co ltd, Electric Power Research Institute of State Grid Sichuan Electric Power Co Ltd, Sichuan Energy Internet Research Institute EIRI Tsinghua University, Nari Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Nari Water Conservancy And Hydropower Technology Co ltd
Priority to CN202410132663.2A priority Critical patent/CN117674266B/zh
Publication of CN117674266A publication Critical patent/CN117674266A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117674266B publication Critical patent/CN117674266B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统，涉及自动发电控制技术领域，包括：系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新；基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节；本发明提供方法提升了梯级水光联合运行的可靠性、稳定性和平滑性，提高了梯级水光联合运行的频率和电压质量，降低了大中型水电基地可再生能源的建设成本和运维成本。

Description

一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统
技术领域
本发明涉及自动发电控制技术领域，具体为一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统。
背景技术
新型电力系统中风光新能源占比的逐步提升，使电力系统变为电力电子系统，带来电网形态功能的深刻变化，具体表现就是“双高”特性，即：高比例新能源、高比例电力电子装备。传统电力系统电源以常规火电、水电为主，发电出力连续可控；新能源发电受气候变化和天气条件影响大，具有随机性、波动性、间歇性的特点，发电出力弱可控和高度不确定；高比例新能源将使电网运行特性由连续可控电源变为弱可控和强不确定性电源。因此，风光新能源占比逐步提升后，其固有的非连续、瞬时波动特性以及电力电子特性，将会严重影响电网的实时功率平衡，造成电网电压和频率发生波动，直接影响电网稳定性。
目前，对于水光互补技术的研究大多集中于水电与光伏的长时间尺度互补发电、优化调度等方面，而对于光伏与梯级水电的超前预测控制方法相对较少，尤其是在水光互补优化调度业务属于电力生产II区，而水光互补协调控制业务属于电力生产I区，通常情况下I区的协调控制仅仅是执行II区优化调度业务制定的发电计划，而对于机组运行过程中的实时信息调度业务无法进行监测，同时调度业务与控制业务的时间尺度存在较大差异，这也导致水光互补实时的协调控制与发电计划不能紧密结合，从而出现考核指标的偏差。
因此，有必要提出一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法指导梯级水电与光伏的协同经济运行，从而实现梯级水光互补的高效运行，减少弃水弃光电量，促进大中型水电基地可再生能源的协同开发运行，提高发电企业的经济效益。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
本发明的第一个目的在于提供一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，包括：系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据所述光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；利用所述日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机；基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：协同运行控制系统的有功可调限值为梯级水电的有功可调限值和光伏的有功可调限值之和；
所述梯级水电的有功可调限值为在当前水头下，梯级水电的有功可调最大值CasPmax和最小值CasPmin，表示为：
；
其中，表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最大出力，表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最小出力，n表示梯级水电中所有处于发电状态的机组的台数；
所述光伏的有功可调限值为在当前辐照、温度的气象条件下，光伏电站的有功可调最大值PvPmax和最小值PvPmin，表示为：
；
其中，表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最大出力，/>表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最小出力，m表示光伏电站中所有发电逆变器或数采装置的台数。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：所述梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新包括，
基于梯级流域所有水电站的不同发电机组的排列组合构建梯级流域水电机组的基本元素信息、组合数据表和优化策略表，并确定每个组合数的最大可用出力，表示为：
；
其中，表示第i个机组组合数的最大可用出力，/>表示梯级流域中所有水电机组中有k台发电机组的排列组合数，C表示所有水电机组从1至的N台发电机组的排列组合数之和，/>表示当前水头下机组的最大可用出力；
下一时刻梯级水电有效设定值SetNext的计算为：
；
其中，PlanSet表示日内梯级水光发电计划曲线设定值，PoffAGC表示未参与AGC调节的梯级流域水电机组总有功功率，PVForCurDA表示光伏的日前预测曲线的预测出力，PoffPlant表示未参与AGC的水电厂的全厂总有功功率，PoffGen表示参与AGC的水电厂中未投入单机AGC的机组有功功率之和；
若所述下一时刻梯级水电有效设定值在梯级水电的联合振动区之内，则将梯级水电有效设定值以就近原则取振动区的上限或下限，表示为：
；
其中，表示梯级水电的第k个联合振动区的下限，/>表示梯级水电的第k个联合振动区的上限；
若所述梯级水电有效设定值大于当前梯级水电的有功可调最大值，则说明梯级水电设定值增加后已经超出当前梯级流域所有发电机组最大可调出力范围，因此需至少将1台静止的水电机组操作为发电；
若当前梯级水电实际设定值与所述梯级水电有效设定值的差值大于当前梯级水电某台机组实际最小出力，则说明梯级水电有效设定值降低后可以由比当前梯级流域发电机组数量更少的梯级水电机组满足设定值要求，考虑空载耗水的因素，至少将1台发电的水电机组操作为静止；
梯级流域发电机组排列组合时，采用机组状态一致原则，即根据当前电站机组实际运行状态与组合中对应机组状态进行一致性比对，仅保留组合中对应机组的状态与实际机组运行状态一致的组合，不一致则剔除；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组出力偏差最小原则，根据每个组合的出力偏差和最小出力偏差对机组组合进行筛选，若偏差值为非负值则保留该组合，若偏差值为负值则将该组合剔除，根据机组组合的最小出力偏差对偏差死区范围内的组合进行筛选，仅保留偏差死区范围内的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组状态变化最小原则，即通过每个机组组合的机组状态与当前机组实际运行状态进行对比，组合中的机组状态与当前机组实际运行状态不同，则认为发生机组状态的变化，计算每个组合的机组状态变化数和最小状态变化数，仅保留机组状态变化数与最小状态变化数相等的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用开机台数相异原则，即剔除组合数中的各厂站机组开机台数相同的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用流量平衡原则，即对组合数中发电机组台数之和相同的情况，采用开机台数标准差对每个组合数中电站开机数之和相同的组合进行筛选，仅保留标准差最小的组合，该组合为最优开机组合。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：日内梯级各电站的机组自动开停机曲线的获取包括，
根据光伏的日前预测数据、调度次日发电计划，计算日内的96点梯级各电站的机组自动开停机曲线，根据光伏的超短期预测数据、调度日内发电计划，计算出当前时刻至未来4小时内日内的梯级各电站的机组超短期48点自动开停机曲线，并进行滚动计算和实时更新；
对日内和超短期自动开停机曲线进行优化，消除1小时内的不合理开停机，即如果开机，则1小时内不允许有再次停机操作；如果停机，则必须1小时内没有再次开机操作。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：所述梯级水光协同控制策略包括，
根据电力调度机构下发的梯级水光日内发电计划曲线的设定值进行梯级水电与光伏的负荷分配；
当所述日内发电计划曲线的设定值增加时，优先增加光伏出力，再增加梯级水电出力，即当所述日内发电计划曲线的设定值增加，且/>时：
若，则由光伏承担发电计划出力的增加，即
；
其中，表示日内发电计划曲线设定值的变化量，/>表示日内发电计划曲线设定值的变化死区，PvL表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力下限之和，PvPset表示光伏电站逆变器或数采装置的负荷分配值，PvH表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力上限之和，/>表示新的日内发电计划曲线设定时刻的光伏电站出力设定值；
若，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的增加，即
；
其中，表示新的日内发电计划曲线设定时刻的梯级水电出力设定值，CasPset表示梯级水电机组的负荷分配值；
当所述日内发电计划曲线的设定值减少时，优先降低梯级水电出力，再降低光伏出力，即当所述日内发电计划曲线的设定值减少，且/>时：
若，则由梯级水电承担发电计划出力的降低，即
；
若，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的降低，即
。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：梯级水电负荷分配策略包括，
在当前水头、发电机组组合及机组振动区条件下，构建梯级水电的全功率调节范围，所述全功率调节范围由当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间组成，且每个可调区间内梯级水电的功率调节都是连续的；
若梯级水电的全功率调节范围是连续的，则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间重叠为同一个可调区间，否则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间的重叠取决于梯级水电的全功率调节范围的不连续个数；
基于水电机组爬坡率原则对水电机组的负荷进行分配，在梯级水电当前可调区间内以水电机组爬坡率成比例原则进行分配，若出现水电机组必须穿越振动区的情况，则以爬坡率优先为原则，由爬坡性能最优及爬坡率最大的机组进行振动区的穿越。
作为本发明所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的一种优选方案，其中：还包括，
若所述梯级水电机组的负荷分配值位于所述当前可调区间内，则负荷分配策略按照水电机组爬坡率组合数列L2范数的归一化数列成比例原则进行负荷分配，公式表示为：
；
其中，RmpFL2表示梯级水电发电机组爬坡率数列的L2范数，表示梯级水电第i台发电机组的爬坡率，/>表示梯级水电发电机组爬坡率数列的归一化值，/>表示新的梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值，/>表示梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值；
若所述梯级水电机组的负荷分配值位于上升可调区间或下降可调区间内，则优先由调节性能最好爬坡率最大的水电机组快速通过振动区后进行出力的调整，即若所述梯级水电机组的负荷分配值增加后位于上升可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
；
其中，表示梯级水电机组穿越振动区的机组新设定值，NwH表示当前可调区间的上限值，/>表示梯级水电第i台水电机组的振动区下限值，k表示梯级水电机组中爬坡率最大的机组序号；
若所述梯级水电机组的负荷分配值减少后位于下降可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
；
其中，表示梯级水电第i台水电机组的振动区的上限值。
本发明的第二个目的在于提供一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制系统，包括：
数据采集单元，用于系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据所述光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；
优化调度单元，用于利用所述日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机；
协调控制单元，用于基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节；
人机接口单元，用于提供运行值班人员与协同运行控制系统的人机交互接口，将总负荷设定曲线、开停机控制指令通过鼠标键盘进行设置，并由控制系统自动执行；
远动通信单元，用于实现与电力调度机构的远动通信，上送梯级水光协同运行控制系统及水电站、光伏电站的实时电力信息，并接受调度机构下发的控制调节指令。
本发明的第三个目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行本发明任一实施例所述方法的步骤。
本发明的第四个目的在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，包括：
所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：提升了现有梯级水电与光伏协同经济运行中所存在的联合送出功率的响应时间、调节精度和调节速度，提升梯级水光联合运行的可靠性、稳定性和平滑性，提高梯级水光联合运行的频率和电压质量，降低风光新能源接入时对电网的冲击，并降低大中型水电基地可再生能源的建设成本和运维成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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它的附图。
图1为本发明实施例的整体流程图；
图2为本发明实施例的大中型梯级水电与光伏协同运行拓扑结构图；
图3为本发明实施例的梯级水光协同运行控制系统结构图；
图4为本发明实施例的组合数据表结构示意图；
图5为本发明实施例的梯级水光协同运行控制流程图；
图6为本发明实施例的2022年5月13日进行的梯级水电与光伏的互补联合运行试验曲线示意图；
图7为本发明实施例的梯级水光蓄的实时调节精度偏差统计图；
图8为本发明实施例的梯级水光蓄联合送出时的出力波动统计图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
实施例1
参照图1~图5为本发明的一个实施例，提供了一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其中，本实施例梯级水电站首级大型水电站为具有年调节能力以上的龙头水库，二级和三级水电站则为具备至少周调节能力或径流式的大中型水电站；光伏电站为集中式光伏发电，通过升压站接入各水电站220kV开关站，并利用水电输送线路形成水光打捆送出至500kV交流电网。如图2所示，梯级水电与光伏互补联合运行，通过梯级水电与光伏的协同经济运行，实现梯级水光的实时和超短期电力互补；此外，梯级水电与光伏的协同运行可提升“二个细则”中响应时间、调节精度和调节速度考核指标，实现梯级水光联合运行对电网的主动支撑。具体包括以下步骤：
S1：系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线。需要说明的是：
通过梯级流域各水电站及光伏电站的监控系统采集短期和超短期的预测数据，其中，短期光伏发电功率预测数据共288点，为光伏电站次日零时至未来72小时的有功功率，每15分钟1个预测数据，本实施例仅截取次日零时至24小时的短期预测数据96点，构成日前光伏预测曲线PVForCurDA。超短期光伏发电功率预测数据共48点，即未来5分钟至4小时的有功功率，每5分钟1个预测数据，此48点构成本方法的日内超短期光伏预测曲线PVForCurID。
应说明的，基于日前和超短期光伏预测数据，以梯级各电站机组当前状态为初始值，根据相应的控制模型和控制策略计算未来4小时内(48点)的各电站自动开停机计划，日前发电计划曲线需要线性插值为5分钟的288点。
进一步的，协同运行控制系统的有功可调限值为梯级水电的有功可调限值和光伏的有功可调限值之和；
具体的，梯级水电的有功可调限值为在当前水头下，梯级水电的有功可调最大值CasPmax和最小值CasPmin，表示为：
；
其中，表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最大出力，表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最小出力，n表示梯级水电中所有处于发电状态的机组的台数；
具体的，光伏的有功可调限值为在当前辐照、温度的气象条件下，光伏电站的有功可调最大值PvPmax和最小值PvPmin，表示为：
；
其中，表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最大出力，/>表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最小出力，m表示光伏电站中所有发电逆变器或数采装置的台数；
具体的，协同运行控制系统的有功可调限值表示为：
；
其中，MecPmax表示梯级水光协同运行控制系统的有功可调最大值，MecPmin表示梯级水光协同运行控制系统的有功可调最小值。
S2：利用日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机。需要说明的是：
基于光伏的日内短期、超短期功率预测数据，结合调度日内发电计划，考虑梯级水电的机组运行状态、振动区等因素，通过制定梯级各水电站的日内机组自动开停机计划，实现梯级流域水电机组的自动开机、自动停机和负荷调整；其中开机是指机组状态由静止状态变为发电状态，停机是指机组状态由发电状态变为静止状态。
工程实践中，通常每个水电站中的水力发电机组的特性基本相同。本实施例中根据梯级流域所有的水电机组，进行不同发电机组台数的排列组合数计算，即计算出梯级流域内1台发电机组、2台发电机组、……，以此类推，直到N台发电机组的组合数量；再根据排列组合数，通过不同的优选策略层层筛选出最优的机组运行组合。
进一步的，建立梯级流域每台水电机组的基本元素信息ELMNT ；
每台水电机组的基本元素信息ELMNT包含value和index两个元素，其中，value表示当前水头下机组的最大可用出力，index表示机组序号，梯级流域每台机组的序号是唯一的。计算公式如下：
；
其中，表示梯级流域中梯级水电站的数量，/>表示梯级流域第i级水电站中的发电机组台数；
进一步的，建立梯级流域水电机组组合数据表ARR[C][N]；
组合数据表由组合数和元素数构成，其中组合数C为梯级流域所有水电站的不同发电机组的总的排列组合数。计算公式如下：
；
其中，N表示梯级流域中所有水电机组的数量，表示梯级流域中所有水电机组中有k台发电机组的排列组合数，/>表示梯级流域中所有水电机组从1至的N台发电机组的排列组合数之和；
应说明的，在本实施例中以机组发电状态为1，机组静止状态为0，组合数据表ARR[C][N]结构形态如图4所示；通过“01”组合算法对COMB所有的“01”组合序列进行筛选，剔除重复的组合数，筛选出完全不同的发电机组排列组合。
进一步的，建立所有组合数的优化策略表OPTUM[C] ；
每个发电机组的组合均对应一个优化策略表，优化策略表可以应用不同目标优化策略，对所有的发电组合进行优化清洗，从而筛选出满足优化目标的发电机组组合。优化策略表含有6个元素，分别是组合的最大可用出力Pmax、组合的出力偏差Pdiff、组合的标准差Psdv、组合出力之和gSum、组合状态变化数xStat、优选标记flag。
进一步的，确定每个组合数的最大可用出力；
每个机组组合数的最大可用出力是指当前水头下，组合内所有发电机组的可用最大出力之和，表示为：
；
其中，Pmax[i]表示第i个机组组合数的最大可用出力，ELMNT[j].value表示当前水头下机组的最大可用出力。
进一步的，在计算下一时刻梯级水电有效设定值时，应去除光伏日前预测出力、未投入AGC的水电站全部出力和投入AGC的水电站中处于发电态但未投入单机AGC的机组出力，表示为：
；
其中，PlanSet表示日内梯级水光发电计划曲线设定值，PoffAGC表示未参与AGC调节的梯级流域水电机组总有功功率，PVForCurDA表示光伏的日前预测曲线的预测出力，PoffPlant表示未参与AGC的水电厂的全厂总有功功率，PoffGen表示参与AGC的水电厂中未投入单机AGC的机组有功功率之和；
若下一时刻梯级水电有效设定值在梯级水电的联合振动区之内，则将梯级水电有效设定值以就近原则取振动区的上限或下限，表示为：
；
其中，表示梯级水电的第k个联合振动区的下限，/>表示梯级水电的第k个联合振动区的上限；
进一步的，计算出梯级水电下一时刻有效设定值SetNext后，可以计算出下一时刻是否需要进行开机或停机操作；
若梯级水电有效设定值大于当前梯级水电的有功可调最大值CasPmax+pdbd(pdbd为梯级水电功率偏差死区)，即SetNext>CasPmax+pdbd，则说明梯级水电设定值增加后已经超出当前梯级流域所有发电机组最大可调出力范围，因此需至少将1台静止的水电机组操作为发电，也就是至少需要开1台机组；
若当前梯级水电实际设定值与梯级水电有效设定值的差值大于当前梯级水电某台机组实际最小出力GenPmin+pdbd(GenPmin为当前梯级发电机组中实发出力最小值)，即SetNow-SetNext>GenPmin+pdbd，则说明梯级水电有效设定值降低后可以由比当前梯级流域发电机组数量更少的梯级水电机组满足设定值要求，考虑空载耗水的因素，至少将1台发电的水电机组操作为静止，也就是至少可以停1台机组。
进一步的，梯级流域发电机组排列组合时，采用机组状态一致原则，即根据当前电站机组实际运行状态与组合中对应机组状态进行一致性比对，仅保留组合中对应机组的状态与实际机组运行状态一致的组合，不一致则剔除；
应说明的，机组状态一致原则的优选标记flag是指机组组合数中根据多个不同优化策略所优化选择的组合标记，该标记为1表示该组合数优先选中，标记为0则表示该组合数被剔除。首先根据当前电站机组实际运行状态与组合数中对应机组状态进行一致性比对，来对flag标记进行筛选，若组合数中对应机组的状态与实际机组运行状态一致，即机组实际状态与组合数中对应状态同为1或同为0，则置flag为1，否则置flag为0；
若增加发电机组数量（至少开1台机组），则对各机组组合数中，将当前发电状态机组操作为静止状态的组合进行剔除，并将该组合的flag置为0；
若增加静止机组数量（至少停1台机组），则对各机组组合数中，将当前静止状态机组操作为发电状态的组合进行剔除，并将该组合的flag置为0。
进一步的，对梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组出力偏差最小原则，根据每个组合的出力偏差和最小出力偏差对机组组合进行筛选，若偏差值为非负值则保留该组合，若偏差值为负值则将该组合剔除，根据机组组合的最小出力偏差对偏差死区范围内的组合进行筛选，仅保留偏差死区范围内的组合；
应说明的，机组出力偏差最小策略具体包括，
每个组合数的出力偏差是指考虑旋转备用容量，每个组合中所有发电状态机组的最大可用出力之和与梯级水电有效设定值的差值，计算公式为：
；
其中，Pdiff[i]表示第i个机组组合数的出力偏差，Pmax[i]表示第i个机组组合数的最大可用出力，minif表示所有组合数的最小出力偏差，Pbackup表示梯级水光协同运行控制系统的旋转备用容量，由电力调度机构决定；
根据每个组合数的出力偏差和最小出力偏差进一步计算优化标记flag，将每个组合数的出力偏差为非负值的组合数优选标记置为1保留，将每个组合数的出力偏差为负值的组合数优选标记置为0剔除；再根据机组组合数的最小出力偏差对偏差死区范围内的机组组合数优选标记置为1保留，计算公式为：
；
其中，pdbd表示梯级水电功率偏差死区。
进一步的，对梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组状态变化最小原则，即通过每个机组组合的机组状态与当前机组实际运行状态进行对比，组合中的机组状态与当前机组实际运行状态不同，则认为发生机组状态的变化，计算每个组合的机组状态变化数和最小状态变化数，仅保留机组状态变化数与最小状态变化数相等的组合；
应说明的，机组状态变化最小原则具体包括，
通过组合数的出力偏差和最小出力偏差筛选后的机组组合数可用出力均满足下一时刻梯级水电的设定要求，因此可对筛选后的机组组合数以机组状态变化最小为目标进行优选，即通过每个机组组合数的机组状态与当前机组实际运行状态进行对比，组合数中的机组状态与当前机组实际运行状态不同，则认为发生机组状态的变化。若每台机组的状态由当前的0变为组合数中对应的机组状态1，则变化数xStat增加1，若每台机组的状态由当前的1变为组合数中对应的机组状态0，则变化数xStat减少1，以此类推。
若增加发电机组数量（至少开1台机组），则对各组合数中机组状态由静止状态操作为发电状态的变化数进行累加；
若增加静止机组数量（至少停1台机组），则对各组合数中机组状态由发电状态操作为静止状态的变化数进行累加。
每个组合数的机组状态变化数xStat和最小状态变化数miniX按照下式进行计算：
；
应说明的，根据每个组合数的出力偏差xStat和最小出力偏差miniX进一步计算优化标记flag，仅保留机组状态变化数xStat与miniX相等的组合数，将优选标记置为1，其余机组状态变化数xStat大于miniX的组合数均将优选标记置为0剔除。
进一步的，对梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用开机台数相异原则，即剔除组合数中的各厂站机组开机台数相同的组合；
应说明的，开机台数相异员职责具体包括，
本实施例中认为同一个电站中的所有水电机组运转特性相似，因此需要剔除组合数中的各厂站机组开机台数相同的组合，即将该组合数对应的优选标记flag置为0。
进一步的，对梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用流量平衡原则，即对组合数中发电机组台数之和相同的情况，采用开机台数标准差对每个组合数中电站开机数之和相同的组合进行筛选，仅保留标准差最小的组合，该组合为最优开机组合；
应说明的，流量平衡原则具体包括，
针对组合数中发电机组台数之和相同的情况，本实施例中用开机台数标准差对每个组合数中电站开机数之和相同的组合进行筛选，开机台数的标准差代表了开机组合的离散程度，离散程度越低表示各电站机组发电台数接近，符合流量平衡的原则。表示为：
；
其中，Psdv[i]表示第i个机组组合数的标准差，表示第i个机组组合数中所有电站的电站开机数均值，/>表示第i个机组组合数中第j个电站的电站开机数；
应说明的，计算出每个机组组合数的Psdv后，选择标准差最小的机组组合，该组合即为最优的开机组合。
进一步的，标记机组未来15分钟的开停机操作；
获取最优的开机组合数后，将最优组合中的所有机组状态（1或0）与当前机组状态进行比较，若相应某台机组的状态由当前的1变为最优组合中的0，则表示该机组将在未来15分钟内执行停机操作，将该台机组的AgcStop标记置为1；若相应某台机组的状态由当前的0变为最优组合中的1，则表示该机组将在未来15分钟内执行开机操作，将该台机组的AgcStart标记置为1。
进一步的，日内梯级各电站的机组自动开停机曲线的获取包括，
根据光伏的日前预测数据、调度次日发电计划，计算日内的96点梯级各电站的机组自动开停机曲线，根据光伏的超短期预测数据、调度日内发电计划，计算出当前时刻至未来4小时内日内的梯级各电站的机组超短期48点自动开停机曲线，并进行滚动计算和实时更新；
对日内和超短期自动开停机曲线进行优化，消除1小时内的不合理开停机，即如果开机，则1小时内不允许有再次停机操作；如果停机，则必须1小时内没有再次开机操作。
S3：基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节。需要说明的是：
协调控制数学模型的计算为：
；
其中，表示梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值，表示光伏电站第j台逆变器或数采装置的负荷分配值；
进一步的，如图5所示，梯级水光协同控制策略包括，
根据电力调度机构下发的梯级水光日内发电计划曲线的设定值进行梯级水电与光伏的负荷分配；
当日内发电计划曲线的设定值增加时，优先增加光伏出力，再增加梯级水电出力，即当日内发电计划曲线的设定值增加，且/>时：
若，则由光伏承担发电计划出力的增加，即
；
其中，表示日内发电计划曲线设定值的变化量，/>表示日内发电计划曲线设定值的变化死区，PvL表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力下限之和，PvPset表示光伏电站逆变器或数采装置的负荷分配值，PvH表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力上限之和，/>表示新的日内发电计划曲线设定时刻的光伏电站出力设定值；
若，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的增加，即
；
其中，表示新的日内发电计划曲线设定时刻的梯级水电出力设定值，CasPset表示梯级水电机组的负荷分配值；
当日内发电计划曲线的设定值减少时，优先降低梯级水电出力，再降低光伏出力，即当日内发电计划曲线的设定值减少，且/>时：
若，则由梯级水电承担发电计划出力的降低，即
；
若，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的降低，即
；
进一步的，梯级水电负荷分配策略包括，
在当前水头、发电机组组合及机组振动区条件下，构建梯级水电的全功率调节范围，全功率调节范围由当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间组成，且每个可调区间内梯级水电的功率调节都是连续的；
若梯级水电的全功率调节范围是连续的，则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间重叠为同一个可调区间，否则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间的重叠取决于梯级水电的全功率调节范围的不连续个数；
具体的，以梯级水电机组具有2个振动区[,/>]、[/>,/>]，形成3个功率连续可调范围[/>,/>]、[/>,/>] 、[/>,/>]为例，梯级水电的当前可调区间[/>,/>]、上升可调区间[/>,/>]和下降可调区间[/>,]，计算方法如下：
；
其中，[,/>]、[/>,/>]表示梯级水电第i台水电机组的振动区，表示梯级水电第i台水电机组的当前发电出力；
进一步的，基于水电机组爬坡率原则对水电机组的负荷进行分配，在梯级水电当前可调区间内以水电机组爬坡率成比例原则进行分配，若出现水电机组必须穿越振动区的情况，则以爬坡率优先为原则，由爬坡性能最优及爬坡率最大的机组进行振动区的穿越。
①梯级水电机组的负荷分配值位于当前可调区间的梯级水电负荷分配；
当梯级水电设定值CasPset在梯级水电的当前可调区间[,/>]内时，表示该设定值可由当前的梯级水电机组通过连续调节，在水电机组不出现穿越振动区的条件下完成出力的调整。梯级径流式水电机组的负荷分配策略基于水电机组爬坡率原则进行分配，将梯级水电机组的爬坡率组合成数列{/>}，求取此数列的L2范数/>，即所有机组爬坡率平方和的平方根，再对爬坡率组合数列{/>}进行归一化处理，获得新的归一化数列{/>}，最后以此归一化数列成比例原则对在梯级水电机组进行负荷分配。公式表示为：
；
其中，表示梯级水电发电机组爬坡率数列的L2范数，/>表示梯级水电第i台发电机组的爬坡率，/>表示梯级水电发电机组爬坡率数列的归一化值，/>表示新的梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值，表示梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值；
②梯级水电机组的负荷分配值位于上升或下降可调区间时的梯级水电负荷分配；
当梯级水电设定值CasPset在偏离当前可调区间[,/>]，位于上升可调区间[/>,/>]或下降可调区间[/>,/>]时，表示该梯级水电设定值情况下，梯级水电机组必须通过穿越振动区后，才能完成出力的调整；在此种情况下，优先由调节性能最好爬坡率最大的水电机组快速通过振动区后进行出力的调整。
若梯级水电机组的负荷分配值增加后位于上升可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
；
其中，表示梯级水电机组穿越振动区的机组新设定值，/>表示当前可调区间的上限值，/>表示梯级水电第i台水电机组的振动区下限值，k表示梯级水电机组中爬坡率最大的机组序号；
若梯级水电机组的负荷分配值减少后位于下降可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
；
其中，表示梯级水电第i台水电机组的振动区的上限值。
进一步的，在梯级水光协调控制中光伏电站的负荷分配策略采用光伏逆变器容量成比例原则，表示为：
；
其中，表示第i个光伏逆变器的出力设定值，m表示光伏电站逆变器的数目。
由上述可得，本发明的有益效果为：本发明提供的一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统，提升了现有梯级水电与光伏协同经济运行中所存在的联合送出功率的响应时间、调节精度和调节速度，提升梯级水光联合运行的可靠性、稳定性和平滑性，提高梯级水光联合运行的频率和电压质量，降低风光新能源接入时对电网的冲击，并降低大中型水电基地可再生能源的建设成本和运维成本。
本发明公开的第二方面，提供一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制系统，如图3所示包括：
数据采集单元，用于系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；
优化调度单元，用于利用日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机；
协调控制单元，用于基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节；
人机接口单元，用于提供运行值班人员与协同运行控制系统的人机交互接口，将总负荷设定曲线、开停机控制指令通过鼠标键盘进行设置，并由控制系统自动执行；
远动通信单元，用于实现与电力调度机构的远动通信，上送梯级水光协同运行控制系统及水电站、光伏电站的实时电力信息，并接受调度机构下发的控制调节指令。
本发明公开的第三方面，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种终端设备与载波模块的档案同步方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本发明公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，包括：
计算机程序指令被处理器执行时实现前述中任意一项的方法。
本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
实施例2
参照图6~图8为本发明的另一个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统的验证测试，为对本方法中采用的技术效果加以验证说明。
本实施例以四川小金川梯级水光互补项目为例，验证本发明相对传统水光互补模型能够更好的实现梯级水电与光伏联合送出的平滑性和稳定性。
小金川梯级水光蓄互补示范工程包括木坡、杨家湾、猛固桥3个梯级水电站、春厂坝水电站（包括抽蓄机组）和美兴光伏，水电站及光伏电站均接入小金220kV变电站送出，示范工程各电站信息概况如表1所示。2022年1月起，梯级水光蓄互补发电系统正式投入运行，经枯水期、平水期和丰水期三个应用场景的实际运行，水光蓄互补运行的实时调节精度偏差和最大功率波动指标均优于行业或国家相关标准要求。
表1：示范工程各电站信息概况。
如图6所示为2022年5月13日进行的梯级水电与光伏的互补联合运行试验曲线示意图，图中曲线由上至下依次是红色曲线为发电计划曲线、蓝色曲线为梯级水电与光伏打捆运行曲线、绿色曲线为梯级水电的实时出力曲线、黄色曲线为光伏的实时出力曲线。
从图中可以看出，梯级水电与光伏形成良好的互补形态，同时水光联合打捆运行的曲线非常好的跟踪发电计划。
进一步的，梯级水光蓄互补发电系统从2022年1月份开始展开试运行，试运行时间持续1年，从实验数据中选取14天典型数据，形成梯级水光蓄试运行统计报表，如表2所示。
表2：梯级水光蓄试运行统计报表。
由表2可以生成图7和图8的统计图，图7为梯级水光蓄的实时调节精度偏差统计图，实时调节精度偏差在水电机组成组控制中要求<=3%，从图表中可看出，在存在光伏高不确定性电源的情况下，梯级水电与光伏联合运行依然能够具备良好的实时调节能力，实时调节精度偏差<3%，基本具备了常规水电成组时的调节性能；图8为梯级水光蓄联合送出时的出力波动统计图，光伏并网国标中允许光伏每分钟内>10%的功率波动，从图表可以看出，通过梯级水电的快速调节，梯级水电很好的平抑了光伏的出力波动，使联合送出的功率波动控制在<8%以内。
由上述可得，本发明提供的方法显著改善了梯级水电与光伏协同经济运行中所存在的联合送出功率的响应时间、调节精度和调节速度问题，提升梯级水光联合运行的可靠性、稳定性和平滑性，提高了梯级水光联合运行的频率和电压质量，促进了新能源的消纳。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其特征在于，包括：
系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据所述光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；
利用所述日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机；
基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节；
协同运行控制系统的有功可调限值为梯级水电的有功可调限值和光伏的有功可调限值之和；
所述梯级水电的有功可调限值为在当前水头下，梯级水电的有功可调最大值CasPmax和最小值CasPmin，表示为：
其中，PmaxHydi表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最大出力，PminHydi表示梯级水电中第i台水电机组当前水头下的最小出力，n表示梯级水电中所有处于发电状态的机组的台数；
所述光伏的有功可调限值为在当前辐照、温度的气象条件下，光伏电站的有功可调最大值PvPmax和最小值PvPmin，表示为：
其中，PmaxPvj表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最大出力，PminPvj表示光伏电站中第j台逆变器或数采装置在当前气象条件下的最小出力，m表示光伏电站中所有发电逆变器或数采装置的台数；
所述梯级水光协同控制策略包括，
根据电力调度机构下发的梯级水光日内发电计划曲线的设定值进行梯级水电与光伏的负荷分配；
当日内发电计划曲线的设定值增加时，优先增加光伏出力，再增加梯级水电出力，即当所述日内发电计划曲线的设定值增加ΔPset，且ΔPset>ΔPdb>0.0时：
若PvL<(PvPset+ΔPset)<PvH，则由光伏承担发电计划出力的增加，即
PvP′set＝PvPset+ΔPset
其中，ΔPset表示日内发电计划曲线设定值的变化量，ΔPdb表示日内发电计划曲线设定值的变化死区，PvL表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力下限之和，PvPset表示光伏电站逆变器或数采装置的负荷分配值，PvH表示光伏电站所有逆变器在当前气象条件下的可调出力上限之和，PvP′set表示新的日内发电计划曲线设定时刻的光伏电站出力设定值；
若PvH<(PvPset+ΔPset)，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的增加，即
其中，CasP′set表示新的日内发电计划曲线设定时刻的梯级水电出力设定值，CasPset表示梯级水电机组的负荷分配值；
当所述日内发电计划曲线的设定值减少时，优先降低梯级水电出力，再降低光伏出力，即当所述日内发电计划曲线的设定值减少ΔPset，且ΔPset>ΔPdb>0.0时：
若CasPmin<(CasPset-ΔPset)<CasPmax，则由梯级水电承担发电计划出力的降低，即
CasP′set＝CasPset-ΔPset
若(CasPset-ΔPset)<CasPmin，则由梯级水电和光伏共同承担发电计划出力的降低，即
2.如权利要求1所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其特征在于：所述梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新包括，
基于梯级流域所有水电站的不同发电机组的排列组合构建梯级流域水电机组的基本元素信息、组合数据表和优化策略表，并确定每个组合数的最大可用出力，表示为：
其中，Pmax[i]表示第i个机组组合数的最大可用出力，combk表示梯级流域中所有水电机组中有k台发电机组的排列组合数，C表示所有水电机组从1至N台发电机组的排列组合数之和，ELMNT[j].value表示当前水头下机组的最大可用出力；
下一时刻梯级水电有效设定值SetNext的计算为：
其中，PlanSet表示日内梯级水光发电计划曲线设定值，PoffAGC表示未参与AGC调节的梯级流域水电机组总有功功率，PVForCurDA表示光伏的日前预测曲线的预测出力，PoffPlant表示未参与AGC的水电厂的全厂总有功功率，PoffGen表示参与AGC的水电厂中未投入单机AGC的机组有功功率之和；
若所述下一时刻梯级水电有效设定值在梯级水电的联合振动区之内，则将梯级水电有效设定值以就近原则取振动区的上限或下限，表示为：
其中，UzLk表示梯级水电的第k个联合振动区的下限，UzHk表示梯级水电的第k个联合振动区的上限；
若所述梯级水电有效设定值大于当前梯级水电的有功可调最大值，则说明梯级水电设定值增加后已经超出当前梯级流域所有发电机组最大可调出力范围，因此需至少将1台静止的水电机组操作为发电；
若当前梯级水电实际设定值与所述梯级水电有效设定值的差值大于当前梯级水电某台机组实际最小出力，则说明梯级水电有效设定值降低后可以由比当前梯级流域发电机组数量更少的梯级水电机组满足设定值要求，考虑空载耗水的因素，至少将1台发电的水电机组操作为静止；
梯级流域发电机组排列组合时，采用机组状态一致原则，即根据当前电站机组实际运行状态与组合中对应机组状态进行一致性比对，仅保留组合中对应机组的状态与实际机组运行状态一致的组合，不一致则剔除；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组出力偏差最小原则，根据每个组合的出力偏差和最小出力偏差对机组组合进行筛选，若偏差值为非负值则保留该组合，若偏差值为负值则将该组合剔除，根据机组组合的最小出力偏差对偏差死区范围内的组合进行筛选，仅保留偏差死区范围内的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用机组状态变化最小原则，即通过每个机组组合的机组状态与当前机组实际运行状态进行对比，组合中的机组状态与当前机组实际运行状态不同，则认为发生机组状态的变化，计算每个组合的机组状态变化数和最小状态变化数，仅保留机组状态变化数与最小状态变化数相等的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用开机台数相异原则，即剔除组合数中的各厂站机组开机台数相同的组合；
对所述梯级流域发电机组排列组合进行优选时，采用流量平衡原则，即对组合数中发电机组台数之和相同的情况，采用开机台数标准差对每个组合数中电站开机数之和相同的组合进行筛选，仅保留标准差最小的组合，该组合为最优开机组合。
3.如权利要求2所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其特征在于：日内梯级各电站的机组自动开停机曲线的获取包括，
根据光伏的日前预测数据、调度次日发电计划，计算日内的96点梯级各电站的机组自动开停机曲线，根据光伏的超短期预测数据、调度日内发电计划，计算出当前时刻至未来4小时内日内的梯级各电站的机组超短期48点自动开停机曲线，并进行滚动计算和实时更新；
对日内和超短期自动开停机曲线进行优化，消除1小时内的不合理开停机，即如果开机，则1小时内不允许有再次停机操作；如果停机，则必须1小时内没有再次开机操作。
4.如权利要求3所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其特征在于：梯级水电负荷分配策略包括，
在当前水头、发电机组组合及机组振动区条件下，构建梯级水电的全功率调节范围，所述全功率调节范围由当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间组成，且每个可调区间内梯级水电的功率调节都是连续的；
若梯级水电的全功率调节范围是连续的，则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间重叠为同一个可调区间，否则当前可调区间、上升可调区间和下降可调区间的重叠取决于梯级水电的全功率调节范围的不连续个数；
基于水电机组爬坡率原则对水电机组的负荷进行分配，在梯级水电当前可调区间内以水电机组爬坡率成比例原则进行分配，若出现水电机组必须穿越振动区的情况，则以爬坡率优先为原则，由爬坡性能最优及爬坡率最大的机组进行振动区的穿越。
5.如权利要求4所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法，其特征在于：还包括，
若所述梯级水电机组的负荷分配值位于所述当前可调区间内，则负荷分配策略按照水电机组爬坡率组合数列L2范数的归一化数列成比例原则进行负荷分配，公式表示为：
其中，RmpFL2表示梯级水电发电机组爬坡率数列的L2范数，Rampi表示梯级水电第i台发电机组的爬坡率，Rampi/RmpFL2表示梯级水电发电机组爬坡率数列的归一化值，P′setHydi表示新的梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值，PsetHydi表示梯级水电第i台处于发电态的水电机组的负荷分配值；
若所述梯级水电机组的负荷分配值位于上升可调区间或下降可调区间内，则优先由调节性能最好爬坡率最大的水电机组快速通过振动区后进行出力的调整，即若所述梯级水电机组的负荷分配值增加后位于上升可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
其中，P′setHydk表示梯级水电机组穿越振动区的机组新设定值，NwH表示当前可调区间的上限值，VziL2表示梯级水电第i台水电机组的振动区下限值，k表示梯级水电机组中爬坡率最大的机组序号；
若所述梯级水电机组的负荷分配值减少后位于下降可调区间内，则梯级水电各机组的负荷分配策略为：
其中，VziH1表示梯级水电第i台水电机组的振动区的上限值。
6.一种实施如权利要求1～5任一所述的梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法的系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于系统通过光伏电站的光伏预测系统采集短期和超短期的光伏功率预测数据，根据所述光伏功率预测数据计算日前和超短期光伏预测曲线；
经济调度单元，用于利用所述日前和超短期光伏预测曲线，以梯级各电站机组当前状态为初始值，进行梯级水电日内及超短期自动开停机计划的实时制定和滚动更新，实现梯级流域水电机组的自动开机和自动停机；
协同控制单元，用于基于协调控制数学模型，应用梯级水光协同控制策略，下发负荷分配指令给梯级各电站的发电机组，实现对梯级水电与光伏出力的协调控制调节；
人机接口单元，用于提供运行值班人员与协同运行控制系统的人机交互接口，将总负荷设定曲线、开停机控制指令通过鼠标键盘进行设置，并由控制系统自动执行；
远动通信单元，用于实现与电力调度机构的远动通信，上送梯级水光协同运行控制系统及水电站、光伏电站的实时电力信息，并接受调度机构下发的控制调节指令。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1～5中任一所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1～5中任一所述方法的步骤。
CN202410132663.2A 2024-01-31 2024-01-31 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统 Active CN117674266B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410132663.2A CN117674266B (zh) 2024-01-31 2024-01-31 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410132663.2A CN117674266B (zh) 2024-01-31 2024-01-31 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117674266A CN117674266A (zh) 2024-03-08
CN117674266B true CN117674266B (zh) 2024-04-26

Family

ID=90064515

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410132663.2A Active CN117674266B (zh) 2024-01-31 2024-01-31 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117674266B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017071230A1 (zh) * 2015-10-30 2017-05-04 南京南瑞集团公司 一种多Agent的水电站群短期优化调度方法
CN111555355A (zh) * 2020-05-26 2020-08-18 南京工程学院 水光蓄联合发电的调度策略及其优化方法
CN112736985A (zh) * 2020-12-23 2021-04-30 河海大学 一种考虑受端负荷特性的水光联合调度的出力分配方法
CN114254937A (zh) * 2021-12-23 2022-03-29 清华四川能源互联网研究院 以机组为调度单元的梯级水电及光伏短期互补调度方法和系统
CN114386681A (zh) * 2021-12-28 2022-04-22 南京聚润信息科技有限公司 一种水光出力联合预测方法
CN114678897A (zh) * 2022-05-11 2022-06-28 阿坝水电开发有限公司 一种混合式水电与光伏的协调控制方法
CN115473282A (zh) * 2022-04-13 2022-12-13 阿坝水电开发有限公司 一种梯级水电与光伏互补发电系统及控制方法
CN115622146A (zh) * 2022-11-08 2023-01-17 西北民族大学 一种梯级水光蓄互补系统调度决策方法
CN116388301A (zh) * 2023-06-06 2023-07-04 河海大学 梯级水光互补日前鲁棒调峰调度方法、系统、设备及介质
WO2023216780A1 (zh) * 2022-05-12 2023-11-16 华能澜沧江水电股份有限公司 一种梯级水光互补发电系统的调峰优化调度方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019174039A1 (zh) * 2018-03-16 2019-09-19 大连理工大学 一种超大规模水电站群短期实用化调度方法
US20230367280A1 (en) * 2022-05-12 2023-11-16 Huaneng Lancang River Hydropower Inc Optimal scheduling method for peak regulation of cascade hydro-photovoltaic complementary power generation system

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017071230A1 (zh) * 2015-10-30 2017-05-04 南京南瑞集团公司 一种多Agent的水电站群短期优化调度方法
CN111555355A (zh) * 2020-05-26 2020-08-18 南京工程学院 水光蓄联合发电的调度策略及其优化方法
CN112736985A (zh) * 2020-12-23 2021-04-30 河海大学 一种考虑受端负荷特性的水光联合调度的出力分配方法
CN114254937A (zh) * 2021-12-23 2022-03-29 清华四川能源互联网研究院 以机组为调度单元的梯级水电及光伏短期互补调度方法和系统
CN114386681A (zh) * 2021-12-28 2022-04-22 南京聚润信息科技有限公司 一种水光出力联合预测方法
CN115473282A (zh) * 2022-04-13 2022-12-13 阿坝水电开发有限公司 一种梯级水电与光伏互补发电系统及控制方法
CN114678897A (zh) * 2022-05-11 2022-06-28 阿坝水电开发有限公司 一种混合式水电与光伏的协调控制方法
WO2023216780A1 (zh) * 2022-05-12 2023-11-16 华能澜沧江水电股份有限公司 一种梯级水光互补发电系统的调峰优化调度方法
CN115622146A (zh) * 2022-11-08 2023-01-17 西北民族大学 一种梯级水光蓄互补系统调度决策方法
CN116388301A (zh) * 2023-06-06 2023-07-04 河海大学 梯级水光互补日前鲁棒调峰调度方法、系统、设备及介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大规模水光互补协调运行技术研究及应用;庞秀岚;张伟;;青海科技;20170425(第02期);25-29 *
水-光电联合运行短期调度可行性分析;明波;黄强;王义民;方伟;谢小平;;太阳能学报;20151128(第11期);2731-2737 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117674266A (zh) 2024-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. A coordinated dispatch method with pumped-storage and battery-storage for compensating the variation of wind power
Liu et al. Optimal operation of independent regional power grid with multiple wind-solar-hydro-battery power
CN102427244B (zh) 大规模光伏风电信息接入系统
CN106384168A (zh) 针对特性各异电源的多目标协调优化调度模型
CN105305427B (zh) 一种考虑外部受电的电网调峰方法
CN110581571A (zh) 一种主动配电网动态优化调度方法
CN113644670B (zh) 一种储能容量优化配置的方法及系统
CN103944175A (zh) 风光储联合发电系统出力特性优化方法
CN107104462B (zh) 一种用于风电场储能调度的方法
An et al. Coordinative optimization of hydro-photovoltaic-wind-battery complementary power stations
CN108090632A (zh) 基于鲁棒优化的新能源并网电力系统多时间尺度调度方法
Zhang et al. Mid-long term optimal dispatching method of power system with large-scale wind-photovoltaic-hydro power generation
CN111525628B (zh) 考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合方法
CN105678394A (zh) 一种多源多周期发电计划制定方法
Chen et al. Grid resilience with high renewable penetration: A pjm approach
CN107947246A (zh) 一种考虑调频增发的风电发电指标分配及增发评估方法
CN117674266B (zh) 一种梯级水电与光伏协同运行的超前预测控制方法及系统
Liu et al. Transitioning to a New Power System with High Renewable Penetration in the Context of China’s Carbon Peak and Neutrality: Challenges and Key Technologies
CN115912427A (zh) 一种考虑弃风弃光上限的水风光储一体化容量配置方法
Zhu et al. Power system dynamic economic dispatch with multi-type renewable energy
CN117081177B (zh) 一种孤岛模式下水电主调机组微电网运行功率控制方法
Xu et al. Optimal Scheduling Strategy of Microgrid Participating in Upper Power Grid Based on Flexibility of Distributed Power
Wang et al. A Load-Based Method for Peak Operations of Cascaded Hydropower Stations
CN116523279B (zh) 一种计及调频需求的灵活性资源配置方案的确定方法
Cantarellas et al. Competitive control of wave power plants through price-signal optimum allocation of available resources

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant