大型风光水混合能源互补发电系统的优化调度研究

全球能源发展趋势正由对传统化石燃料的依赖,转向建立在可再生清洁能源基础上的新体系。选取雅砻江风光水清洁能源互补基地作为研究对象,按照研究区域风光水可开发量,以弃风弃光量最小和梯级水电蓄能最大为目标构建优化调度模型,通过改进POA算法进行了大型风光水互补发电优化调度研究。结果表明利用梯级水电站的调蓄能力,可以有效调节补偿大规模的风电和光电出力波动,为电网提供安全稳定的高质量电力供应,有助于风光电量消纳;风光水互补发电对梯级水电的影响表现在水库日内水位变幅减小,单位时间变幅变大,枯水期水位整体变幅大于丰水期变幅,而梯级各电站发电流量过程走势趋于一致,此方案结果对今后大型风光水互补发电时梯级水电的调度方案具有指导价值。     

考虑电网约束的梯级水电站短期优化调度研究

水库短期优化调度关系到水库中长期调度计划能否顺利在厂间实现,是水电站实际运行中的重要一环。为保证短期优化调度制定的计划满足电网稳定运行的要求,在一般短期优化模型的基础上加入电网稳定性约束,以发电量最大为目标建立梯级水电站短期优化调度模型,采用逐步优化算法(POA)进行求解,寻求梯级水库系统在满足电网稳定运行基础上的最优运行方式。以雅砻江流域"锦官电源组"3级水库群为例,进行了考虑电网约束的梯级水电站短期优化调度,并与传统优化调度模型的调度结果进行对比分析。分析结果表明,调度结果满足电网稳定性要求,更有利于电网安全、稳定运行。     

雅砻江流域下游梯级电站水电联合实时优化调度探讨

介绍了雅砻江流域下游梯级水电站运行特点以及实施联合优化调度优势,分析了当前优化运行模式待完善之处,研究给出了考虑水流时滞和区间入库不确定的流域梯级电站实时优化调度数学模型和求解方法。计算结果表明该实时优化调度模型既符合流域梯级电站运行规律,又满足电网运行需求,可有效提高流域梯级电站经济运行能力。     

基于源荷匹配的梯级水风光蓄系统优化运行研究

在“双碳”目标下,我国亟需进行能源结构转型,提高可再生能源在电力系统中的比例。调节性水电站和抽蓄电站具有良好的调蓄能力,可以作为调节电源与风光电源联合运行,从前端减缓风光不稳定出力对电力系统的冲击,促进新能源集中上网消纳。因此,充分利用梯级水电站及抽水蓄能电站的调节性能,制定合理的一体化调度策略,有利于在发电侧实现水风光蓄打捆送出和协同消纳,助力“双碳”目标实现。基于对梯级水风光蓄互补发电系统在短期调度中电网侧负荷需求和梯级水电水资源利用率的考虑,构建以源荷差异最小、梯级水电蓄能增量最大为目标,以常规水电站、风光电站、抽水蓄能电站安全运行条件为约束的短期互补调度模型,并采用粒子群-动态规划内外层嵌套算法对模型进行求解。选取西南某流域常规梯级水电站、抽水蓄能电站及周边风光电站组成的水风光蓄互补发电系统为研究对象进行模拟计算,结果表明：(1)抽水蓄能电站倾向于在梯级电站水头较低时选择泄水发电,而在梯级电站水头较高时选择抽水或维持当前水位不变;(2)所构建模型有效提高了系统总出力曲线与电网负荷曲线的匹配度,实现了梯级水电站之间负荷与水量的合理分配,一定程度上减少了梯级水电站效益损耗,提高了水...     

贵州电网构建节能低碳绿色智能电网

近期,南方电网贵州电网公司实现清洁能源占比达到39.5%。2018年,贵州电网公司优先吸纳水电、风电、光伏发电等清洁能源发电。在实施节能发电调度中,2018年水电、风电、光伏及其他发电量同比增加7.4%、2.1%、52.1%,清洁能源占比为35.9%,高于年度指标1.4个百分点。     

基于协同差分演化算法的梯级水库短期发电优化调度研究

随着我国水电事业不断发展,流域梯级水库群联合调度的新格局已逐渐形成.针对梯级水库发电优化调度问题,在差分演化算法中适应度的进化模式中计及进化成分与外部环境之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法,并将其引入梯级水库短期发电优化调度中.实例仿真计算结果表明,该算法具有可靠性与合理性,计算速度显著提升,为解决高维复杂、多约束、非线性的梯级水库优化调度问题提供了一条新路径.     

基于网络技术的白水江梯级水电站调度系统研究

水电站的管理运行已从单库调度向流域梯级联合调度转型,流域梯级水电站群运行调度管理日趋复杂,因此开展流域梯级水电站群联合调度运行管理平台及其相关技术研究十分必要。以白水江流域"一库四级"梯级水电站为研究对象,从综合管理、专业模型调度算法和协同数据处理等方面出发,研究基于网络技术的梯级水电站调度系统主要关键技术,并采用先进的网络开发技术,开发和实现白水江梯级水电站调度系统平台。经过实践运行表明,系统界面友好,数据传输安全,计算效率高,能为流域的梯级水电站调度运行管理提供强有力的支持。     

基于机组分类的梯级水电站短期经济运行

为了节约水资源,充分利用水能发电,在原有水电调度的基础上提出了将机组分类处理的梯级水电站联合优化调度的短期经济运行模型。为适应调度要求, “以电定水”模式的梯级水电站的短期经济运行,兼顾了上下游电站利益、水量平衡、生态平衡,做到梯级电站群水能利用率最大,且经济性最优。整个过程分为上下游电站负荷分配和站内机组优化分步进行的策略,在优化中首先对同一电站的机组进行分类,根据机组能量特性曲线的异同将同一能量特性的机组归为一个等效机组。另外在进行负荷分配时采用有效约束区间,有效避免了水电机组出力在汽蚀震动区内,带来机组损坏的问题。该方法的实现使得梯级电站之间的出力分配有了理论依据,便于调度人员根据优化结果下达发电任务。机组分类和模型分步优化的方法避免了整体优化时约束条件过多无可行解或进入死循环的问题。     

风光水火储多能互补双层优化调度研究

多元能源互补优化有利于充分发挥并组合利用不同电源的出力优势。为应对风电、光伏装机容量不断增长所带来的新能源消纳与电网调峰问题,构建一种风光水火储多能互补双层优化调度模型。首先考虑多能互补优化调度问题涉及众多决策变量与约束条件,为降低模型求解的复杂度,选择以多种能源的出力特性与互补关系为切入点进行合理化分层;然后综合考虑源荷协调、清洁能源消纳、发电经济性等应用需求,将模型划分为以净负荷方差最小与清洁能源发电量最大为目标的风光水储联合优化调度上层模型,和以火电机组运行成本最小为目标的火电机组优化调度下层模型,并将上层联合优化调度得到的净负荷曲线作为下层火电机组优化调度的约束条件;最后以IEEE30节点系统为例,设置3种典型的调度场景进行仿真对比,采用MATLAB平台CPLEX求解器进行求解,结果表明：风光出力的反调峰性会扩大净负荷的峰谷差和方差,增加火电调峰备用的压力,造成发电成本和机组损耗的增加;水电参与多能互补对系统净负荷波动有明显的抑制作用,能有效缓解电力系统调峰压力;储能可以在一定程度上缓解平抑净负荷波动与提高清洁能源发电量的矛盾,所提优化调度模型可以有效平抑源荷波动,促进清洁能源...     

接纳新能源的梯级水电站不确定性优化调度研究

梯级水电站联合优化调度不仅能增加发电量,而且调节速度快,可以弥补风力发电、光伏发电等新能源波动性大的缺点,提高新能源的系统接纳能力。考虑到自然来水量、风电出力、光伏发电出力和负荷的不确定性,引入模糊理论,将其用梯形模糊数来表示,用梯级水电站进行优化控制,综合考虑发电燃料费用最少、碳排放收益最大以及火电机组波动最小这3个目标,允许决策在一定可信度下违反约束条件,将模糊机会约束条件转化为清晰等价类,建立基于可信性理论的模糊机会约束的多目标优化调度模型,并用改进的帝国竞争算法来求解。选择一个含风力发电和光伏发电的水火系统作为实例进行计算,算例结果表明,所提出的模型和算法有效实用。     

基于物理栖息地模型的梯级水库优化调度研究

为实现梯级水库生态调度,利用物理栖息地模型给出水生生物良好生存所需的生态流量,并构建了梯级水库中长期优化调度模型。模型借助POA算法进行优化求解。将生态调度结果与常规调度结果进行对比分析,发现基于生态流量调度的梯级水库运行模式利于保护流域内典型特有生物。选取西南地区某流域为典型进行生态调度计算,结果表明:实施生态调度后适于鱼类A、B生存的栖息地面积有较大增加,实现梯级水库的社会效益最大化。     

大渡河梯级联合优化运行下发电补偿效益分析

针对大渡河干流多业主开发,发电补偿关系复杂的问题,采用多目标梯级电站联合优化运行模型,分别计算"有双有瀑"、"无双有瀑"和"无双无瀑"情形下,设计丰水年、设计平水年和设计枯水年梯级电站发电量;通过对比"有双有瀑"、"无双有瀑"和"无双无瀑"情形下梯级发电情况,分析联合优化运行下大渡河梯级的发电补偿效益;结合多业主开发河流补偿效益分摊难以实施的现状,提出基于可信任第三方的流域统一调度模式,以保障流域梯级电站联合运行及效益的合理分摊。     

基于梯级水库预报优化调度模型的跨流域可调水量研究

通过构建梯级水库跨流域预报优化调度模型对跨流域调水实时调度过程中的供水水库的跨流域可调水量进行研究。梯级水库跨流域预报优化调度模型以最大供水能力和最大发电量为主要目标,选择逐步优化算法对跨流域调水调度系统进行优化调度。实例研究结果表明,采用预报优化调度模型进行跨流域供水和梯级水库发电调度,能够明显地提高跨流域可调水量,有效地提高水资源的利用效率。     

基于出力场景库的梯级水库群短期优化调度研究

随着各大流域梯级水库群的建成投运，梯级水库群短期优化调度问题的研究也越来越受到人们的关注，但该优化问题包含的变量多、约束复杂，其模型建模与求解难度随着水库群规模的扩大也越来越大。虽然传统优化方法或智能优化方法能够得到满足相关目标与约束的最优解，但往往优化算法下的结果太过于偏重目标值的大小，结果波动性、随机性大，难以满足实际调度需求。鉴于此，从历史已发生的调度结果出发，基于历史的详细调度数据，采用聚类分析等数据挖掘方法，考虑调度时期、业务类型、调度期长度、调度对象等场景要素，提出了电站出力场景构建技术，通过挖掘基于长系列历史运行数据的典型出力场景，形成出力场景库，并在此基础上提出了基于出力场景库的梯级水库群短期优化调度方法。以沙溪梯级水库群为例进行实例分析，结果表明，相比于传统优化调度方法，所提方法不仅能够得到满足实际调度要求的出力过程，而且计算时间也相对大大缩短，验证了该方法的可行性与实用性，研究成果对其他流域梯级水库群短期优化调度具有很好的参考借鉴意义。     

金溪流域梯级电站短期发电计划编制

为了更好地解决非线性、非凸、多约束、复杂时空耦合等导致的梯级水电站调度问题,降低耗水率,提高整个梯级水电站群的经济效益和运行水平,以金溪流域为研究对象,充分考虑了电网需求、机组安全等约束条件,融合逐步优化动态规划算法与智能算法,实现日发电计划的精细化编制,并与实际运行情况进行对比.分析结果可以看出,采用优化算法(POA)进行优化调度后,水电站发电量有了一定幅度的提高,电量增加幅度在2.7%~3.4%.研究了梯级电站的厂内负荷分配与机组组合的问题.基于系统工程理论与优化算法,建立了满足水电网电力输电安全约束、设备安全管理等多目标的机组开停机和负荷调节优化模型,以耗水率最小为目标将负荷分解到电站各机组,计算各时段机组出力过程.在实际运行中,电站超出日发电计划出力,在偏差考核范围内尽量满发,通过算例验证了模型的可行性和合理性.     

考虑多风险因子的水库群短期优化调度风险分析模型

在水库群短期优化调度的风险分析问题中既需要考虑径流预报误差、水流滞时的影响,又需要处理大量的模拟计算。从风险管理的角度出发,构建了考虑径流预报误差、滞时的不确定性2类风险因子耦合作用的水库群短期优化调度风险分析模型,并引入并行求解技术,提高了模型的求解效率。以雅砻江流域2水电站的短期优化调度风险分析为例,对模型的有效性及并行求解的高效性进行了验证。所提方法操作简单且兼具实用性,对发电计划的制定及水库的运行管理方面有重要的指导意义。     

地方电网梯级水电站优化调度决策支持系统研究

为适应地方电网对其所辖的中小流域梯级水电站优化调度管理的需要,本文设计研究了地方电网梯级水电站优化调度决策支持系统,具体包括梯级水电站调度决策支持系统的设计思路及各功能模块设计方案等。系统功能包括数据管理、径流预报、长期优化调度方案制定、短期优化调度方案制定以及日调度方案制定等,可为地方电网调度人员提供梯级水电站优化调度决策支持。系统经实际水电工程调度人员使用,结果证明是有效的。     

基于改进肾脏算法的梯级水库长期发电优化调度研究

梯级水库优化调度是一种实现水资源合理分配与高效利用,提升水电系统运行管理水平的重要方法。改进肾脏算法为高效求解梯级水库优化调度提供了一条有效途径。肾脏算法是一种新颖的自然启发式优化算法,因其参数少、寻优能力强、稳健性高,已被广泛应用和认可。本研究对标准肾脏算法的寻优原理进行了阐述,针对该算法的种群多样性低和收敛速度慢缺陷,采用含缩放因子的运移策略和自适应调参策略对其改进,提出了改进的肾脏算法。以某梯级水库长期发电优化调度为例,计算结果表明:相比标准肾脏算法,改进的肾脏算法可使梯级水库多年平均发电量增加3.2亿kWh(增幅为4.03%)和弃水量减少17.54%。引入的改进策略有效克服了标准肾脏算法的早熟缺陷,提高了种群多样性和收敛速度。     

基于改进蚁群算法的雅砻江流域梯级联合优化调度研究

提出一种改进蚁群算法(IACO,Improved ant colony optimization algorithm)求解梯级水库群优化调度问题,算法的改进主要包括嵌入邻域搜索和禁忌搜索,初始解生成技术和基于可行性的目标函数比较规则。论文以雅砻江流域梯级五级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

基于遗传规划的水电站群优化调度规则研究

基于确定性水电站群优化调度的最优调度轨迹,根据聚合分解的思想,采用遗传规划分别模拟库群总出力以及总出力在梯级电站间的分配,从而建立了水电站群联合调度函数。以清江梯级和三峡梯级水电站群为实例,在满足防洪、航运等综合利用的前提下运用所得的调度函数指导水库群长系列模拟运行,模拟结果表明：基于遗传规划的水电站群调度规则可将梯级水电站群年均总发电量由1031.73亿kWh提高到1049.48亿kWh,发电保证率由95.36%提高到96.66%。因此,遗传规划为建立复杂水电站群调度函数提供了新的途径。