一种计及运行死区的梯级水电站短期调度方法

一种计及运行死区的梯级水电站短期调度方法

黄德福

（吉林松江河水力发电有限责任公司吉林白山134500）

摘要：梯级水电站短期发电调度是一大型、动态、有时滞的非线性约束优化问题。根据考虑因素不同有不同的优化模型，本文根据梯级水电站的短期发电调度具有各级上游水位保持不变的特点，建立了考虑水电机组运行死区的梯级电站短期发电优化调度的混合整数规划模型，使水电机组尽可能工作在高效运行区间，避免出现“死区”，并给出确定初始可行解的方法。通过MATLAB的混合整数规划工具箱YALMIP进行求解，并以某梯级水电站为例验证了该方法的合理性和可行性。

关键词：梯级水电站；优化调度；运行死区

1引言

由于我国大规模的水电开发，各流域梯级水电站已逐渐形成，梯级开发作为水资源开发利用的重要形式，实施梯级水电站的联合优化运行是统筹兼顾梯级上下游、合理利用水资源的根本方法，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径[1-3]。

梯级水电站优化调度的核心问题是水库优化调度[4]，在确保水库安全运行的前提下，根据水库的入流过程，采用最优化方法，求解水库优化调度数学模型，并寻求最优运行方案。建立优化调度模型是水库调度的关键环节之一，采用何种模型对优化结果具有决定性影响[5]。调度模型一般以发电量最大、耗能量最少、总蓄能最大作为优化目标，虽然在一定范围内能满足调度要求，但均以牺牲其他目标的利益为代价，达不到梯级水电站综合效益的最大化。

文献[6]运用直接搜索模式来求解径流过程确定下的水库群系统发电量最大模型。虽然总耗能量最小优化调度模型，满足了电力系统的经济运行要求，而且又节约了水力资源，但该模型会造成水头最高的水电站耗能量最大，容易造成该水库低水位运行的现象。文献[7]建立了梯级水电站总蓄能最大的优化调度模型，尽管在实际应用中取得了较好的经济效益，对于某些特殊运行条件，由于不同约束条件之间存在矛盾，可能导致出现无解的情况，容易出现放空末级水库的现象，使得下个调度时段无水可调。文献[8]在考虑调度目标选取、水流流达时间和多年调节水库运行等特点的基础上，建立了水库优化调度的多目标多模型系统，并应用大系统分解协调原理进行求解，该多目标多模型系统对解决复杂河流水库联合调度问题具有重要参考价值。文献[9]以发电量和保证出力为目标，建立了隔河岩和高坝洲梯级水电站水库联合优化调度多目标数学模型。文献[10]建立了模糊优化调度的数学模型，利用模糊多目标动态规划法和逐次逼近方法进行求解，能较好地克服了常规模糊动态规划方法在库容变化较大时出现的“维数灾”问题。文献[11]将粒子群算法应用到梯级水电站短期优化调度的问题中，针对易陷入局部最优的缺点，引入遗传算法中的杂交因子，并采用自适应惯性权重，改善了全局寻优能力。

水电系统的短期发电优化调度是具有复杂约束条件的大型、动态、有时滞的非线性优化问题，求解异常复杂。由于水电厂在电力系统中具有调峰、调频和事故备用等特性，因而在电力系统中可以发挥如安全稳定等重要作用。多年来国内外学者一直在积极研究，提出了各种解决此问题的方法，如动态规划、线性规划和非线性规划、网络流规划、拉格朗日松弛法、人工智能方法（如遗传算法和人工神经网络等），但这些方法都或多或少存在一些缺点。

在上述背景下，本文根据梯级水电站的短期发电调度的特点，合理建立了优化模型，本文提出的是一种计及运行死区的优化模型，该模型在其约束条件下可使水电机组尽可能工作在高效运行区间，并避免出现“死区”。并给出确定初始可行解的方法。最后通过MATLAB的混合整数规划工具箱YALMIP进行求解，并通过算例验证模型的有效性。1梯级水电站短期优化调度数学模型

梯级水电厂的短期优化调度是研究一天或几天的时间内，在满足梯级水电厂各种约束的条件下实现各水电厂的最优耗水和负荷分配。一般说来，水电系统短期优化调度主要采用的下述两大类最优准则：耗水一定的条件下，总发电量或发电总效益最大准则；负荷一定的情况下，耗水量最小准则。而本文是考虑水电机组运行死区的梯级电站短期发电优化调度的混合整数规划模型。

2短期调度模型

2.1目标函数

（4）电站出力约束：

4求解步骤

（1）由于梯级水电站采用的都是历史数据，各个量之间不存在已知的函数关系，因此，通过最小二乘法拟合出水位与库容、水位与流量的关系，然后推导出水电机组耗水量与机组出力之间的函数关系。

（2）通过水电机组耗水量与机组出力之间的函数关系以及其它一些函数关系，将各约束条件都转换成与机组出力有关的约束条件。

（3）采用MATLAB编写程序，使得目标函数和约束条件中的各个量与MATLAB中混合整数规划工具箱YALMIP的要求相符。

（4）利用MATLAB中混合整数规划工具箱YALMIP进行求解，得到结果，即优化后的机组出力或各电站出力。

5算例分析

应用本文的模型对某省一个梯级水电站水库进行优化运行，其中上游水电站为A，下游水电站为B。选取某年丰水月的优化运行结果进行分析，

这些月份的各日初水库水位值及发电量简述如表1和表2所示。

表1A级电站日初水库水位值（单位为：米）

表2B级电站日初水库水位值（单位为：米）

某月1日的分析结果如下：

A级电站和B级电站的发电流量如图1和图2所示。

图1A级电站的发电流量

图2B级电站的发电流量

经过本文优化模型优化后，A级电站和B级电站发电流量所对应的发电出力如图3和图4所示。

该月经过本文模型优化后，A级电站和B级电站各日发电量如表3和表4。

图3A级电站出力

图4B级电站出力

表3A水电站各日发电量计算结果（单位：104kwh）

表4B水电站各日发电量计算结果（单位：104kwh）

经优化模型计算得到A水电站的月发电量为15.89×108kwh，比多月平均发电量14.51×108kwh

提高了13.15%。B水电站经优化后年发电量为15.47×108kwh，比多月平均发电量14.07×108kwh提高了10%。由以上数据可以看出，梯级优化模型的解是合理的。

6结论

本文针对梯级水电站的短期发电调度的特点，合理建立一种计及运行死区的优化模型，该模型在其约束条件下可使水电机组尽可能工作在高效运行区间，并避免出现“死区”。并给出确定初始可行解的方法，最后通过MATLAB的混合整数规划工具箱YALMIP进行求解。通过某省实际算例分析，验证了该算法的可行性和有效性，从而为水电系统短期优化调度问题的解决提供了一条新途径。

参考文献：

[1]马光文，刘金焕，李菊根．流域梯级水电站群联合优化运行［M］．中国电力出版社，2008．

[2]袁晓辉，王乘，张勇传，等．水电系统短期经济运行的新方法．水力发电学报，2006，25（4）：1~5．

[3]蔡兴国，林士颖，马平．现货交易中梯级水电站竞价上网的研究．中国电机工程学报，2003，23（8）：56~59．

[4]ShawwashZK，SiuTK，DenisRussellSO.TheB.C.hydroshorttermhydroschedulingoptimizationmodel.IEEETransactionsonPowerSystems，2000，15（3）：1125~1131.

[5]李郁侠，石晓俊，段凌剑，等．水电厂上网电量结构优化策略研究．水力发电学报，2004，23（6）：5~8．

[6]王金文，石琦，伍永刚，等．水电系统长期发电优化调度模型及其求解．电力系统自动化，2002，26（24）：22~26．

[7]曾勇红，姜铁兵，张勇传．三峡梯级水电站蓄能最大长期优化调度模型及分解算法．电网技术，2004，28（10）：5~8．

[8]黄强，沈晋．水库联合调度的多目标多模型及分解协调算法．系统工程理论与实践，1997，17（1）：75~82．

[9]陈洋波，胡嘉琪．隔河岩和高坝洲梯级水电站水库联合调度方案研究．水利学报，2004，35（3）：47~52．

[10]邹进，张勇传．三峡梯级电站短期优化调度的模糊多目标动态规划．水利学报，2005，36（8）：925~931．

[11]李崇浩，纪昌明，缪益平．基于微粒群算法的梯级水电厂短期优化调度研究．水力发电学报，2006，25（2）：94~98．

作者简介：

黄德福1984年男工程师硕士主要研究方向：水电厂经济运行。