发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行研究

发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行研究

刘喜

甘肃盐锅峡发电有限公司 甘肃省临夏回族自治州 731600

【摘要】本次研究采用边际电价预测方式研究电厂的梯级日化模型，通过案例分析、优化研究等途径，结合目标函数算法等技术，探讨发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化相关研究。

【关键词】：发电侧电力市场；梯级水电厂；日优化

在电力市场的不断改革下，多重政策的实施对水电厂的科学运营提出了更为严苛的要求。为了科学管理不同用电密度的电价波动和供求关系变化，发电企业继续紧抓电力市场行情，制定出科学的竞价策略，最终为促进水电厂全面发展奠定基础。梯级水电厂的建立依存于我国独特的水文环境，为了保证电厂科学运行，需要梯级水电厂加强日优化运行研究，最终做出科学的运行决策。

1.分析边际电价的预测方法

水能是一种可再生能源，是一种很经济、很清洁的能源。我国水能理论蕴藏量为6.8亿千瓦，居世界首位。由于自然条件和技术上的原因，必须对河流进行分段开发。即，自河流的上游起，由上而下地拟定一个河段接一个河段的水利枢纽系列、呈阶梯状的分布形式，这样的开发方式称为梯级开发。通过梯级开发方式所建成的一连串的水电站，称为梯级式水电站。实际生活中常说的梯级水电站，着重是指水能资源开发中，相邻联系比较紧密、互相影响比较显著、地理位置相对比较靠近的水电站群。当河流比较长、上下游相距很远时，我们则把它分成河段来考察，如黄河上游、岷江上游等，以便更好地揭示梯级电站的整体功能和有机联系。目前，我国电力市场预测多要求采用SMP（边际电价）完成，通过采用真实可靠的分析方法来分析短期供应期间的价格。发电企业方面需要制定成熟的保价策略，把握市场的精准走向才能够完成科学预测的目标。考虑到我国电力市场的发展周期不长，且长时间受到环境的因素影响，这需要相关单位针对历史边际电价、市场动向、线路检修工作进行预测。

2.梯级水电厂模型构建要求和原则

2.1目标函数影响

针对水电厂而言，不同的运行时期电厂的运行侧重点不同，现代主要采用短期耗水量、发电量和调峰电量为基础的数学模型，并积极将这个模型运用到电厂资源配置管理中。在竞价电网的基础上，电力市场的改革也随着梯级电站电厂信息的获取、收益发生了改变。因为梯级水库调节能力强，可以针对电价波动调整发电量，保证电厂持续盈利。

2.2目标函数的计算方式

本次研究针对梯级水库蓄水、水流滞留以及电站泄流等约束条件进行研究分析，以发电收益最大化为标准，并规划梯级电站发电规划计算（如公式1所示）。

（公式1 目标函数设置）

其中E代表梯级水电厂发电收益最大化，An表示电厂平均数值；t代表n各电厂中t个时间段的均水头，N代表梯级电厂数量。

2.3算法计算研究

采用POA算法，在Bell man方法延伸而言，通过内涵最优化原理并进行决策集合分析，最终算出初始值和最优势。对比其他算法，采用模型树算法具有多状态变量等优势，可以全面解决梯级决策问题，因此采用POA算法可以对总体最优解获取分析，且具有极强的时效性。

针对模型的建立分别求解逐次优化算法，根据Bellman的优化实现，将最优路线的各方面性质赋予给决策集合，进而确定整个初始值和最优值。这种算法适合多状态环境下的多变量、多阶段的决策问题，在国内外水库群系统建设方面运用广泛。对于梯级水电工程而言，POA方法也利用了算法本身的收敛价值，最终获得最佳的总体计算方法。

3.对梯级水电厂日优化案例分析

选用某水电厂进行规划研究，其中梯级水电站包含四个梯级水电站。已知三家发电站属于同一家公司，同一参与竞价上网。

电站1：日出水位：2650.75m，日末水位：3650.63m，日常蓄水位2660.25：m，死水位：2630.33m，装机容量240MW，过机械流量48.25m ⁴ ·s ^-1；

电站2：日出水位：1687.96m，日末水位：1688.63m，日常蓄水位：1698.52m，死水位：1662.25m，装机容量135MW，过机械流量56.34m ⁴ ·s ^-1；

电站3：日出水位：1365m，日末水位：1369m，日常蓄水位：1368.25m，死水位：1356.25m，装机容量125MW，过机械流量57.25m ⁴ ·s ^-1；

3.1边际电价预测

本次研究采用二次移动平均模型方式，相对当地的历史边际电价信息进行收集分析，预测结果科室，模型的效果十分理想，且预测效果存在15.33%的误差，合格率控制在96.31%，在电价发生变化的同时会发现明显的误差，其对边际电价预测影响明显。对相同的时间段分析，通过控制负荷网络并对其进行优化研究可以找到最佳的流，并得出上下级约束相符合的参数，通过分析电站随机的参数曲线，进而调整整个参数值，最终保证水电站的时间短调整到最佳环境。

3.2对日运行优化结果研究

对边际电价进行预测分析后，可以在调度期间内确定发电收益达到最大化，但梯级水库的落水位可监测的背景下，可以测出日来水量和相应的水库区间入流量，考虑到大部分的梯级水电站属于混合模式，水流滞留影响不大，因此可以不计。再不同的约束条件下也采用优化算法确定精度，并将其数值控制在2%左右，整体结果表示，水库的水位变化相互对应，边际电价和下泄流量成正比，可以调整整个水库的调蓄作用。从日变化过程分析可知，对不同的水库位置进行结果分析可知，优化显示不同的水库水位变化情况可以相互对应，且在边际电价增加过程中也可能出现下泄的问题。观察日记日变化量差异，当整个电价的数值高，出力相对较大，而电价数值不高，出力小。对比以上结果，和市场的经济规律相符合，表示本次研究分析十分可行。

4.结语

综上所述，本次研究针对梯级水电站的特点提出了边际电价的预测方法，并针对电价竞价上网的需求进行分析可知。但边际电价和系统负荷变化情况向符合的同时，可以预测出电价的最佳处理过程，进而来预测次日的发电方案，以此来提升电网的接受概率，获得更加理想的期望利益。建议相关单位针对自身的水电生产布局建立相应的边际电价和二次移动平均模型，理性分析整个电网边际电价和水库的相关信息管理，最终做出以发电收益最大化的经济决策。

【参考文献】

[1]司晓博.发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行研究[J].电子测试,2019(22):47-48.

[2]刘治理,马光文,岳耀峰.电力市场下的梯级水电厂短期预发电计划研究[J].继电器,2006(04):46-48+65.

[3]刘治理,马光文,戴露.发电侧电力市场下的梯级水电厂日优化运行[J].水电自动化与大坝监测,2005(05):1-3.