基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法技术

本发明专利技术公开了基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，包括以下过程：S1，以梯级水电站中所有电站的发电效益最大化为目标建立目标函数；S2，建立目标函数的约束条件；S3，求解目标函数，获取梯级水电站中各个电站的中长期调度过程。本发明专利技术方法在电力市场环境下，梯级水电站根据市场电价确定自身发电调度决策，其模型为在给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，确定各个水电站水库的中长期调度过程，使得系统发电效益最大。

【技术实现步骤摘要】
基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法
本专利技术属于梯级水电站优化调度
，具体涉及基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法。
技术介绍
随着电力市场化改革力度的持续加大，使得越来越多清洁、廉价、高效、可持续的水电参与电力市场竞争、实现资源的优化配置。但是，由于水电存在来水不确定性、各水库调节性能差异大、密切的梯级水力联系等复杂特性，水电发电企业能否按照电力市场交易成交电量调度存在很大的不确定性，水电参与电力市场面临诸多困难。同时，市场环境下的梯级调度不再是追求发电量最大，而是在符合国家清洁能源政策的前提下，实现水电效益的最大化。因此，以多元电力市场和多重不确定影响因素下的北盘江梯级水电价格演化机理为基础，基于电价因子，提出实用化的电力市场条件下北盘江流域梯级水电站群调度模型，是需要重点解决的关键问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供了基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，在考虑各种约束条件下，确定各个水电站水库的中长期调度过程，使得系统发电效益最大。为解决上述技术问题，本专利技术提供了基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，其特征是，包括以下过程：S1，以梯级水电站中所有电站的发电效益最大化为目标建立目标函数；S2，建立目标函数的约束条件；S3，求解目标函数，获取梯级水电站中各个电站的调度过程。进一步的，目标函数的表达式为：其中：F为发电效益函数；T、M为调度期时段数目和水电站数目；为水电站m在t时段的出力和电价；Δt为时段t小时数。进一步的，约束条件包括：(1)水量平衡其中：为水库m时段t+1初蓄水量，为水库m时段t初蓄水量；分别为水库m在t时段的总入库流量、区间入库流量、发点流量、弃水流量和出库流量；um为水库m直接上游水库数目，Uj为水库m第j个直接上游水库编号；为水库m的第j个直接上游水库Uj，t0时段出库在t时段流达水库m的流量计算函数；(2)末水位控制其中：为水库m调度期末水位，zendm为其控制目标值；(3)发电流量约束其中：为水库m在t时段的最大发电引用流量；(4)库水位约束其中：为水库m在t时段初的最低、最高水位限制；为水库m在t时段初的库水位；(5)出库流量约束其中：为水库m在t时段的最小综合用水约束、最大出库流量限制；为水库m在t时段的出库流量；(6)电站出力约束其中：为水电站m在t时段的最小、最大出力限制；(7)梯级总出力限制其中：ht，表示水电系统总出力下、上限。进一步的，采用逐步优化算法求解目标函数。进一步的，采用状态逐密离散微分动态规划算法求解目标函数。进一步的，采用逐次逼近算法求解目标函数。进一步的，采用可变搜索策略方法求解目标函数，过程包括：可变搜索策略方法的基本思路是反复依次求解两时段子问题，根据问题求解方式不同，分为四种方式：a.广度优先一维搜索；b.广度优先多维搜索；c.深度优先一维搜索；d.深度优先多维搜索；实际应用中，可根据不同特点和规模的问题选择计算模式：1)对小规模水电优化调度问题，采用模式b；2)对中等规模水电优化调度问题，采用模式d；3)对大规模梯级水电优化调度问题，采用模式a或c；4)对特大规模梯级或跨流域水电优化调度问题，采用模式a；以上四种优化计算模式及其应用方法构成可变策略搜索算法，计算步骤如下：步骤1初始解生成；步骤2电站分组，采用计算模式的不同确定分组数目N和每组电站个数Mj；步骤3设t＝1，初始搜索步长ε；步骤4设j＝1；步骤5固定第j组水库的和用以下步骤求解a)若t＜T-1则判断前一轮t+1时段各电站末水位是否有变化，同时若t＞0，判断本轮次t-1时段末水位是否有变化，若都无变化则t＝t+1返回步骤3；b)每组内按照搜索步长ε，在分组内各电站初始的出库流量上下得到初始廊道，求得最优的状态使得目标函数最大的状态组合；步骤6设j＝j+1，重复步骤5直到j＞N，转入步骤7；步骤7如果未收敛，且采用时间维深度优先方式，则转入步骤4，否则转入步骤8；步骤8设t＝t+1，若t＜T-1，则转入步骤4，否则转入步骤10；步骤9若未收敛，转入步骤3；否则设ε＝ε/2，若未达到精度要求，转入步骤3，否则转入步骤10；步骤10寻优结束，输出结果。与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术的基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，在考虑各种约束条件下，确定各个水电站水库的中长期调度过程，使得系统发电效益最大。附图说明图1为可变策略搜索算法流程图；图2为北盘江流域梯级电站拓扑图；图3为测试采用的电价曲线；图4为发电效益最大模型丰水年(25％)计算结果-各电站出力；图5为发电效益最大模型丰水年(25％)计算结果-梯级总出力；图6为发电效益最大模型丰水年(25％)计算结果-光照水位；图7为发电效益最大模型枯水年(75％)计算结果-各电站出力；图8为发电效益最大模型枯水年(75％)计算结果-梯级总出力；图9为发电效益最大模型枯水年(75％)计算结果-光照水位；图10为发电效益最大模型平水年(50％)计算结果-各电站出力；图11为发电效益最大模型平水年(50％)计算结果-梯级总出力；图12为发电效益最大模型平水年(50％)计算结果-光照水位。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。在电力市场环境下，梯级水电站根据市场电价确定自身发电调度决策，其模型为在给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，确定各个水电站水库的调度过程，使得系统发电效益最大。本专利技术的基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，包括以下过程：步骤1，以发电效益最大化为目标建立目标函数。目标函数的表达式为：其中：F为发电效益函数；T、M为调度期时段数目和水电站数目；为水电站m在t时段的出力和电价；Δt为时段t小时数。步骤2，建立目标函数的约束条件。约束条件包括：(1)水量平衡其中：为水库m时段t+1初蓄水量，为水库m时段t初蓄水量；分别为水库m在t时段的总入库流量、区间入库流量、发点流量、弃水流量和出库流量；um为水库m直接上游水库数目，Uj为水库m第j个直接上游水库编号；为水库m的第j个直接上游水库Uj，t0时段出库在t时段流达水库m的流量计算函数。(2)末水位控制其中：为水库m调度期末水位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，其特征是，包括以下过程：/nS1，以梯级水电站中所有电站的发电效益最大化为目标建立目标函数；/nS2，建立目标函数的约束条件；/nS3，求解目标函数，获取梯级水电站中各个电站的调度过程。/n

【技术特征摘要】
1.基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，其特征是，包括以下过程：
S1，以梯级水电站中所有电站的发电效益最大化为目标建立目标函数；
S2，建立目标函数的约束条件；
S3，求解目标函数，获取梯级水电站中各个电站的调度过程。


2.根据权利要求1所述的基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，其特征是，目标函数的表达式为：



其中：F为发电效益函数；T、M为调度期时段数目和水电站数目；为水电站m在t时段的出力和电价；Δt为时段t小时数。


3.根据权利要求1所述的基于发电效益目标的梯级水电站中长期优化调度方法，其特征是，约束条件包括：
(1)水量平衡



其中：为水库m时段t+1初蓄水量，为水库m时段t初蓄水量；分别为水库m在t时段的总入库流量、发点流量、弃水流量；Δt为时段t小时数；
(2)末水位控制



其中：为水库m调度期末水位，zendm为其控制目标值；
(3)发电流量约束



其中：为水库m在t时段的最大发电引用流量；
(4)库水位约束



其中：为水库m在t时段初的最低、最高水位限制；
(5)出库流量约束



其中：为水库m在t时段的最小综合用水约束、最大出库流量限制；
(6)电站出力约束



其中：为水电站m在t时段的最小、最大出力限制；
(7)梯级总出力限制



其中：ht，表示水电...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨焱，李泽宏，廖胜利，辛阔，武新宇，翟哲，醋院科，周凌安，陈恩黔，姚刚，吴永琦，余玲，曹瑞，
申请(专利权)人：贵州黔源电力股份有限公司，大连理工大学，
类型：发明
国别省市：贵州;52