本发明专利技术公开了一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1，调度服务器建立并存储梯级发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这两种短期优化调度模型；S2，调度服务器根据发电优化目标选择短期优化调度模型；S3，数据采集装置采集模型求解材料，调度服务器选择算法来求解短期优化调度模型；S4，调度服务器生成并输出短期发电调度优选方案。本发明专利技术能够兼顾效益与速率的同时寻求梯级水电站优化调度的模型与求解算法，获得最优的梯级水库群短期联合发电优化调度方案。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及系统，属于梯级水库群发电优化调度领域。
技术介绍
梯级水电站短期发电优化调度是一个十分复杂的系统工程问题，其核心是在充分考虑短期调度水力、电力等各项约束条件的基础上，建立能够充分反映系统物理特征和运行机制的优化调度模型，寻找满足调度时效性和合理性要求的模型求解算法。短期调度周期较短，更接近水库水电站实际运行状况。其任务是，在综合考虑当时水电系统的运行状态(各水库水位、入库流量、机组状况等)和电网的实际状况的基础上，确定各水电站在未来一个调度期逐时段的运行状态或电网负荷在各电站间的分配。梯级发电量最大模型和满足梯级负荷过程要求的梯级蓄能最大模型是当前梯调工作比较常见的两种运行模式。对于梯级发电量最大模型，由于当前我国几乎所有梯级都已并入电网，什么时间发多少出力，都由电网统一调度，不能任其行事。而电力系统经济运行一般都分配火电厂带基荷、水电厂调峰、调频，而按梯级发电量最大准则优化将会出现水电厂效益较高，即水轮机要么就运行在高效率区，要么停机，这样运行必然牺牲电力系统的经济性。因此，该最优准则不适应我国市场经济机制下的梯级水电站群短期优化运行。而对于梯级蓄能最大模型，由于相同数量的库存水在上游水库比在下游水库拥有更多的势能，因此，按蓄能最大准则进行优化调度，经过一段时间运行后，就会出现优先使用下游水库的水，使得下游水库出现放空或者低水位运行。因此，在利用梯级蓄能最大准则进行优化调度过程中，若能增加约束条件对下游水库水位或出力过程加以限制，由此克服上述问题，该准则仍是一种不错的选择。对于复杂系统优化问题，约束条件越多意味着对系统优化运行强加的人工干涉越大，从而使系统的优化空间越小。由此，在满足如此众多的梯级水力、电力、电网传输等约束条件的情况下，梯级水电站群短期优化调度是否有规律可循目前甚至尚未定论。由于梯级水电站短期发电优化调度涉及电站自身以及机组出力分配、负荷振动区、电网负荷传输及PSS等多项约束，且甚至要求以15min作为调度时段长，由此大大影响了模型及算法的计算效率及结果的合理性。可见，如何协调梯级水库优化调度优化变量及约束条件众多与计算效率及结果合理性之间的矛盾，在兼顾效益与速率的同时寻求梯级水电站优化调度的模型与求解算法仍是当前水库优化调度理论研究的重点和难点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及系统，能够兼顾效益与速率的同时寻求梯级水电站优化调度的模型与求解算法，获得最优的梯级水库群短期联合发电优化调度方案。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法，包括以下步骤SI，调度服务器建立并存储梯级发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这两种短期优化调度模型；S2，调度服务器根据发电优化目标选择短期优化调度模型；S3，数据采集装置采集模型求解材料，调度服务器选择算法来求解短期优化调度模型；S4，调度服务器生成并输出短期发电调度优选方案。前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，若发电优化目标是使未来一个调度期内梯级电站的总发电量最大，则选择梯级发电量最大模型，并采用大系统分解协调算法或加速遗传算法对该模型进行求解。 前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，梯级发电量最大模型的目标函数 T MMaxE - V V ;=1 w=l式中E为调度期内梯级总发电量，N(m，t)为第m梯级水库t时段平均出力，At为时段长；M为梯级水电站数目，T为时段数目；其约束条件(I)各梯级库容(水位)约束-.Fmmm < V, < V{mj) < Vi < Fwinax式中V(m，t)为m水库t时段末的蓄水量，分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_ax、Vnmin分别为第i梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；(2)各梯级出力约束=Nnmin彡N(m, t)彡Nmmax式中N(m，t)表示m电站t时段的平均出力，Nnmin为技术最小出力成_为考虑各水电站的装机容量、机组预想出力以及电网的调度最大容量；(3)各梯级流量约束Q(m，t)彡Qt minQF(m,t) ^ QDtmax式中Q(m，t)和QF(m，t)分别为第m水库t时段的平均出库流量和发电流量，Qmmin为满足综合利用要求最小出库流量，Qffl _为第i梯级水库电站最大过机流量；(4)水量平衡约束V (m, t+1) = V (m, t) + (Qr (m, t) -Q (m, t)) X Δ tQ (m, t) = QF (m, t) +QS (m, t)Qr (m, t) = Q (m_l, t) +Qu (m, t)式中Qr (m, t)、Qu (m, t)和QS (m, t)分别为m水库t时段平均入库流量、区间入流和弃水流量，τ ^为m水库与m-Ι水库之间的水流传播时间。前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，短期优化调度模型求解时，若调度时段长度很短则需要考虑不同水库之间区间水流时滞的影响，即上级水电站的下泄流量到达下级水电站的时间，Qr (m, t)表示为Qr (m, t) = Q (m_l, t_ τ m) +Qu (m, t)。前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，若发电优化目标是使满足系统负荷要求后梯级的蓄能最大，为水电系统的安全、稳定和经济运行提供依据，则选择梯级蓄能最大模型，并采用动态搜索法或快速分配法对该模型进行求解。前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，梯级蓄能最大模型的目标函数权利要求1.一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤 Si，调度服务器建立并存储梯级发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这两种短期优化调度模型； S2，调度服务器根据发电优化目标选择短期优化调度模型； S3，数据采集装置采集模型求解材料，调度服务器选择算法来求解短期优化调度模型； S4，调度服务器生成并输出短期发电调度优选方案。2.根据权利要求I所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于若发电优化目标是使未来一个调度期内梯级电站的总发电量最大，则选择梯级发电量最大模型，并采用大系统分解协调算法或加速遗传算法对该模型进行求解。3.根据权利要求2所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于梯级发电量最大模型的目标函数4.根据权利要求3所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于短期优化调度模型求解时，若调度时段长度很短则需要考虑不同水库之间区间水流时滞的影响，即上级水电站的下泄流量到达下级水电站的时间，Qr (m, t)表示为 Qr (m, t) = Q (m-1, t_ x m) +Qu (m, t)。5.根据权利要求I所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于若发电优化目标是使满足系统负荷要求后梯级的蓄能最大，为水电系统的安全、稳定和经济运行提供依据，则选择梯级蓄能最大模型，并采用动态搜索法或快速分配法对该模型进行求解。6.根据权利要求5所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于梯级蓄能最大模型的目标函数7.根据权利要求4或6所述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于短期优化调度模型求解需要考虑电网约束本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，调度服务器建立并存储梯级发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这两种短期优化调度模型；S2，调度服务器根据发电优化目标选择短期优化调度模型；S3，数据采集装置采集模型求解材料，调度服务器选择算法来求解短期优化调度模型；S4，调度服务器生成并输出短期发电调度优选方案。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：戴建炜，黄强，朱江，吴成国，肖燕，曹辉，李泽宏，王敏，
申请(专利权)人：贵州乌江水电开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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