CN102855591B - 梯级水库群短期联合发电优化调度方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及***，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。

Description

梯级水库群短期联合发电优化调度方法及***

技术领域

本发明涉及一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及***，属于梯级水库群发电优化调度领域。

背景技术

梯级水电站短期发电优化调度是一个十分复杂的***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***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***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***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***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***优化问题，约束条件越多意味着对***优化运行强加的人工干涉越大，从而使***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。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种梯级水库群短期联合发电优化调度方法及***，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，本发明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：

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。

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***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：

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，Δt为时段长；M为梯级水电站数目，T为时段数目；

其约束条件：

(1)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V_t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(2)各梯级出力约束：N_mmin≤N(m,t)≤N_mmax

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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)≥Q_tmin

QF(m,t)≤QD_tmax

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，Q_tmin为满足综合利用要求最小出库流量，QD_tmax为第m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))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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。

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-1,t-τ_m)+Qu(m,t)

式中，τ_m为m水库与m-1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，若发电优化目标是使满足***负荷要求后梯级的蓄能最大，为水电***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：

$\begin{array}{c}{\mathrm{Ob}}_2:\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{F}_m\×\mathrm{\Δ}t=\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\[(K_1{H}_{1t}+K_2{H}_{2t+\mathrm{\τ}1}+L+K_N{H}_{N,t+\mathrm{\τ}1+\mathrm{\τ}2+L\mathrm{\τ}N-1})({\mathrm{Qr}}_{1t}-Q_{1t})\\ +(K_2{H}_{2t}+K_3{H}_{3t+\mathrm{\τ}2}+L+K_3{H}_{N,t+\mathrm{\τ}2+\mathrm{\τ}3+\mathrm{\τ}N-1})({\mathrm{Qr}}_{2t}-Q_{2t})+L\\ +K_M{H}_{Mt}({\mathrm{Qr}}_{Mt}-Q_{Mt})\]\×\mathrm{\Δ}t\end{array}$

式中：Fm为m电站的总蓄能，Qr_Mt、Q_Mt和H_Mt分别为m水库t时段的入库流量、出库流量和水头，Δt为时段长，M为梯级水电站数目，T为时段数目；

约束条件：

(1)梯级电站负荷要求：

式中：为t时刻水电***总的出力，P为***t时刻水电***总的要求出力；

(2)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V _t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(3)各梯级出力约束：N_mmin≤N(m,t)≤N_mmax

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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；

(4)各梯级流量约束：Q(m,t)≥Q_tmin

QF(m,t)≤QD_tmax

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，Q_tmin为满足综合利用要求最小出库流量，QD_tmax为第m梯级水库电站最大过机流量；

(5)水量平衡约束：V(m,t+1)＝V(m,t)+(Qr(m,t)-Q(m,t))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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。

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需要考虑电网约束，电网约束包括不同电厂机组振动区约束、电网PSS约束和虚拟电厂约束；

(1)机组振动区约束：N_i(m,t)≤Nt_min,N_i(m,t)≥Nt_max，式中：Ni(m,t)表示m电站t时段第i台机组所发出力；Ntmax、Ntmin分别表示当前机组i负荷振动区上、下限值。

(2)电网PSS约束：电网的电力***稳定器(Power System Stabilizer,PSS)约束是激励电网***的一个附加部件，用于抑制***的低频振荡、提高电力***阻尼。(3)虚拟电厂约束：当电站时段出力下达至各机组时，由于不同电站不同机组出力归属于不同的变电站统一调配，因此，由同一变电站统一调度的各台机组即构成一虚拟电厂；同时，同一虚拟电厂内机组出力之和应满足同一阈值区间：

式中：Ni(m,t)表示第j个虚拟电厂内电站m时段t第i台机组所发出力；N(j)min、N(j)max分别为第j个虚拟电厂所能承载负荷的上、下限值。

前述的梯级水库群短期联合发电优化调度方法中，步骤S3中的模型求解材料包括：调度期初水库蓄水位、调度期末水库控制水位、调度期内径流过程、水库物理特性、水库及电站设计参数、电站出力特性和水库综合利用要求。调度期的设定以小时或15分钟为时段，时间长度可根据实际需求自由设定。

实现前述方法的一种梯级水库群短期联合发电优化调度***，包括调度服务器和数据采集装置；数据采集装置，用于采集模型求解材料；调度服务器上设有：优化调度模型库，用于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；

模型选择模块，用于根据发电优化目标选择短期优化调度模型；

算法库，用于存储求解中长期优化调度模型的算法，算法包括大***分解协调算法、加速遗传算法、动态搜索法和快速分配法；

方案生成模块，用于生成中长期发电调度优选方案；

方案输出模块，用于输出中长期发电调度优选方案；

其中，模型库、模型选择模块、算法库、方案生成模块和方案输出模块顺次连接；数据采集装置与算法库连接。

与现有技术相比，本发明建立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，结合发电优化目标选择适合的调度模型，并通过优化的算法来求解模型；采用了等流量调节计算方法是把入库流量经过算术平均处理后，作为发电流量，这本身就带有优化思想，所以同等流量调节计算的结果相比较，相当于优化方法与相对优化方法的比较；同时考虑了水流时滞的影响，所以梯级来水量是不一致的，因为流量滞后导致在计算日内不仅与当日的水量有关，同时与前一日的水量有关，这样也使得日发电效益不仅包含当日效益，同时包含前一日效益的影响。这样日发电效益既受前日影响，也影响次日。因此，要比较日优化调度就比较复杂，但是为了方便起见，对常规调度结果进行了一定的处理，所以这样一个比较结果并不能完全反映出优化调度与常规调度真实的差异。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。其中，应用短期梯级发电量最大模型制定日发电计划，并通过与常规调度对比分析知，优化调度梯级发电量较常规优化增加1.22％，发电量增幅达到10.82％，由此验证了模型的合理性。

针对常规梯级水库群短期发电优化调度方法由于大量水力、电力约束条件难以实现及其导致的“维数灾”的问题，本发明兼顾调度软件计算时效性要求，首先根据不同约束条件对应的约束变量及性质的不同，对约束条件分类，进而逆时序生成约束变量并实现约束条件，由此最大程度上协调了结果最优效益与计算效率之间的矛盾，并最终获得梯级水库群短期联合发电优化调度最优方案。

附图说明

图1是本发明实施例的工作流程图；

图2是本发明实施例的软件流程图；

图3是本发明实施例的结构示意图。

附图标记：1-优化调度模型库，2-模型选择模块，3-数据采集模块，4-算法库，5-方案生成模块，6-方案输出模块，7-调度服务器。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。

具体实施方式

本发明的实施例：一种梯级水库群(乌江流域)短期联合发电优化调度方法，如图1、图2所示，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。

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***分解协调算法或加速遗传算法对该模型进行求解。

梯级发电量最大模型的目标函数：

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，Δt为时段长；M为梯级水电站数目，T为时段数目；

其约束条件：

(1)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V _t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(2)各梯级出力约束：N_mmin≤N(m,t)≤N_mmax

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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)≥Q_tmin

QF(m,t)≤QD_tmax

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，Q_tmin为满足综合利用要求最小出库流量，QD_tmax为第m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))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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。

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-τ_m)+Qu(m,t)

式中，τ_m为m水库与m-1水库之间的水流传播时间。

若发电优化目标是使满足***负荷要求后梯级的蓄能最大，为水电***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。

梯级蓄能最大模型的目标函数：

$\begin{array}{c}{\mathrm{Ob}}_2:\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{F}_m\×\mathrm{\Δ}t=\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\[(K_1{H}_{1t}+K_2{H}_{2t+\mathrm{\τ}1}+L+K_N{H}_{N,t+\mathrm{\τ}1+\mathrm{\τ}2+L\mathrm{\τ}N-1})({\mathrm{Qr}}_{1t}-Q_{1t})\\ +(K_2{H}_{2t}+K_3{H}_{3t+\mathrm{\τ}2}+L+K_3{H}_{N,t+\mathrm{\τ}2+\mathrm{\τ}3+\mathrm{\τ}N-1})({\mathrm{Qr}}_{2t}-Q_{2t})+L\\ +K_M{H}_{Mt}({\mathrm{Qr}}_{Mt}-Q_{Mt})\]\×\mathrm{\Δ}t\end{array}$

式中：Fm为m电站的总蓄能，Qr_Mt、Q_Mt和H_Mt分别为m水库t时段的入库流量、出库流量和水头，Δt为时段长，M为梯级水电站数目，T为时段数目；

约束条件：

(1)梯级电站负荷要求：

式中：为t时刻水电***总的出力，P为***t时刻水电***总的要求出力。

(2)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V _t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(3)各梯级出力约束：N_mmin≤N(m,t)≤N_mmax

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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；

(4)各梯级流量约束：Q(m,t)≥Q_tmin

QF(m,t)≤QD_tmax

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，Q_tmin为满足综合利用要求最小出库流量，QD_tmax为第m梯级水库电站最大过机流量；

(5)水量平衡约束：V(m,t+1)＝V(m,t)+(Qr(m,t)-Q(m,t))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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。

短期优化调度模型求解需要考虑电网约束，电网约束包括不同电厂机组振动区约束、电网PSS约束和虚拟电厂约束。

(1)机组振动区约束：N_i(m,t)≤Nt_min,N_i(m,t)≥Nt_max

式中：Ni(m,t)表示m电站t时段第i台机组所发出力；Ntmax、Ntmin表示当前机组i负荷振动区上下限值。

(2)电网PSS约束：电网的电力***稳定器(Power System Stabilizer，PSS)约束是激励电网***的一个附加部件，用于抑制***的低频振荡、提高电力***阻尼。

(3)虚拟电厂约束：当电站时段出力下达至各机组时，由于不同电站不同机组出力归属于不同的变电站统一调配，因此，由同一变电站统一调度的各台机组即构成一虚拟电厂；同时，同一虚拟电厂内机组出力之和应满足同一阈值区间：

式中：Ni(m,t)表示第j个虚拟电厂内电站m时段t第i台机组所发出力；N(j)min、N(j)max分别为第j个虚拟电厂所能承载负荷的上、下限值。

步骤S3中的模型求解材料包括：调度期初水库蓄水位、调度期末水库控制水位、调度期内径流过程、水库物理特性、水库及电站设计参数、电站出力特性和水库综合利用要求。调度期的设定以小时或15分钟为时段，时间长度可根据实际需求自由设定。

上述短期优化调度模型综合了末水位控制、出库控制、出力控制、等出库控制等模式，各模式之间以水位进行衔接联系，各时段可以任意配置不同计算模式。

(1)水位控制模式：

控制各时段的时段末水位值，通过水量平衡计算出库流量，在考虑水头受阻、电站、电站机组可用台数等情况下，将全部水量用来发电，多余的水作为弃水；当来水满足不了水位控制要求时，按实际来水计算水位。

Step1：根据入库流量和时段初、末水位计算时段出库流量；

Step2：根据出库流量计算方式计算电站出力；

Step3：依次判断出库流量、电站出力、末水位是否满足约束条件要求，若不满足则按对应的约束值反算其它发电指标，并给出信息提示。

(2)出库流量控制模式：

控制各时段的出库流量，将全部水量利用来发电，当全部满发后，多余的水量为弃水；当水位突破上下限约束时，按实际上下限水位控制，重新拟定本时段的出库流量用来发电。

Step1：根据出库流量计算方式计算电站出力和末水位；

Step2：依次判断出库流量、电站出力、末水位是否满足约束条件要求，若不满足则按对应的约束值反算其它发电指标，并给出信息提示。

(3)出力控制模式：

控制各时段的平均出力，按无弃水原则计算时段末水位、发电流量、弃水流量等统计指标。

Step1：假设时段末水位；

Step2：根据入库流量和时段初水位，按水量平衡方程计算出库流量；

Step3：根据出力计算方式计算电站出库流量和末水位；

Step4：检验计算的时段末水位与假设值是否满足精度要求，若满足，则计算结束，否则重新假设时段末水位，返回Step2，直到末水位收敛为止；

Step5：依次判断出库流量、电站出力、末水位是否满足约束条件要求，若不满足则按对应的约束值反算其它发电指标，并给出信息提示。

(4)水库调度图模式：

按时段初水位控制原则，根据时段初水位在调度图中的位置决定本时段的出力，若水位越限，按无弃水原则反算电站出力。

Step1：根据时段初水位查调度图，得时段平均出力；

Step2：根据前述的出力控制模式计算时段末水位和出库流量等统计指标；

Step3：依次判断出库流量、电站出力、末水位是否满足约束条件要求，若不满足则按对应的约束值反算其它发电指标，并给出信息提示。

(5)等流量控制：

其基本原理为：在选中的连续多时段里，以第一时段的初水位和最后一个时段的末水位作为等出力运行的初末控制水位，根据各时段的入库流量过程，在满足控制初末水位要求的前提下，使得选中的各时段出库流量相等。计算步骤如下：

Step1：确定等流量控制的起止时段号和初末控制水位(初水位为前一时段的计算末水位，末水位为界面设置的等出力控制水位)；

Step2：根据初末水位和各时段入库流量，按水量平衡方程计算各时段平均出库流量；

Step3：以初水位为起算水位，以Step2计算的各时段平均出库流量，按出库流量计算方式，逐时段计算各时段出力和末水位等指标。

发电调度优选方案为：利用蓄能最大模型对梯级短期调度过程进行优化的原则是尽量使用较少水量，以满足***负荷任务，以尽量多的水量蓄至库中，以增加梯级期末蓄能。梯级水库发电优先次序的确定原则是发电水头高、耗水率小的电站优先发电。如构皮滩站，经计算该站发电耗水率为梯级最小，约2.7m3/kW·h左右，若简单利用下游思林、沙沱电站完成***负荷任务，则会明显减低下游电站水位，而构皮滩站水位上位增幅很小(调节库容库容较大，为29.02m3)，由此使梯级蓄能不一定最优。由此，兼顾影响水电站机组出力的水头和流量两个重要因素，总结得到乌江梯级短期优化调度各电站发电优先次序规律如下：

(1)构皮滩站由于其库容较大，耗水率较小(约2.7m3/kW·h左右)，单位水量引起的的水位变化较小，由此优先发电。

(2)思林、沙沱电站发电水头相当，发电耗水率亦基本相当(约6.5m3/kW·h左右)，由此考虑到沙沱站位于梯级最下游，为增加***蓄能，由此沙沱电站优先发电，然后是思林电站。

(3)对于梯级上游四库，由于洪家渡站位于乌江上游梯级水电站之首，应充分发挥其蓄水效益和径流补偿作用。考虑到洪家渡站与东风站发电耗水率基本相当(约3.2m3/kW·h左右)，均小于下级电站(索风营、乌江渡)发电耗水率，且索风营站调节库容较小(约0.674m3)，由此单位水量引起的水位变化可能十分明显。由此综合考虑，当下游电站(构皮滩、思林、沙沱)负荷不能满足***负荷任务时，应优先选择东风站发电，其次为发挥多年调节水库洪家渡站作为梯级龙头水库对其余电站的径流补偿作用，考虑选择洪家渡站完成***负荷任务。

(4)对于梯级索、乌二库，索风营站发电水头较小、耗水率较大(约6.2m3/kW·h左右)，乌江渡站发电水头较大、耗水率较小(约3.9m3/kW·h左右)。因此，综合考虑两库发电水头和耗水率之间的相关关系，建议选择索风营站优先发电，其次选择乌江渡站发电，以满足***负荷任务。

(5)给出乌江梯级短期优化调度各电站放水(发电)优先次序依次为：构皮滩、沙沱、思林、东风、洪家渡、索风营、乌江渡，供调度决策使用。可见，为使梯级电站调度期末蓄能最大，各电站并不是完全按照梯级由下至上的顺序进行发电的，而是兼顾了影响电站机组出力的水头因素和流量因素之间的协调关系，合理安排梯级蓄放，增大***期末蓄能，为梯级电站后期增效提供了保障。

此外，调度对于不完全年调节以上性能的水库(洪家渡、东风、乌江渡、构皮滩)在进行短期发电优化调度时，若不考虑电网需求，其单库自身最有利的调度方式为整个调度期内合理利用水头和流量协调关系较均匀发电。具有日调节性能的水库(索风营、思林、沙沱)在进行日调度时，若不考虑电网需求，其单库自身最有利的调度方式为按照电站最小发电能力发电由此尽快提高发电水头，后期利用高水头多发电，最后回落到要求位置，由此单库发电量最大。

实现前述方法的一种梯级水库群短期联合发电优化调度***，如图3所示，包括调度服务器7和数据采集装置3；数据采集装置3，用于采集模型求解材料；调度服务器7上设有：

优化调度模型库1，用于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；

模型选择模块2，用于根据发电优化目标选择短期优化调度模型；

算法库4，用于存储求解中长期优化调度模型的算法，算法包括大***分解协调算法、加速遗传算法、动态搜索法和快速分配法；

方案生成模块5，用于生成中长期发电调度优选方案；

方案输出模块6，用于输出中长期发电调度优选方案；

其中，模型库1、模型选择模块2、算法库4、方案生成模块5和方案输出模块6顺次连接；数据采集装置3与算法库4连接。

Claims (5)

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：

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；其中，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***分解协调算法或加速遗传算法对该模型进行求解；所述的梯级发电量最大模型的目标函数：

$MaxE=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}N(m,t)\mathrm{\Δ}t$

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，Δt为时段长；M为梯级水电站数目，T为时段数目；

其约束条件：

(1)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V _t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(2)各梯级出力约束：N_{m min}≤N(m,t)≤N_{m max}

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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)≥Q_{t min}

QF(m,t)≤QD_{t max}

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，Q_{t min}为满足综合利用要求最小出库流量，QD_{t max}为第m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))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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；

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-τ_m)+Qu(m,t)；

式中，τ_m为m水库与m-1水库之间的水流传播时间；

短期优化调度模型求解需要考虑电网约束，电网约束包括不同电厂机组振动区约束、电网PSS约束和虚拟电厂约束；

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1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***负荷要求后梯级的蓄能最大，为水电***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。

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：梯级蓄能最大模型的目标函数：

Ob₂：

式中：Fm为m电站的总蓄能，Qr_Mt、Q_Mt和H_Mt分别为m水库t时段的入库流量、出库流量和水头，Δt为时段长，M为梯级水电站数目，T为时段数目；

约束条件：

(1)梯级电站负荷要求：

式中：为t时刻水电***总的出力，P为***t时刻水电***总的要求出力；

(2)各梯级水位库容约束：

式中：V(m,t)为m水库t时段末的蓄水量，V _t、分别为m水库调度期的蓄水上、下限，V_mmax、V_mmin分别为第m梯级水库的允许最大、最小蓄水限制；

(3)各梯级出力约束：N_{m min}≤N(m,t)≤N_{m max}

式中：N(m,t)表示m电站t时段的平均出力，N_mmin为技术最小出力，N_mmax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；

(4)各梯级流量约束：Q(m,t)≥Q_{t min}

QF(m,t)≤QD_{t max}

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，Q_{t min}为满足综合利用要求最小出库流量，QD_{t max}为第m梯级水库电站最大过机流量；

(5)水量平衡约束：V(m,t+1)＝V(m,t)+(Qr(m,t)-Q(m,t))×Δt

Q(m,t)＝QF(m,t)+QS(m,t)

Qr(m,t)＝Q(m-1,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；

短期优化调度模型求解需要考虑电网约束，电网约束包括不同电厂机组振动区约束、电网PSS约束和虚拟电厂约束。

4.根据权利要求1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，步骤S3中的模型求解材料包括：调度期初水库蓄水位、调度期末水库控制水位、调度期内径流过程、水库物理特性、水库及电站设计参数、电站出力特性和水库综合利用要求；调度期的设定以小时或15分钟为时段，时间长度根据实际需求自由设定。

5.实现权利要求1～4所述方法的一种梯级水库群短期联合发电优化调度***，其特征在于，包括调度服务器(7)和数据采集装置(3)；数据采集装置(3)，用于采集模型求解材料；调度服务器(7)上设有：

优化调度模型库(1)，用于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；

模型选择模块(2)，用于根据发电优化目标选择短期优化调度模型；

算法库(4)，用于存储求解短期优化调度模型的算法，算法包括大***分解协调算法、加速遗传算法、动态搜索法和快速分配法；

方案生成模块(5)，用于生成短期发电调度优选方案；

方案输出模块(6)，用于输出短期发电调度优选方案；

其中，模型库(1)、模型选择模块(2)、算法库(4)、方案生成模块(5)和方案输出模块(6)顺次连接；数据采集装置(3)与算法库(4)连接。