高比例水电电力市场关键问题及其进展

中国西南地区和长江流域上游开发的水电需大规模外送,在电网中的高占比使得所在区域高坝大库水电参与复杂电力市场不仅势在必行,而且充满挑战。市场化过程中如何避免结构性、竞争性弃水和缺电,如何实现对电网的有效调峰是我国水电参与电力市场的核心问题。本文概要总结了水电参与电力市场的4个关键问题,简述了巴西、北欧,中国的云南、四川以及南方电网水电参与电力市场的情况,并从实用化角度给出了水电参与电力市场的4个重要进展:水电复杂边界条件下高效建模极大提高了水电参与现货、水电竞价的求解效率,也提高了电力交易精细化水平;水电市场化边界护栏为水电参与电力市场提供了前置条件,能够提高水电对电网的保供能力;水电现货出清方法解决了包含水电的现货出清效率低、竞争性弃水、交易结果难执行等问题;水电竞价方法,为大型水电基地合理配置市场资源和减少不确定性风险,推演竞争对手的竞价行为和竞价策略,统筹考虑水电收益与调峰、生态、通航等社会责任提供了重要的可行方法。随着双碳目标加速推进,如何通过市场化发挥水电“量”的保供和“绿色”价值以及“力”的“灵活性”价值,是未来需要深入研究的关键工作。

基于卷积神经网络和长短期记忆网络的坝上水位精细化建模方法

坝上水位是水电站调度运行的重要依据,然而受调峰非恒定流的影响,传统插值计算的水电站坝上水位与实际值存在较大的误差,不利于水库水位的精细控制和实际调度。本研究采用最大互信息系数探索水电站坝上水位变化的关联因素,并提出一种基于深度学习的CNN-LSTM模型计算方法,实现了准确计算受调峰非恒定流影响的水电站坝上水位。为验证本文所提模型的有效性,将其与传统法在三种评价准则进行对比,结果表明,所提的CNN-LSTM模型在汛期和枯水期的各种评价准则下均优于传统法,模型计算结果更接近实际坝上水位。本文所提模型在水电运行时可有效避免计算水位不准确带来的控制风险,降低水电站运行风险。

水风光多能互补发电调度问题研究现状及展望

以水风光为主的可再生能源在过去二十年实现了前所未有的发展,未来也将是中国构建清洁低碳能源体系的核心组成部分,是兑现碳减排承诺的现实选择。该文简要分析了我国清洁能源发电的发展概况及典型水风光互补实际工程,提炼总结了互补系统发电调度面临的关键问题,包括大规模风光电站群以何种形式参与调度、间歇性时空发电规律如何描述、风光电站群与水电站群在长期、短期等时间尺度上如何协调运行;针对这些问题系统综述了国内外水风光互补协调研究方法及特点,并从风光电站集群汇聚、集群出力描述、及集群模式下水风光互补系统长期、短期协调建模与求解思路,阐述了技术实现过程,期望为我国多能互补工程实际运行提供切实可用的技术手段,助力“碳达峰、碳中和”目标。

复杂时段耦合型约束水电站群短期变尺度优化调度方法

复杂时段耦合型约束是制约大规模水电短期优化调度高效求解的主要因素之一。提出了一种水电站群变尺度优化调度方法,旨在通过增大时段步长,以弱化甚至消除时段耦合型约束,进而提高算法搜索效率,改善优化调度质量。在求解过程中,首先将原问题转换为多个具有相同调度周期、相同目标和控制需求但不同步长的水电站群优化调度问题,并按照步长从大到小的顺序依次求解各问题,面临问题的初始解由前一阶段大步长问题的优化出力结果确定,直至完成最小步长问题即原问题的优化求解。所提方法通过云南电网水电站群仿真调度实例得到验证,与单一尺度优化方法相比,结果质量和计算效率均得到不同程度地改善。

跨省送电梯级水电站群调峰调度两阶段搜索方法

中国水电大规模跨省跨区输送为调控配置多个电网间优质资源以缓解日益严重的调峰压力提供了重要途径。该文以跨省送电梯级水电站群调峰问题为背景,提出一种两阶段搜索方法。第一阶段采用负荷重构策略将多个省级电网差异极大的负荷曲线重构为一条总负荷,在此基础上采用变尺度优化方法确定水电站出力过程,避免电网间负荷大小和高峰低谷等特性不同导致的出力搜索困难;第二阶段提出外点搜索方法优化电站出力在受端电网间的分配过程,采用逐次切负荷生成初始解,并将负荷高低作为启发信息,迭代修正各受端电网的高峰电力大小,以满足多个电网调峰要求。提出的方法通过华东电网新–富梯级和中国南方电网红水河干流梯级水电站群调度得到验证,2个实例的应用结果都满足多个省级电网调峰需求,较实际调度的调峰效果更为显著。

多电网调峰的水火核电力系统网间出力分配方法

在大电网平台下,利用优质电源对多个电网进行资源优化配置是缓解中国电网调峰压力的一种重要途径。由于单一电站甚至机组通常担负向多个省网送电任务,且受制于差异极大的不同省(市)级电网负荷、受电量等因素,给电站同时响应多电网负荷调节需求造成很大困难。以华东电网为背景,提出3种以调峰为控制目标的电站网间出力分配方法。前两种方法基于对电网余荷的全时段统一评价和峰谷分段评价策略,建立了不同的二次规划模型;方法三引入负荷相对排序策略,以各电网面临时段负荷在其负荷序列中的高低作为启发信息,进行出力分配。通过华东电网直调电站群模拟调度表明,3种方法都能切实解决电力系统网间出力分配问题,给出满意的多电网调峰结果。

大规模水电站群短期优化调度方法Ⅱ:高水头多振动区问题

高水头多振动区是我国干流巨型梯级水电站群面临的突出运行问题之一。由于水电站需要响应复杂的系统负荷变化,导致发电水头频繁波动且幅度较大,使得机组运行要频繁跨越多个不规则振动区,严重影响水电站群及电网的安全。针对此问题,提出了求解高水头多振动区的水电站群短期调峰优化方法。该方法以机组组合为基础,分别利用动态规划技术与组合数学理论生成各组合机组的发电特性曲线与振动区,并将振动区避开策略引入逐步优化算法来进行模型求解,较好地解决了高水头多振动区调峰问题,能够高效地得到满足工程实际运行需要的计算结果,已在红水河等流域得到实际应用。

水火风光多源发电调度系统大数据平台架构及关键技术

水风光等可再生能源高速发展使得电力调度数据出现爆发式增长,并呈现出多源、异构、高维等大数据典型特点,如何应对电力大数据的集成管理及高效应用是我国电网运行的重大技术挑战之一。为此,围绕水火风光复杂发电调度系统,解析超大规模电站群调度大数据特征及相互关系,设计调度管理功能体系,构建发电调度大数据平台架构,提出满足不同业务场景共性需求的多源数据校验和多平台协同存储技术、面向发电调度分析场景的大数据融合处理技术以及面向发电计划编制场景的大数据分析决策技术,实现电力大数据的采集、存储、分析及知识提取等一体化功能。以云南省调400余座大中型电站为工程背景,应用大数据平台架构和关键技术,构建超大规模多源发电系统调度软件,通过电网月度计划跟踪分析、新能源功率预测偏差确定、梯级水电站群发电调度计划编制3个核心业务场景的典型应用,表明电力大数据技术确实可以为复杂发电调度系统高效和实用化运行提供新的解决途径。

大规模水电消纳和调峰调度关键问题及研究进展

随着"西电东送"直流水电输送规模的快速扩大,中国受端电网水电消纳压力急剧增加,面临低谷消纳困难、网间高峰负荷博弈、消纳和调峰多目标协调等挑战性问题,严重制约水电大规模输送与优化配置。文中在分析中国水电跨省区输送特点的基础上,以水电消纳和调峰为主线,细述了水电消纳调度的发展过程和不同阶段对水电消纳问题的解决思路与技术途径,提炼总结了四类主要水电调峰方法,综述了水电跨省区消纳阶段多电网调峰问题研究进展,提出了需要致力研究的关键理论与技术问题,并给出了建议的解决途径。

水电富集电网大规模水电站群短期实用化调度方法

超大规模水电站群优化调度"维数灾"和结果实用性问题是水电和电网运行面临的重大理论和实践难题。该文以我国西南水电富集电网百座级水电系统为工程背景,提出考虑调度特征降维的水电短期实用化调度方法。结合系统层级、空间属性、任务要求、计划特殊性等调度特征进行水电站分类分组降维求解,提出基于调峰响应的弃水修正策略和低谷时段负荷均衡削减策略,实现固定调度方式电站的校核分析与出力调整;针对中小流域梯级水电站,以总出力过程为控制条件,以总耗水最小为目标,优化梯级电站间负荷分配;针对大型流域梯级和主要水电站,构建调峰调度模型,提出平衡电站等负荷率调度方法,实现系统调峰响应和全时段负荷平衡。通过云南电网162座水电站日前计划编制实例验证,该方法能够快速给出合理的水电调度结果,满足电网实际运行的时效性和实用性要求。

求解水电站日负荷优化分配的混合整数非线性规划模型

考虑水电调度复杂非线性关系,提出水电站日负荷优化分配的混合整数非线性规划(MINLP)模型。采用多项式拟合技术处理MINLP模型中的水位、库容、流量、出力等多变量耦合函数关系,分析确定了适合的多项式阶数和描述方式,构建了水位与库容、尾水位与出库流量的一元四次多项式,提出表征机组出力的水头和发电流量二元二次拟合方法,得到了水头—流量—出力关系三维拟合曲面,可以满足变化水头下机组出力的精细化计算要求。最后,采用成熟的MINLP求解器实现高效计算。提出的模型通过溪洛渡18台机组日负荷分配问题得到验证,从模型应用复杂度和结果精度两方面与经典混合整数线性规划(MILP)模型进行比较,表明MINLP模型应用便捷且精度较高,与实际耗水量的误差较MILP模型减少91%,更能反映水电站实际情况。

水风光互补系统灵活性需求量化及协调优化模型

利用水电等灵活性调节电源平抑间歇性风光发电是解决新能源规模化并网消纳的重要途径。依托云南电网实际工程,提出灵活性需求量化方法,采用分位点确定了风光电站集群出力概率分布的取值变化区间,生成不同概率的出力场景集,以量化描述面临计划的灵活性需求;集成6种灵活性调节指标,构建了灵活性裕量期望最大和不足期望最小模型,能够动态适应不同场景的水风光互补调度需求。通过实际数据分析了灵活性需求量化的准确性,以及不同来水条件、新能源接入比例、风光装机比例、水电机组特性、调峰需求对灵活性的影响,与预留备用容量方法相比,本文模型能够根据灵活性需求变化给出多类型电源互补调度方案。

超大规模水电系统优化调度挑战及应用实践

我国水电经过十多年的密集建设实现了高速发展,在西南地区出现了一批千万k W级特大流域巨型梯级水电站群,首次形成了装机容量超亿kW、电站数量超百座的区域和省级电网超大规模水电系统,产生了世界水电史上从未有过的调度运行难题,给水电系统乃至整个电网的安全、高效、经济运行带来重大挑战。该文结合我国水电现状和发展情况,分析超大规模水电系统有别于以往中小规模水电的调度运行特点,提炼总结一系列超大规模水电系统调度核心问题,包括优化调度“维数灾”、巨型机组多限制运行区安全控制、水电大规模消纳、多电网调峰等,并从技术角度给出这些问题的可行解决途径,最后结合在中国南方电网、云南电网等水电富集电网和澜沧江、红水河、乌江等特大流域工程实践,给出部分研究成果的实际应用情况,为我国水电系统科学调度提供可借鉴的技术途径。

区域电网水火电系统短期协调控制方法及应用实践

以我国水电主要受端华东电网为背景,提出了特高压直流水电和区内多电源混联的水火电系统短期协调控制方法,以多电网调峰为优化目标,耦合逐次关联搜索、改进切负荷以及直流水电网间协调分配方法和抽水蓄能电站状态交替搜索方法,优化水电、火电、直流联络线和抽蓄电站等电源出力,并以峰荷差异合理分配网间受电,满足多个省网调峰要求。所提方法已集成到华东网调水火电协调优化系统,并通过华东电网某年实际调度数据验证了方法的可行性和实用性。

基于聚类分析和决策树的“一库多级”水电站日调度方法

一库多级"流域梯级因下游电站对上游水库发电放水的高敏感性使得梯级短期发电计划安排面临很大难度。该文从实用性出发,利用知识发现技术,提出耦合聚类分析和决策树的梯级水电站群短期发电调度方法。采用线性回归确定上下游电站间的电量匹配关系,以此为基础,从海量实际数据中聚类得到各电站的典型出力曲线,并将影响发电调度的日计划电量、库水位、电网特性等因子,与典型出力过程进行分类训练,构建梯级发电调度决策库,以便于采用决策树方法快速确定上下游水电站的联合调度方案,最后引入约束修正策略进行出力微调,以保证结果可行性。通过红水河干流天生桥"一库两级"电站日发电调度验证,结果表明该方法能够根据发电边界条件快速得到梯级水电站发电调度计划,并能够与实际出力过程保持较好的一致性。

蜜蜂进化算法在水电站厂内经济运行中的应用

以发电耗流量最小建立经济运行数学模型,通过模拟蜜蜂交配过程中的婚飞行为,提出了一种蜜蜂进化算法(HBEA),在杂交过程中引入了外来雄蜂提高子代多样性,又引入工蜂对子代喂以蜂王浆提高群体适应度。通过Schwefel’s函数仿真测试证明了HBEA的可行性。以乌江渡水电站经济运行为例,结果表明该算法解决水电站经济运行问题行之有效。

耦合KL理论与调度特征的大规模水电站群优化调度降维方法

大规模水电站群优化调度计算效率是水电及电力系统运行面临的最棘手问题之一,是突破超百座水电站高维复杂系统求解的理论和技术障碍。本文提出一种耦合KL理论与调度特征的水电优化调度降维方法,通过对水电站群长系列调度样本进行主成分分析,识别调度过程中的库水位变化特征值与其对应的特征函数,采用KL理论将库水位描述为多个水位变化特征项的组合函数,引入Kullback-Leibler散度以根据问题特点确定调度特征项随机系数的概率分布及初始值;构建了两阶段逐步迭代寻优策略,通过动态搜索水位特征项的随机系数实现大规模水电站群优化调度的高效求解。提出的方法以云南电网超百座水电站群调度问题进行了验证,通过不同算例对方法的有效性、高效性、随机系数概率分布和参数敏感性进行了分析,与经典动态规划及其改进算法相比,KL方法在有效保持结果精度的条件下显著提高了计算效率。

耦合联动分析理论的多调峰指标水电短期调度模型

构建适应性调峰模型是发挥水电优质调峰作用,动态适应不同电网负荷特点的关键问题之一。本文综合考虑4种调峰压力指标,引入经济学联动分析理论对指标数据序列进行平稳性和因果关系检验,明了指标间的联动变化规律,采用回归分析量化相互影响关系,以根据电网负荷需求自适应确定多调峰指标耦合建模方式,减小以往主观选取调峰指标和权重系数可能产生的不利调峰结果影响。以某水电站参与省级电网调峰为例,给出了不同典型日负荷、不同单一调峰指标模型的对比分析案例,结果表明通过多个调峰指标的联动分析构建发电优化调度模型能够更客观地描述电网的综合调峰要求,与多个常规单一调峰指标优化模型相比,调峰结果得到显著改善。

基于专题任务的水电调度专业研究生培养模式探讨

随着我国水电进入大规模调度运行阶段,水电专业人才需求变得尤为强烈,特别是对研究生的理论和实践能力提出更高的要求。为此,设计了一种基于专题任务的水电调度专业研究生培养模式,围绕实际工程课题,从任务设计、专业理论学习、研究与开发、关键问题讨论、成果评价等方面给出了详尽的专题实施方案。提出的培养模式有助于深化研究生对专业知识的理解,提高工程实践能力,可以为改善我国研究生培养水平提供一种可行的思路。

改进量子粒子群算法在水电站群优化调度中的应用

针对量子粒子群算法求解水电站群优化调度问题存在的早熟收敛、寻优能力欠佳等缺陷,从种群初始化、进化和变异等方面提出了改进量子粒子群算法。该方法引入混沌搜索增强初始种群质量;通过加权更新种群最优位置中心改善种群进化模式并提升收敛速度;利用邻域变异搜索增加种群多样性避免早熟收敛。同时依据问题特点设计了矩阵实数编码方式与复杂约束处理方法。乌江梯级综合对比分析表明所提方法能切实保证快速获得高质量优化调度结果,有效提高梯级水能利用率,如长序列模拟调度较逐步优化算法分别减少8.9%的弃水和72.3%的耗时,是一种适用于大规模水电站群优化调度的高效实用方法。