基于SSA-LSTM模型的水电站能效综合评价方法

随着我国电力体制改革不断深化,水电已告别传统粗放型发展模式,亟需配套更为成熟、通用的能效评价体系指导水电运行调度工作。因此,提出一种基于深度学习的水电站能效综合评价方法,引入长短期记忆网络(LSTM)构建水电站理论发电量模型,对于给定的原始发电序列,利用奇异谱分析(SSA)提取出其趋势项、周期项及噪声,对前二者分别构建LSTM网络模拟后叠加得到理论发电量计算结果,在此基础上提出相对增发效益指标、能效相对提高率指标,利用熵权法得到水电站综合得分值,进而对南部某省12座电站进行能效评价。结果表明,该方法可以充分反映水电在调度运行中的能效特点,研究结果对优化水电站调度策略、提高水电调度水平具有借鉴意义。

水电主导现货市场优化出清研究

针对传统以购电经济性为唯一目标的市场出清中梯级水电一边缺水一边弃水的水-电不匹配问题,本研究结合梯级水电运行特性,提出一种水力、电力、价格3因素耦合的出清方法。首先,梳理了梯级水电出清后缺水和弃水两种水-电不匹配的工况,提出用水-电耦合度指标来度量水量与电量匹配的程度,并给出了水-电耦合度的计算方法。其次,建立了适用于水电主导电力市场的水力、电力和价格耦合出清模型,设计了购电成本最小化和水-电耦合度最大化两个目标函数。为了提高模型求解效率,提出模型结构分层、搜索空间缩减和计算时段合并的模型求解综合降维策略,并基于价格排序-粒子群耦合优化算法实现模型求解。最后,以四川省串并混联开发的“3梯8站”组成的虚拟市场进行日前模拟出清。结果表明:与传统以经济性为唯一目标的出清模型相比,水-电-价耦合出清模型的购电费用不变,但水-电耦合度提高了1.57%,证明水-电耦合度最大化目标的加入不会增加购电成本,但对减少出力不足、提升出清结果的可执行率和降低弃水都有显著成效;所提求解策略降低了模型复杂度,提高了求解效率,为解决梯级水电现货市场出清中水-电-价的不耦合问题提供了新思路。

大规模水能富集电网短期多目标嵌套多能互补运行方式研究

在“双碳”的背景下,亟需深入研究如何促进多能互补系统内不同能源之间的协同作用,促进能源深度融合。针对这一问题,在考虑水能富集地区大规模电网不同断面输送电任务的情况下,提出一种区分内外层,逐层递进优化并尽可能消纳风光清洁能源,且兼顾全网源荷匹配程度的多目标嵌套多能互补模型,两层均采用混合整数线性规划算法(MILP)进行求解。内层立足于断面角度,以通道利用率最大化为目标,将水风光打捆进行互补优化,使其出力最大化,尽可能占满通道。外层立足于全网角度,以源荷匹配最大化为目标,采用全网水风光电源联合调节后的剩余负荷波动最小来表达源荷匹配目标,使剩余负荷平稳。本文以西南某水能富集地区大规模电网为研究对象,包含304座水电站,12个断面,选取夏秋丰水期和冬春枯水期风光峰谷差最大日、风光平均发电日共4个典型日进行模拟计算,得到电网丰水期平均通道利用率约为80%,枯水期平均通道利用率约为40%,丰枯期内全网剩余负荷波动率均小于5%。得出以下结论:在夏秋丰水期,水风光系统可为电网提供更多电能,在冬春枯水期,水风光系统出力过程更为稳定。在风光出力平稳时期可为电网提供更多电能,同时使得电网运行更为稳定。本次研究成果对大规模水能富集地区电网多能互补优化调度运行提供参考。

多时间尺度嵌套的梯级水电可承载风光资源规模研究

随着双碳目标的提出,我国能源结构正逐步以依赖化石能源转向以可再生清洁能源体系为主。然而以风电和光伏发电为代表的清洁能源因出力波动性与不确定性难以单独运行并网消纳。水电站具有良好的调节能力,可与风电场、光伏电站联合运行,平抑新能源发电的不稳定性。我国西南地区水能资源丰富,建设有大量具有调节性水库的梯级水电站,将梯级水电与流域周边风电、光伏资源互补运行,充分利用梯级水电的调节能力打捆外送优质电能是实现能源转型的重要手段。为量化梯级水电站对风电、光伏资源的承载能力,提出了水电中长期优化调度—水风光短期优化配置的嵌套计算模型。以水电中长期优化调度计算结果确定短期调度计算边界,在短期调度时调整风电、光伏规模,以源荷匹配度最大、发电量最大和弃电率最小为目标进行优化调度,采用分层嵌套策略进行解耦,以计算梯级水电站可承载的风电、光伏资源规模。应用该模型于雅砻江流域梯级水电站群,计算得到雅砻江流域“三库七级”梯级水电站承载风电、光伏资源规模。研究结果表明:考虑2025规划水平年以及5%弃电率约束,雅砻江流域梯级水电可承载风电资源规模139.6万kW、光伏资源规模1074万kW。研究成果对优化流域内水风光多能互补发电系统具有参考价值。

调节性水电容量补偿方案设计研究

为缓解目前单一制电价政策下调节性水电在电力市场中的不利地位,亟需配置合理的容量补偿机制。研究以调节性水电为对象,结合我国电力系统实际,采用固定容量价格机制下的未补偿成本法作为容量补偿电价核定方法,建立了一套兼具实用性和可操作性的水电容量补偿方案,并对长江流域某地6座新投调节性水电站进行测算,对比验证了方案的实施效果。结果表明,设计的补偿方案意义明确,适应性强,测算结果合理。

考虑上游来水影响的中长期径流预报

雅砻江流域地面气象站点不足、分布不均,难以获得精确的流域面降雨资料,加之传统中长期径流预报模型泛化能力有限,中长期径流预报存在较大瓶颈。充分考虑流域水库间的物理联系,基于上下游水库流量变化在时空上的相似性,对1957年~2020年锦屏一级水库和二滩水库的历史月径流数据进行主成分分析,使用BP人工神经网络、随机森林和支持向量回归3种机器学习方法建立3种径流预报模型,通过决定系数R^(2),合格率Q R以及平均相对误差MRE三项指标构成的评价体系对预测结果进行评估。结果表明,上游水库对于下游水库的入库流量具有显著影响,且3种模型在二滩水库中长期径流预报上均具有较好的预报效果(R^(2)>0.8、Q R>0.7、MRE<0.2)。随机森林模型模拟效果整体优于BP人工神经网络和支持向量回归模型,3种模型均具有较好的实用性,能为流域水资源精细化调度及科学管理提供数据基础。

风光接入下瀑布沟水电站短期调峰优化调度研究

针对水风光一体化清洁能源基地中,风光接入后水电站调峰运行遭遇挑战的问题,文章以瀑布沟水电站及周边风光电站为研究对象,探讨风光接入对于水电站运行情况及调峰能力的影响。建立以源荷匹配最优和弃电量最小为目标的短期调度模型,采用基于电网负荷原则的方法优化初始调度线生成并使用POA算法求解模型。结果表明,接入风光后,瀑布沟水电站午后水位升高;出力过程改变,午间电量存续至夜间发出;调峰能力随径流丰枯有不同程度的削弱。该研究给水电站在异质能源互补运行背景下的优化调度提供参考。

2022年夏季极端天气对四川电力影响与启示

气候变化与能源电力供需关系密切。2022年夏季长江上游出现历史同期最高气温、历史同期持续最长高温天数、历史同期最少降水的“三最”叠加局面,导致水电大省--四川日缺电力1700万kW、日缺电量3.7亿kW·h,对社会经济发展和人民生活造成了重大影响。研究建立极端天气下的电力保供规划机制,对于保障能源电力安全具有重要意义。本文分析了2022年夏季四川极端天气对四川电力的影响,辨析了四川电力发展存在的短板,提出了电力转型过程中先立后破、水风光火储多能互补、电源和电网协调发展的有关对策措施建议。

基于SHAP-XGBoost混合模型的梯级水电站流量动态滞时研究

水流滞时是影响梯级电站短期优化调度的重要因素。如何构建流量动态滞时模型以精确描述梯级水电上下游水力联系,成为水电短期优化调度中亟需解决的问题。尝试引入极端梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting,XGBoost)作为表现梯级水电站间流量动态滞时的工具。首先利用沙普利加性解释(Shapley addictive explanation,SHAP)评估各输入特征重要性,并从中选择最优特征集。其次建立了一种基于极端梯度提升树的动态滞时模型,利用网格搜索和交叉验证算法对模型参数进行选取。最后基于实际案例与人工神经网络、支持向量回归及固定滞时模型进行对比实验。结果表明,所构建的SHAP-XGBoost模型能更准确地模拟水电站间动态滞时关系,与传统模型相比平均预测精度至少提高了18%,且与实测序列的变化趋势匹配程度最佳。同时证明了输入特征筛选的加入能够使模型精度进一步提高。

梯级水风光网源协同日内互补调度方法研究

加快构建以新能源为主体的新型电力系统是全球能源发展趋势,也是能源高质量发展的必然选择。选取大渡河瀑深枕水风光清洁能源互补基地作为研究对象,以源荷匹配度最大和清洁能源总发电量最大为目标构建水风光日内优化调度模型,通过分层解耦降低模型复杂度,分别采用基于Sigmoid函数的PSO算法和MSPOA算法进行求解。研究结果表明,梯级水电的调蓄能力能够有效平抑风光出力波动,为电网提供稳定的高质量电力。研究对于促进建设瀑布沟清洁能源基地建设,消纳周边风光资源具有指导价值,有利于我国能源持续健康发展。

基于JMI-CNN-LSTM耦合模型的梯级水电站间流量动态滞时关系

【目的】梯级水电站间存在的水力联系导致下游电站的运营模式往往受制于上游电站,以往的梯级水电站优化调度中通常选择忽略流量滞时或认为其是常数,少有考虑流量滞时与上游水电站出库流量及区间降雨等因素的动态关系。为提高下游电站预判流量精确度,将神经网络应用到梯级电站间流量动态滞时研究中。【方法】首先采用联合互信息理论选取下游电站入库流量的主要影响因素作为模型输入因子,其次根据卷积神经网络和长短时记忆神经网络的互补特性,建立上游出库流量与下游入库流量的JMI-CNN-LSTM深度学习网络模型,最后结合实际算例,将所建立模型的拟合结果与随机森林回归模型、固定滞时模型进行对比。【结果】结果显示:本文所建立的模型较相同条件下其他方法各类误差均存在不同程度的减少,其中MAE至少减少了14.6%。【结论】结果表明:相较其他方法,JMI-CNN-LSTM耦合模型预测精度更佳,能够更准确的体现梯级电站间流量滞时的动态关系。

基于密度峰值聚类的水电现货报价单元组建方法

随着电力现货市场的不断推进与完善,发电侧主体多元化使得发电主体的竞价环境更加激烈,报价单元的组建有利于提高发电企业抵御市场竞价风险的能力,分析了不同的流域水文情势、多元的开发主体以及电站的规模属性等因素对发电企业竞价的影响,以流域、发电企业以及上网点3个主要因素为指标,提出基于密度峰值聚类的报价单元组建方法,并将该方法运用于西南地区主要流域的67个电站,结果表明,报价单元的组建对提高水电竞价能力具有实际意义,单元方案与电网规定的统调单元较为一致,验证了该模型合理可行,可为发电企业参与电力现货市场竞价提供一种新思路。

分时电价下梯级水电站日优化调度模型的探讨

梯级水电站日优化调度模型在考虑电网负荷要求和梯级水电站各机组的振动区的前提下,采用电网允许的峰平谷负荷比约束日内各时段的出力,达到了减少机组起停次数的目的。模型采用动态定出力求解,以梯级电站发电收入最大化为目标,并用实例对此模型进行了计算。计算过程和结果表明,动态定出力求解时间短,优化结果与目前的电网需求相一致。

基于ROMAX的球轴承转子系统动态性能分析

滚动轴承转子系统在旋转机械系统中得到广泛应用,其动态性能对旋转机械有着重要的影响。基于Romax软件建立球轴承转子系统的动力学分析模型,通过算例分析了工况参数和结构参数对球轴承转子系统动态特性的影响规律,并通过实验结果验证了Romax对轴承性能预测的准确性。研究发现球轴承的接触角、内外圈沟曲率系数与安装位置对轴承的刚度、寿命与转子系统临界转速等动态性能有较大影响。工程中需要选择合适的结构与工况参数以满足转子系统的性能要求。

基于联合国CDM评价的梯级电站节能调度效益智能评价系统

介绍了中国节能调度效益评价现状,开发了基于联合国CDM执行理事会效益评价算法的梯级电站节能调度效益智能评价系统,详细阐述了系统设计、系统架构、系统功能和联合国CDM执行理事会梯调效益评价算法。利用Visual Studio.NET2008、Web Services和Oracle数据库技术实现了系统研究并完成了开发设计。系统采用3层B/S结构,通过Internet远程访问和管理,界面友好、移植性强、自动化程度高。效益智能评价系统集数据自动读取、智能计算、管理等功能于一体,并已应用于多个梯级电站,效果良好。

汛限水位动态控制对水电-新能源互补能力的提升研究

在水能富集地区,丰水期来水量大,水电发电量大,调节能力不足,水电-新能源消纳矛盾突出,互补调度困难较大。为了缓解汛期水电-新能源消纳矛盾,创新地将汛限水位与新能源消纳相结合,探讨汛限水位动态控制对水风互补能力的提升效果。建立了一定弃电率条件下源荷匹配度最大的水风互补模型,以旬为计算周期、小时为计算时段,采用遗传算法对雅砻江下游“两库五级”梯级电站及周边风电场组成的互补系统开展模拟计算,通过对比分析发现汛限水位动态控制方案相比静态控制方案可多消纳2.55%的风电。结果表明,通过汛限水位的动态控制可以动态增加水电可利用的调节库容,从而提升水电调节新能源的能力。

市场环境下梯级水电站间发电补偿效益研究

为解决现有梯级水电发电补偿效益核定及分摊方法的不足,提出基于"等效电量"概念的"核定电量"补偿效益计算法,建立能够同时兼顾各电站主观偏好且保持群体一致性的效益协调分摊模型。新计算法考虑市场环境下的分时电价差异和电网对电站增发电量的吸收限制,且相关参数均由实际运行资料率定而成,使得计算结果更贴近实际值。新模型依据各方协商确定的分摊原则,先以单站分摊比例最大为目标获取个体偏好下的分摊原则权重向量,然后按照群体一致性原理求得各分摊原则的群体权重,最后以距离不同分摊原则的分摊结果最近为目标计算各电站的分摊比例。计算实例表明:补偿效益核定结果公平、合理,符合事实;补偿效益分摊结果更好地反映了梯级中施益电站与受益电站在补偿效益产生中的作用大小,易被各方接受。

流域梯级水电站经济运行效益评价体系研究

针对现行水电站经济运行效益考核办法存在的问题和不足,为合理评价梯级水电站经济运行效益,并为今后工作的改进提供指导,基于现有水电站经济运行评价办法,分析了流域梯级水电站经济运行效益影响因素,构建了一套定性和定量指标相结合的指标体系,并给出了相应的评分办法。该套评价体系选择的指标较全面,避免了采用单一指标评价的片面性,为今后制定梯级水电站经济运行效益评价办法提供了新思路。

BP人工神经网络模型在溪洛渡、向家坝两库联合优化调度规则中的应用

基于BP人工神经网络算法的基本原理,采用水库水位与出力双决策控制,建立了溪洛渡、向家坝两库联合调度函数的BP人工神经网络模型。模拟调度结果表明,该模型能更好地映射调度函数中各变量之间的非线性关系,优化运行轨迹的拟合效果明显提高。

基于POA优化的双江口水电站对下游梯级发电补偿效益研究

为分析大渡河双江口水电站补偿调节对其下游梯级电站的发电补偿效益,建立了发电量最大化兼顾最小出力最大化的中长期水库群优化调度模型,采用逐步优化算法(POA)求解模型,比较分析了有无双江口水电站补偿下的梯级发电情况,研究了双江口水电站对大渡河梯级的发电补偿效益。结果表明,双江口水电站对下游梯级的发电补偿效益显著,其补偿调节可增加大渡河双江口以下24个梯级多年平均发电量约31.2×108kW·h,增加多年平均枯水期电量约60.2×108kW·h,提升多年枯水期平均出力166.6×104kW,提升多年枯水期最小出力205.5×104kW;按照目前上网电价水平,并考虑分期分时电价的情况下,双江口水电站的补偿调节可增加其下游24个梯级收入共计19.101×108元(含税)。