考虑发电与弃水风险的梯级水电站水库风险调度模型

为量化梯级水电站水库调度过程中的风险形势,提出了预报信息驱动的梯级水电站水库风险调度模型。基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风险形势预测模型,通过构造预报入库径流、水库运行工况、调度决策与出力破坏程度和弃水量之间的映射关系,动态推演复杂工况下梯级水电站水库调度风险;建立基于风险形势的梯级水电站水库调度模型,提出发电不足风险预控模式和弃水风险预控模式。选取雅砻江流域下游锦屏一级和二滩水库组成的梯级水电站水库作为实例研究,结果表明:与常规发电量最大模型相比,风险调度模型通过提前降低出力来补偿未来出力破坏时段的发电量,锦屏一级和二滩水电站分别减小出力破坏程度46%、63%,通过提前增加发电流量预留库容来缓解蓄水期后续时段的弃水量,锦屏一级和二滩水电站分别降低弃水流量4.8%、5.4%;风险形势预测模型能够将径流不确定性嵌入风险调度模型中,通过风险预控决策动态响应水电站水库调度运行状态和径流形势变化,在保证梯级发电量的同时有效降低调度风险。

量化短期弃电风险的小湾、漫湾水电站水光互补中长期优化调度研究

随着光伏不断接入流域水电并与水电打捆送出,水光互补优化调度对现有的流域梯级水电站水库群调度工作提出了新的要求。为解决已有的中长期水电优化调度规则并不能有效避免短期水光互补联合运行弃电风险这一实际运行问题,以澜沧江小湾、漫湾水电站水光互补为例,针对近期和远期2种光伏装机容量配置场景,对小湾、漫湾水电站长系列水文资料划分来水频率,具体量化短期弃电风险并嵌套绘制中长期水光互补优化调度图,得出该联合调度能有效降低不同来水条件,尤其是平偏丰来水年水光互补运行弃电风险的结论,可为实际调度规则的制订提供参考。

日前荷源联合调峰主从博弈决策

基于直接统计法获取风电预测误差的概率分布,分析其对日前调峰决策的影响;将高载能负荷与常规电源相联合以提高系统动态调峰能力;针对荷源双方分属不同管理体系,需非集中调控,多目标优化不再适用的情况,采用博弈决策方法。从系统层面出发,将风险惩罚最小的可靠性目标和调峰成本最小的经济性目标作为博弈双方,可靠性为主,建立计及风电预测误差的日前荷源联合调峰主从博弈决策模型,将模型转为两层规划模型,再转为广义优化模型进行求解,获得主从目标均衡时的调峰计划。算例验证主从博弈决策的可行性和有效性。

考虑弃水风险的并联水电站蓄放水次序研究

对于有弃水风险且调节能力有限的并联水电站群,面对多流域不同的来水情况和不同发电主体竞争性蓄水的现象,如何利用合理的水库蓄放水次序进行互补协调调度,是提高水电系统综合效益的关键。针对并联水库群提出了一种蓄放水次序生成模型,以弃水电量最小和不蓄能损失最小为目标,以日为尺度,根据各水库时段初水位对水库群蓄放水次序进行实时排序,排序结果用于分配该时段系统负荷以得到水电系统日负荷分配过程,并以重庆市10座并联水电站为实例进行验证。结果表明:该模型能够合理分配系统日负荷,达到水库群有序调度的目的,同时还可以有效降低弃水风险,对解决汛枯交替期水电消纳困难问题具有参考意义。

基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明:弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。