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基于负荷偏差光滑技术的梯级水电站短期精细化调度方法研究

2024-11-28 2 上传者：管理员

摘要：水电站在复杂自然环境下易出现电力负荷偏差问题，影响电站稳定。对此，提出一种梯级水电站短期调度方法。首先根据计划参数与蓄能目标得到电站序位，引入负荷偏差光滑技术，建立水电站控制模型，最后引入弃水机制进行优化调度。结果表明，在水电站负荷优化中，惠州抽水蓄能电站负荷偏差由最大200MV改善至20MV范围。同时，惠州抽水蓄能电站优化后的出力相比实际出力提升4.32%。研究结果可为水电站的负荷优化提供技术参考。

关键词：
弃水机制
水电站
清洁能源发电
蓄能
负荷偏差光滑技术
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水电站作为一种重要的清洁能源发电方式，在满足能源需求和环境保护的同时，也能对区域水资源起到调度作用，降低水涝灾害风险。在水电站实际运作中，水电站计划发电受到电站输出、水库水位和电力平衡等因素的条件限制，诸多的控制因素会给电站发电计划造成不利的影响[1]。同时，水电站在复杂环境状态下，发电计划会进一步受到影响，增大水电站发电计划偏差[2]。如在暴雨、干旱、高温、洪涝复杂环境下，水电站将受到更明显的调度影响。近年来，越来越多的大容量机组、高水头电站被新建，高效、可行的水电站调度面临困难[3]。

鉴于上述因素对水电站发电计划的影响，探索短期精细化的调度策略是保障水电站稳定运作的关键。因此，本文提出一种负荷偏差光滑的梯级水电站短期调度方法。该方法将以蓄能最大为优化目标，采用偏差光滑技术对水电站负荷进行重构，通过多时段负荷偏差调节，从而满足水电站计划发电目标以及最优调度目标。研究意义在于提出一种针对水电站短期负荷调节的优化方法，通过优化发电计划和弃水调度，可以更好地应对暴雨、干旱和高温等复杂场景下的发电计划偏差问题，有助于提高水电站的运行效率和稳定性，为水电站调度优化提供有效的技术参考。

1、水电站短期精细化调度模型构建

1.1 水电站实时控制模型构建

在水电站实时调度过程，通常会选取某个时间段作为计算时段，如15min或者60min为一个调度周期[4]。在调度周期中，在明确水电网各个时段水库水位线、水电负荷以及机组约束等条件后，电站便可以设置水电站实时的发电计划。发电计划能更好地满足电站调度要求，减少发电泄流，并增加水站系统整体储能效果[5]。其中，将调度末期阶段水电站总蓄能作为主要优化目标，构建水电站调度控制模型，调度目标如下：

式中：F为水电站总的蓄能数，kWh;ESm为水电站水库m的储能数量，kWh。

在水电站控制模型构建中，优化目标需要满足相应的约束条件，其中水平衡条件约束如下[6]:

Vm,t+1=Vm,t+(Qm,t+Im,t-um,t)×Δt×3600 (2)

式中：Qm,t为水电站m在t时段入库流量，主要由上游水库汇入，m3/s;Vm,t为水电站水库m在末时段t的有效容量，m3;t为水电站调度时段序号；Im,t为水电站m在t时段的入库流量，m3/s;um,t为水电站m在t时段的出库流量，m3/s;Δt为时段区间所对应小时数，h。

同时，水电站电力平衡约束如下：

式中：pm,t为水电站m在时段t的出力，kW;Pt为在时段t的电网负荷，MW。

此外，整个模型在构建中还需要满足出库流量约束、发电流量约束、水电站水库水位约束、水库水位约束、电站限制区域约束、出力约束[7]。水电站调度模型基础为日前计划，在水电站调度中需要依据来水偏差、负荷等实时监测情况来设置水电站实时调度安排[8]。在实际调度中，需要满足快捷性、稳定性以及实用性的水电站调度要求。因此，根据上述构建的水电站调度模型，寻找合适的控制策略。

构建完水电站控制模型后，需要确定电站调节优先次序，既要满足调度有效性，也要符合上下游水电站经济利益[9]。因此，将蓄能力am,t设置为一级排序指标，耗水率γm,t设置为二级排序指标，同时将Δpt作为时段t水电站负荷偏差。在调度过程中，Δpt大于0时电站为正偏差，水电站将提升蓄能力am,t。当Δpt小于0时电站为负偏差，水电站将降低蓄能力am,t。

同时，由于在水电站负荷偏差调节以连续动作形式呈现，无法直接按照指令进行分配，且易导致出力波动限制受到破坏[10]。为此，引入一种负荷偏差光滑技术解决该问题。该技术通过出力持续时间来重构负荷偏差，计算出满足调度的光滑区间，同时在调节中维持光滑前后负荷偏差方向不变，将原来偏差区间替换为光滑区间负荷偏差。这样在负荷偏差调节时，多时段将同步进行负荷分配，且电出力也维持相对稳定状态。负荷偏差光滑技术优化原理见图1。

图1负荷偏差光滑技术原理

1.2 水电站负荷偏差优化

在水电站调度过程中，水电站的最终发电计划将根据水电站日前发电以及水电站之间的负荷偏差共同决定。而上下游水力发电站间的负荷偏差分配，将由具体水电站负荷偏差值决定。因此，在水电站的调节中，需要通过平衡电站对剩余负荷进行跟踪，从而进一步分配负荷调度。考虑到负荷调度过程具有频繁的波动问题，因此需在上下游中选取负荷调度波动影响最小的水电站作为平衡电站[11]。根据这种思路，优先考虑的是独立流域中的水电站，其次是考虑最下游水电站、负荷调度良好的水电站，最后考虑装机大容量水电站[12]。

在水电站负荷调度中，对于一些非平衡的水力发电站，采用光滑处理技术来优化负荷偏差问题，需要根据水电站组合间的实时负荷更新进行调整。调度过程中，需要兼顾日前调度目标与最大储能目标，因此按照电定水以及动态规划思路来实现光滑区水电站间的负荷偏差优化。对复杂、异常的电站调度限制区域，如出现暴雨、干旱、高温、洪涝等复杂场景，为了确保水电站的安全运作，采用一种限制区约束策略实现水电站负荷调度。该策略是采用负荷偏差光滑技术确定光滑区间，根据当前水电站的组合，采用电定水以及动态规划思路，对光滑区间内的负荷偏差进行优化分配[13]。最后，根据日前调度目标与负荷偏差优化结果，得到光滑区域下水电站的发电计划。整个水电站负荷偏差优化流程见图2。

图2水电站负荷偏差优化流程示意图

在水电站负荷调度中，还需要考虑短期入库的流量情况，入库流量少会导致水电站调节不足，进而出现弃水现象。为了克服水电站弃水问题，在水电站调度中增加一种弃水调度机制。弃水机制将在满足调度约束的情况下，对上游水电站与弃水水电站进行实时发电计划调整，从而达到预泄腾库。弃水调节原理可以理解为在区间[A,B]之间取一个子区间[a, b][14]。在满足约束条件下，在子区间弃水电站作为主调水电站，上游电站作为协调水电站，其中前者上调出力，后者下调出力，通过协调操作减少电站弃水，从而保障水电站调节的有效性。在实际调度调整中，需要主调水站与协调水站不断上调或者下调出力，一直到主调水发电站弃水量降至目标范围为止。

2、试验结果分析

2.1 工程概况

研究以惠州抽水蓄能电站为研究对象，该水电工程位于广东省惠州市博罗县，与广州相距112km, 与深圳相距77km。水电站处于博罗县罗阳镇境内、象头山西南面，距县城16km。电站为高水头大容量纯抽水蓄能电站，服务于广东省电网，是广东省第二座大型抽水蓄能电站。该水电站总装机容量到达2 400MW,是由8台30×104kW可逆式抽水蓄能发电机组构成。惠州抽水蓄能电站总投资81.34亿元，由广东蓄能发电所有。电站在电网中承担调峰、填谷、调频、调相和事故备用等任务，实行错峰发电运作模式。水电站全部投产以后，年发电量可达45.62×108kW·h。

惠州抽水蓄能电站属于高水头大容量纯抽水蓄能电站，其中水电站死水位740m, 正常蓄水位762m, 调节库容达到27 400 000m3。同时，水电站下库正常水位231m, 死水位205m。惠州抽水蓄能电站地处于惠州象头山区域，区域内还有多座高山、河流，地势复杂，走势上看属于北高南低状态。区域内地质主要以入侵花岗岩为主，周围密布残缺沉积岩。水电站区域主要以燕山四期花岗岩为主，其中包含中细粒花岗岩、英片岩等。在大地构造上，整个水电站处于巨大的增城凸起的东南边缘，并以博罗大断裂为界。此外，水电站东部与南部分别为横沥凸起与紫惠凹陷。整个水电站占已经安全运作12年，稳定为地区供电。水电站地貌见图3。

图3水电站地貌图

2.2 案例结果分析

为了检验所提出的梯级水电站调度技术在实际场景下的应用效果，以惠州抽水蓄能电站为目标，验证技术的可行性。其中，试验平台为WINDOWS 11,处理器为INTEL i7,运行内存为64G,试验环境为JAVA编程平台。整个惠州抽水蓄能电站上下游共有多座水电站，将惠州抽水蓄能电站作为C水电站，上游还有A水电站、B水电站以及下游的D水电站。各水电站装机参数见表1。

表1梯形水电站群参数

选取鲁富吉河上下游4座水电站进行调度试验，上述电站将在短期调度内采用所提出的短期精细化调度进行替换。整个优化采取滚动模型进行更新，间隔时间设置为15min, 试验优化时间为24h。首先对惠州抽水蓄能电站的实际负荷偏差进行测试，见图4。

图4惠州抽水蓄能电站负荷优化

由图4(a)可知，不同时段计划负荷并不相同，在早晨8点至中午13点时段计划负荷明显要更高，同时在16点至23点也有较高的计划负荷。在高峰负荷时段，实际负荷相比计划负荷高3.32%,无法满足水电站负荷要求。采用调度优化后，高峰时段负荷明显改善，相比计划负荷，优化负荷降低2.35%。由图4(b)可知，未优化前，水电站在高峰时段有明显的负荷偏差，最大负荷偏差达到200MV;经过调度优化后，负荷偏差维持在20MV范围，已经满足区域水电站负荷要求。

比较惠州抽水蓄能电站出力情况，见图5。

图5惠州抽水蓄能电站出力情况

由图5可知，在凌晨1点至5点时段范围，水电站整体出力较低，其余时段均有较高的出力。在9点、11点以及17点等时段，实际出力明显低于计划出力，实际出力分别为1 323.24、1 235.35、1 096.35MW,优化后出力分别为1 325.96、1 237.25、1 099.98MW。整体对比来看，调度优化后水电站出力有了明显提升，相比实际出力提升4.32%,相比计划出力提升1.32%。

最后比较水电站蓄能分配优化情况，见表2。

表2梯级水电站蓄能分配优化结果

由表2可知，优化后的蓄能数据值明显高于实际值。A水电站、B水电站、C水电站以及D水电站的目标蓄能值分别为456.00、562.00、2 650.00与642.00GW·h, 其中仅有A水电站满足实际蓄能要求。A水电站实际蓄能值为456.21GW·h, 而B水电站、C水电站以及D水电站实际蓄能值分别为561.24、2 534.15以及461.21GW·h。采用调度优化策略以后，4个水电站蓄能值有显著提升，其中C水电站(惠州抽水蓄能电站)蓄能值提升最明显，优化后的蓄能值为2 678.24GW·h, 优化值与实际值差值为144.09GW·h。此外，D水电站蓄能值也有明显的提升，优化后的蓄能值为472.24GW·h, 优化值与实际值差值为11.03GW·h。比较同水电站的24h水头情况，4组水电站的水头实际值与优化值并无明显变化。

在整个水电站调度过程中，A水电站与B水电站为上游水电站，蓄能值相对更稳定，而惠州抽水蓄能电站由于规模更大，水头高，所要承受的负荷要明显高于别的水电站。同时，在蓄能方面，惠州抽水蓄能电站由于受到较大负荷符合影响，加上上下游水电站调度作用，整体蓄能虽大，但无法满足水电站发电目标。特别是在高峰用电时段，在惠州抽水蓄能电站中出现明显的负荷偏差，对整个调度造成影响。而采用调度优化后，惠州抽水蓄能电站的整体发电负荷明显下降，同时水电站蓄能也有明显的提升，水电站的调度也更稳定，满足于地区用电需求。

3、结语

大型水电站在运作中极易受到自然环境因素的影响，导致水电站出现负荷偏差、径流监测不准等问题。为了解决上述问题，本文在明确水库水位线、水电负荷下构建了水电站控制模型。采用负荷偏差光滑与弃水策略来优化负荷偏差，从而实现了水电站动态调度。在水电站负荷优化中，调度优化后惠州抽水蓄能电站实际负荷相比计划负荷降低2.35%。在蓄能分配优化中，优化后惠州抽水蓄能电站蓄能值有了明显改善，由实际的2 534.15GW·h提升到2 678.24GW·h。由此可见，所提出的技术在实际场景有良好的应用效果。

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