梯级水电站优化调度与交易策略研究

发布时间：2020-05-25 00:08

【摘要】：随着我国西南地区大规模梯级水电站陆续竣工投产,其运行状态对电力系统安全稳定和运行效益影响日益显著。我国新一轮电力体制改革为水电发展提供机遇的同时,也改变了其运营模式,给梯级水电站优化调度、保障新形势下的消纳规模、提高水能资源利用效率提出了全新挑战。因此,开展梯级水电站优化调度及参与市场交易策略研究,是实现水电系统调度管理、提高综合效益的必要手段,是保证电力系统安全、稳定、经济、环保运行的首要任务,亦为我国实现“节能减排”和“能源转型”战略的必由之路。基于上述背景,本文深入研究了梯级水电站优化调度模型和方法、电力市场环境下面临问题及参与市场交易策略,以期为水能资源可持续发展及安全高效利用提供理论和技术支撑。主要研究内容如下:(1)梯级水电站多时间尺度优化调度模型和方法研究。针对梯级水电站级数不断增加,“维数灾”问题愈发严重,以及运行目标不断丰富的实际需求,开展多时间尺度优化调度模型和方法研究。中长期优化调度研究中,以分析各水电站运行特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维角度改善“维数灾”问题;基于动态规划方法并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。日前和实时优化调度研究中,针对反调节水库平抑下泄水流波动,为上游水电站参与电网深度调峰提供支撑的实际需求,建立上游调峰电站和下游反调节电站协调调度模型,包含日前调度层和实时调度层:日前调度中优先安排上游电站调峰出力,应用滑动平均滤波方法平抑调峰非恒定流;实时调度侧重于跟踪并修正实时运行与日前计划的偏差,确保日前计划顺利执行。(2)梯级水电站中长期出力计划与市场交易联合优化模型和方法研究。针对水电站出力受限于径流变化和水库调节能力的特征,其市场交易需要与运行调度紧密结合,确保交易电量与实发电量匹配避免“弃水”、“欠发”的问题,构建包含中长期调度计划和电量优化分配的双层决策框架:中长期调度优化年度发电计划为电量分配提供参考;电量优化分配中全面考虑电价波动性、径流随机性导致实发电量不确定性等随机变量信息,采用价值风险模型度量收益风险,应用序列运算理论将多随机变量概率性序列归并为交易组合收益概率性序列,以直观的求解收益风险值。在此基础上进一步考虑了输电容量约束对市场交易的影响,聚焦分析现货交易及跨价区合约交易面临风险,在各时段将调度计划电量优化分配参与多种交易时,采用多时段条件价值风险模型度量交易组合收益风险,寻求收益和风险的合理折中决策。(3)电力市场环境下梯级水电站检修计划与中长期调度联合优化模型研究。针对电力市场环境下,梯级水电站交易方式、调度计划和检修计划紧密结合且相互影响的问题,建立中长期调度和检修计划双层优化模型:中长期调度为外层优化,根据径流和价格预测进行决策,应用遗传算法优化各时段梯级水电站出力;检修计划为内层优化,重点考虑梯级上下游水电站水力耦合关系对检修计划的影响;以中长期调度优化中间结果为边界条件,以检修损失最小为优化目标,包括检修收益损失和停运风险损失,并将检修损失与中长期发电收益归并为总收益,作为遗传算法适应度函数,实现中长期发电计划和检修计划联合优化。(4)多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型和下游电站自调度投标策略研究。针对梯级上下游水电站隶属不同运营主体,各电站独立参与现货市场竞价时,下游弱调节电站面临中标电量与实发电量匹配失衡,导致交易结果难以执行,影响市场稳定和水能资源利用的问题,研究了多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型:下游电站作为价格接受者,其电量根据上下游电站水力、电力耦合关系,表示为关于上游电站申报电量的线性函数,嵌入日前出清优化模型,实现联合出清。在此基础上,进一步研究了下游电站自调度投标策略,一方面扩展下游电站收益空间,另一方面验证上述出清模型的有效性:针对下游电站中标曲线滞后于上游电站,容易错过负荷、电价高峰的问题,制定“峰前腾库、峰后蓄水”出力调整策略来增厚收益;针对降雨变化带来下游电站入库流量大尺度波动,提出“调蓄削峰”两阶段出力优化调整策略,平稳泄流缓解弃水;下游电站将出力调整曲线上报市场运营机构,进行自调度投标,实现增发增收。论文上述研究成果可为我国水电企业实际发电计划优化软件和市场交易辅助决策系统研发提供理论支撑,并在大规模梯级水电系统优化调度中具有应用前景。
【图文】：

规划图,十三大,规划图

２］。我国水力资源富集于大江大河干流，有助于“流域、滚动、梯级、综合”逡逑开发，规模效益显著，形成的“十三大水电基地”邋［３－５］目前投运和在建的水电站总装逡逑机全国水电总装机的５０％。“十三大水电基地”规划见图１－３邋（中国南海及诸岛未逡逑在图中标出），规划装机规模和年发电量见图１－４。逡逑丨江红水河逡逑？他站９座丁邋Ｊ邋规划电站ｎ座逡逑图１－３我国十三大水电基地规划图逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ｔｈｅ邋ｔｈｉｒｔｅｅｎ邋ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ邋ｂａｓｅ邋ｐｌａｎ邋ｏｆ邋Ｃｈｉｎａ逡逑２逡逑

框架,计算模型,线程,任务队列

解为多个彼此独立的子任务，并将子任务分配到ＣＰＵ多核心执行并行计算；Ｊｏｉｎ逡逑操作用于阻塞当前任务，直到其子任务计算完成，返回结果后整合为整体任务结果。逡逑Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ框架见图１－６。Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ框架米用线程池技术，默认创建的线程数为ＣＰＵ逡逑内核数，，节约每次线程创建和关闭占用的系统资源。“工作窃取”线程调度机制是逡逑Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ框架的核心：当一个线程执行完自身任务队列中全部任务后，会窃取其他逡逑线程任务队列尾端未执行的任务协助执行，从而合理均衡各线程负载，节约同步执逡逑行时间。各线程间通信通过开辟共享数据缓存区，利用Ｊａｖａ线程同步和通信机制来逡逑实现。逡逑逦一＾任务邋１邋）？￣逦？分解（Ｆｏｒｋ）逡逑逦？返回（Ｊｏｉｎ）逡逑N７逦、、、、＇、工逡逑＾任务１－＾－１邋＾逦（任务１小２）逦＾任务１－ｎ－ｌ邋ｊ邋（任－务１－ｎ－ｎ）逡逑图１－６邋Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ框架计算模型逡逑Ｆｉｇ．邋１－６邋Ｔｈｅ邋Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ｏｆ邋Ｆｏｒｋ／Ｊｏｉｎ邋ｆｒａｍｅ逡逑２）
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TV737;TM73

【参考文献】