发电权交易梯级水电站中长期优化调度

在实行分时电价政策的背景下,为指导梯级水电站群联合优化运行,本文建立了以梯级年最大发电收益和可靠出力最大化为目标的数学模型。实际运行中,常将可靠出力最大化这一目标转化为梯级可靠出力约束,采用传统poa求解将会出现维数灾的问题,很难求解,本文提出一种poa改进算法用于上述模型求解。使用雅砻江梯级水电站的实际数据进行计算,结果表明,算法计算速度快,收敛效果好,能够得到满意的优化结果。

随着我国新一轮电改不断推进,流域梯级水电参与电力市场成为大势所趋。如何在市场环境下安排梯级水电出力计划、合理组织参与各类交易,促进水电大范围消纳成为亟需解决的问题。该文探讨了梯级水电参与现货市场及合约市场的交易框架,并对现货交易及跨价区合约交易面临的风险聚焦分析;构建双层优化模型：上层为中长期优化调度层,根据径流和交易价格预测,及调度规律制定梯级水电站出力计划,挖掘水电效益空间;下层为电量分配风险决策层,组织各时段电量计划参与多种交易,采用多时段条件风险价值模型度量交易组合的价格风险及跨价区交易阻塞风险,寻求收益和风险的合理决策。最后,以乌江干流“4库7梯级”水电系统为例,模拟市场交易场景验证所提模型和方法的有效性,为梯级水电站参与电力市场调度决策和风险评估提供参考。

随着电力市场改革的不断深入,优化电力产业结构配置任务艰巨,开展电力系统发电权交易是实现这一目标的重要手段。本文建立了发电权双边交易模型,并在此基础上建立了梯级水电站调度模型,以发电效益最大为目标准则,并以某梯级水电站为例运用poa优化算法对模型进行求解,取得了较好的效果。研究结果表明,与传统的调度方式相比,在电力市场下,该调度方式使梯级水电站能以较小的发电量取得较大的发电效益,并得出梯级水电站的发电量曲线波动程度与单位电量的边际发电成本关系。

针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”，或陷入局部最优解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（isfla）。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作，同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明，通过将isfla与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比，isfla在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。

梯级水电站联合发电调度的优化模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。文中提出一种新的梯级水电站群联合发电优化调度的调度准则——以单位水体发电电价最高优先发电,在此基础上建立梯级水电站群联合发电优化调度模型及其评价方法。首先建立基于四层水体的水库能的水电站发电模型,在此基础上提出单位水体发电电价的概念。建立优化调度模型时,将电力系统中的负荷变化和在电力市场机制下分时上网电价的影响因素考虑在内。该模型能较为客观地反映梯级水电站运行情况,能给系统调度员做出最佳调度决策提供一定的依据。优化仿真计算结果证明该调度准则具有可行性和适用性。

为定量分析、比较不同电价政策下流域梯级水电站群运营特点,结合发电侧市场开放后梯级水电站群发电计划制定的实际,考虑不同电价政策,以水电站群发电收益最大为目标,建立了长期优化调度模型,并采用粒子群算法求解模型。以我国西南某流域梯级电站群为例,探讨了不同电价政策对梯级电站群优化调度的影响。

针对担负多种综合利用要求的流域梯级水电站群,提出了满足各种综合利用要求约束的中长期优化调度数学模型,考虑到综合利用约束与常规约束条件的不同之处,采用一种poa改进算法求解模型。并将该模型应用于红水河流域梯级电站群,计算结果合理,方法可靠有效,提高了梯级水电站的经济效益和综合利用效益。

以强迫弃水和有益弃水的混合弃水策略为基础,将梯级水电站看作一个整体,建立蕴涵末级水电站弃水电量最小、水力资源电站间分配时的发电量增益最大和水电站总发电量最大的梯级水电站水库蓄能利用最大化长期优化调度数学模型。构建了描述蓄水量、发电引用流量、弃水流量、水库前池水位和放水路水位之间关系的水电站水头特性详细数学模型。基于递归思想,建立以弃水流量和发电引用流量表示的水库蓄水量表达式。针对日调节水电站在长期优化调度中的特殊性,采用比例放大策略,建立了水库的等效库容约束条件。以一个三级水电站为例进行仿真分析,以混合弃水策略为基础的水库蓄能利用最大化优化调度数学模型可以提高约4%的综合发电量,表明了有益弃水策略在合理分配水力资源和提高电站综合发电效益方面的有效性。

以金沙江干流梯级水电站水库群为研究对象,建立了金沙江梯级水电站水库群兼顾保证出力要求的以发电量最大为目标的长期优化调度模型;考虑水电系统的调峰要求,建立了金沙江梯级发电量最大长期优化调度模型。均用逐次逼近动态规划法求解,结果表明,调峰系数不同对梯级水电站发电效益及运行方式有明显影响。

根据梯级水电站水库来水特点和运行特点,提出一种在一年中从汛期和非汛期两个时间段分别建立不同的多目标长期优化调度模型,采用线性加权法和外点罚函数法将含约束条件多目标问题转化为无约束单目标问题,应用粒子群算法(pso)进行求解.算例表明了该模型的正确性和求解方法的可行性,为梯级水电站优化调度提供了一种更全面、具体的模型.

本文结合梯级水库中长期发电优化调度问题,针对差分演化算法在进化过程中,其适应度的进化模式未考虑进化的外部环境与进化成分之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法在梯级水库中长期发电优化调度中的应用。通过实例验证,结果表明该算法具有可靠性与合理性,提高了计算精度和计算效率,为高维、复杂的梯级水库中长期发电优化调度模型提供了一个新的求解途径。

为保证电力市场运行的有序性、电力供应和电价的稳定性，国家积极组织发电公司与电网之间签订电力合约。当梯级水电站与电网签订年度电力合约后，电网通过预测用户用电需求，年初时，确定各电站在各月份担任的负荷任务，而水电站的来水具有很大的随机性，导致出力受其影响较大的水电站在履行电网分配的任务时可能存在风险。优化发电资源配置、提高系统的运行安全是电力市场改革的重要目标。分析了梯级水电站多目标发电优化调度的相关内容。

以发电量和保证出力为目标建立梯级水电站的多目标发电优化调度模型,对三峡梯级中长期发电优化调度进行研究。针对传统方法求解多目标优化问题的局限,提出一种强度pareto差分进化算法(strengthparetodifferenti-alevolution,spde)用于求解梯级水电站的多目标发电优化调度问题。spde以差分进化算法(differentialevolution,de)为基础,采用spea2的适应度评价方法,并根据多目标优化的特点对de的进化算子进行修正。同时,提出一种自适应柯西变异策略(adaptivecauchymutation,acm)用于克服算法的早熟收敛问题。三峡梯级水电站实例研究结果表明,spde可同时考虑两个目标并有效处理复杂约束条件,一次运行即可得到一组在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选。

本文首先从目标函数和约束条件两个方面,介绍了梯级水电站优化调度的各类数学模型.然后对目前研究比较广泛的各类优化算法进行了综述.最后指出随着水电能源的开发,梯级水库优化调度下一步可能的发展方向.

随着经济社会不断发展,我国能源结构也随着不断变化,水电资源作为一项重要能源,其发展好坏直接关系到我国的可持续发展道路.梯级水电站作为水电的一种关键形式,必须对其进行发电优化调度,从而保证水资源得到合理利用.本文主要针对梯级水电站的主要特点和未来发展方向,总结了我国的一些成果,并深入分析了其运行过程中的主要问题,通过对模型进行改进,对其进行优化调度,提出了新的调度模型.

介绍了目前国内对于梯级水电站优化调度问题的研究和实践现状,重点研究了优化调度模型的建立和优化算法。

宏观视角下的流域梯级水电站联合调度金沙江区域梯级水电站迈入\"调控一体化\"时代长江上游大型水电站群联合调度发展战略流域梯级水电站联合优化调度的必要性及对节能减排的作用气候变化条件下的三峡梯级水库调度长江上游大型水电站群联合调度关键科技问题探讨

传统电力市场环境下,梯级水电站的短期优化调度方式简明直观、便于理解,但考虑因素不够全面,为此构建了电力市场环境下的梯级水电站短期优化调度模型,该模型考虑了发电权转让对梯级水电站短期优化调度决策的影响,且当存在发电权交易时兼顾了发电权出让方、受让方以及电网公司三方的经济利益,模型还考虑了梯级水电站的库容、水库水头、机组出力和电网公司购电费用等约束条件。梯级水电站短期优化调度为高维、有时滞且带有大量约束条件的非线性优化问题,因此采用微分进化算法对该优化模型进行求解。算例结果验证了该模型及算法的有效性。

介绍分析梯级电厂水电联合调度的技术和策略,以及相应的计算机系统的组成原则。

agc机组调节比较频繁，如果仅考虑经济性而调用大量机组去响应并非特别大的随机负荷调整是不尽合理的，尤其是对机组台数众多的大型水电厂，不仅经济上得不偿失，而且会带来安全隐患．随着电力市场理论研究的深入和市场规则的完善，辅助服务市场将引入竞争逐步走向市场机制，电厂通过竞价方式确定是否承担agc服务，这种承诺性交易使水电厂可预先

在由\"龙头\"水库与若干日调节或无调节水电站组成的梯级水电中,枯水期末和汛期洪水间隔阶段,\"龙头\"水库根据下游电站区间来水情况,在正常发电流量外实施小流量泄流补偿,不仅可以提高\"龙头\"水库的防洪安全性、减少无益弃水,而且可以给下游电站提供更多的发电水量,改善机组的运行效率。文中建立了梯级水电站实时发电补偿调度风险分析模式,提出了梯级水电站实时补偿增益的计算方法、\"龙头\"水库不同补偿方案下风险的定量化方法以及基于期望增益最大的补偿方案选择方法。实例研究表明所提出的方法是合理、有效的,具有较好的辅助决策价值。

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.