費(fèi)如君,盧毓偉,樊紹華,周怡先,齊明臣

(1.中國水電顧問集團(tuán)中南勘測設(shè)計研究院,湖南 長沙 410014;2.重慶烏江電力有限公司,重慶 409000)

0 引 言

隨著流域大規(guī)模的梯級開發(fā)和水電站群增多,各電網(wǎng)公司和流域開發(fā)公司對于梯級水電站聯(lián)合調(diào)度和精細(xì)化調(diào)度的要求也越來越高.而梯級水電站群優(yōu)化調(diào)度問題本身是一個約束和限制條件相對復(fù)雜的高維、非線性優(yōu)化問題,因此建立一個既能滿足眾多約束條件又兼顧計算時間和計算精度的求解梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的方法顯得尤為必要.

國內(nèi)外學(xué)者對于動態(tài)規(guī)劃算法和POA算法等傳統(tǒng)算法以及遺傳算法、粒子群算法等新的智能算法都進(jìn)行了研究,但這些方法或多或少存在一定的局限性,如傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法的 "維數(shù)災(zāi)"問題、POA算法比較依賴初始狀態(tài)[1-2]、遺傳算法[3]和粒子群算法[4]過收斂易早熟等.為此,本文以逐次逼近動態(tài)規(guī)劃算法 (Dynamic Programming with Successive Approximation,DPSA)[5]的改進(jìn)算法為基礎(chǔ),結(jié)合阿蓬江梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度實例進(jìn)行研究,并進(jìn)行了軟件的開發(fā),取得了較好的效果.

1 數(shù)學(xué)模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度是研究一天或幾天的時間內(nèi),在滿足電站各種約束的條件下實現(xiàn)最優(yōu)用水和負(fù)荷分配[6-8].一般說來,水電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度主要采用兩大類最優(yōu)準(zhǔn)則:用水一定下總發(fā)電量或發(fā)電總效益最大準(zhǔn)則和負(fù)荷過程一定下用水量最小或梯級蓄能最大準(zhǔn)則.本文在考慮梯級各水庫的蓄水、水位限制、水流滯時、電站泄流和出力等約束條件下,以調(diào)度期內(nèi)一定用水量下梯級總發(fā)電量最大化為準(zhǔn)則,建立梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型[9],目標(biāo)函數(shù)

式中,E為調(diào)度期內(nèi)梯級水電站總發(fā)電量;NP為梯級水電站發(fā)電保證率;Ai為第i個電站出力系數(shù);Qi,t為第i個電站在第t時段發(fā)電流量,m3/s;N為梯級水電站總數(shù);Hi,t為第i個電站在第t時段平均發(fā)電凈水頭,m;T為調(diào)度期內(nèi)計算總時段數(shù);Mt為第t時段分鐘數(shù),min.

1.2 約束條件

水量平衡約束

水庫蓄水量約束

水電站機(jī)組過水能力流量約束

電站出力約束

水庫之間的水力聯(lián)系

還有其他非負(fù)約束.式中,Vit,Vit+1分別為第i個電站第t時段初、末水庫蓄水量,m3;qi,t為第i個電站第t時段入庫流量,m3/s;Si,t為第i個電站第t時段棄水流量,m3/s;Δt為計算時段長度,s;Vit,min,Vit,max分別為第i個電站第t時段應(yīng)保證的水庫最小蓄水量和允許的水庫最大蓄水量,m3(考慮到防洪要求);Qit,min為第i個電站第t時段所要求的最小過機(jī)流量,m3/s;Qit,max為第i個電站第t時段最大過機(jī)流量,m3/s;Ni,min為第i個電站允許的保證出力,MW;Ni,max為第i個電站的裝機(jī)容量,MW;Ri,t為第i水庫第t時段的平均入庫流量,m3/s;Δti-1為第i-1電站到第i電站的水流滯時對應(yīng)的時段數(shù);Ii,t為第t時段第i-1電站到第i電站之間的區(qū)間平均入流,m3/s.覽器/服務(wù)器)模式在數(shù)據(jù)訪問上的統(tǒng)一.系統(tǒng)充分汲取了軟件技術(shù)領(lǐng)域的最新成果和先進(jìn)的技術(shù)理念,全面采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)、組件技術(shù)和.NET技術(shù),包含多種調(diào)度模型、可擴(kuò)充、可定制和配置多種調(diào)度方案.其中梯級短期優(yōu)化調(diào)度部分的主要界面見圖2~圖7.

圖1 梯級調(diào)度系統(tǒng)功能模塊

圖2 系統(tǒng)主界面

圖3 梯級調(diào)度短期優(yōu)化調(diào)界面

2 軟件開發(fā)

本梯級水電站優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng) (見圖1)開發(fā)選擇微軟公司的Visual Studio.NET,數(shù)據(jù)訪問基于Web Service,實現(xiàn) C/S(客戶/服務(wù)器)與 B/S(瀏

圖4 人機(jī)交互

圖5 方案存庫

圖6 方案會商示意

圖7 結(jié)果圖表顯示對比

3 實 例

阿蓬江為烏江下游右岸的一級支流,跨鄂渝兩省區(qū).目前,阿蓬江流域已經(jīng)建成并投入運(yùn)行的有朝陽寺、舟白、漁灘、箱子巖、大河口和梯子洞6座水電站水庫 (見圖8),其中朝陽寺和大河口水庫為不完全年調(diào)節(jié)水庫,其他的均為日調(diào)節(jié)水庫.由于重慶烏江電力有限公司 (以下簡稱 "公司")對朝陽寺尚無調(diào)度權(quán),現(xiàn)階段主要是對朝陽寺以下的5個電站 (見表1)進(jìn)行梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度.該流域?qū)儆谏絽^(qū)型河流,各電站對下游河道沒有防洪任務(wù),因此水庫主要以發(fā)電為主.另外,由于公司建設(shè)有自己的小型電網(wǎng),電力能源的大部分用于內(nèi)部的冶金企業(yè);在此條件下,建立短期梯級發(fā)電量最大模型是合適的.

圖8 阿蓬江流域梯級電站分布示意

表1 水電站特征參數(shù)

在調(diào)度軟件中分別嵌套了POA、PSO和改進(jìn)DPSA 3種算法對梯級水電站短期發(fā)電進(jìn)行了優(yōu)化計算,調(diào)度結(jié)果見表2.值得說明的是, PSO算法在短期調(diào)度中,由于計算時段劃分較細(xì)且生成的放水流量決策隨機(jī)性較強(qiáng),因此在求解中每次優(yōu)化的結(jié)果都會有差異,本文利用PSO算法進(jìn)行優(yōu)化求解時是通過多次計算選擇一個較優(yōu)的結(jié)果參與比較的.這種解的不唯一性也在很大程度上限制了PSO等智能算法的推廣,尤其是在工程實踐中的應(yīng)用.

表2 梯級優(yōu)化調(diào)度結(jié)果對比

由3種算法的計算結(jié)果可以看出,改進(jìn)DPSA算法由于在對初始解的考慮上更為充分,且將多維問題分解成一維,其計算時間和結(jié)果都是最優(yōu)的;PSO算法由于考慮了解空間的全局性,因此也能得到不錯的解,但其解不是唯一的;而POA算法在梯級水庫調(diào)度中并沒有從水庫數(shù)量的角度去降維,因此求解的時間稍長,若要解決更加復(fù)雜的水庫群調(diào)度問題,其缺點(diǎn)則會凸顯.3種算法在水庫日調(diào)度中計算得到的梯級發(fā)電量幾乎一致.這是由于計算中各水庫并無棄水產(chǎn)生,因此在水能的利用上差別不大.綜合上述結(jié)果可看出,改進(jìn)的DPSA算法在梯級水庫短期優(yōu)化調(diào)度應(yīng)用中有一定的優(yōu)越性.

4 結(jié) 論

由于梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度對于模型的求解精度和時間有著較高的要求,但目前傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃算法和智能算法對于多維水庫的優(yōu)化問題在計算耗時和解的穩(wěn)定性上均存在一定的局限性.本文提出了基于發(fā)電量最大模型的梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度算法,并編制了調(diào)度軟件.應(yīng)用情況表明,優(yōu)化調(diào)度結(jié)果合理、有效,軟件界面友好,操作方便,系統(tǒng)實時運(yùn)算效率高,能夠為梯級水電站群短期優(yōu)化調(diào)度提供重要的決策支持.

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