宋瀟

摘要：隨著社會經(jīng)與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，水電越來越受到政府的重視?，F(xiàn)如今，我國的大型水電工程已經(jīng)基本建設(shè)完成，但是，想要充分發(fā)揮這些水電站的能力，必須要有可行的、經(jīng)濟(jì)的調(diào)度方案。本文就水電優(yōu)化調(diào)度介紹了幾種方法。

關(guān)鍵詞：水電調(diào)度；優(yōu)化調(diào)度；水電站

水電作為清潔可再生能源，在我國的供電系統(tǒng)中所占的比例越來越大，水電不僅有力推動了我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且在環(huán)境飽和和節(jié)能減排方面也有著重要的貢獻(xiàn)。但是，隨著水電站的不斷增多，如何對并網(wǎng)電廠的運行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，使水電的優(yōu)勢充分發(fā)揮出來成為了研究的重點。

一、我國水電發(fā)展現(xiàn)狀

水電發(fā)展“十三五”規(guī)劃指出：“十二五”期間，新增加的水電投產(chǎn)裝機容量為10348萬千瓦，年平均增幅為8.1%，在這其中大中型水電8076萬千瓦，小水電1660萬千瓦，抽水蓄能達(dá)到了612萬千瓦。預(yù)計至2015年底，全國水電總裝機容量將會達(dá)到31954萬千瓦，其中大中型水電22151萬千瓦，小水電7500萬千瓦，抽水蓄能2303萬千瓦，水電裝機占全國發(fā)電總裝機容量的20.9%。2015年全國水電發(fā)電量約1.1萬億千瓦時，占全國發(fā)電量的19.4%，在非化石能源中的比重達(dá)73.7%[2]。

二、水電調(diào)度的任務(wù)

水電調(diào)度的任務(wù)是合理利用現(xiàn)有工程和技術(shù)設(shè)施，對入庫徑流進(jìn)行合理調(diào)度，盡可能的減少水害、增加發(fā)電和綜合利用效益，從而實現(xiàn)水能資源和水資源的充分利用，為水利電力部門和其他有關(guān)行業(yè)提供有效服務(wù)。

三、水電調(diào)度優(yōu)化方法

（一）水利電力系統(tǒng)優(yōu)化的簡要定義

在已知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)以及約束條件下的情況下，利用優(yōu)化理論對水能和水資源實現(xiàn)最優(yōu)控制。優(yōu)化目的是使效益最大化，包括滿足社會需求和實現(xiàn)環(huán)境保護(hù)的目的。

（二）經(jīng)典優(yōu)化方法

1. 目標(biāo)函數(shù)及約束條件

Ⅰ 目標(biāo)函數(shù)：

（1）

式中 為t時刻（段）水電站所承擔(dān)負(fù)荷 的最優(yōu)發(fā)電流量； 、 、 分別為i號機組的機組（段）水頭、承擔(dān)的有功負(fù)荷及所耗用的發(fā)電流量； 為i號機組的機組（段）耗流量特性曲線[1]。

Ⅱ 約束條件

①功率平衡約束

（2）

（3）

式中： 為t時刻（段）水電站承擔(dān)的無功負(fù)荷； 為t時刻（段）i號機組承擔(dān)的無功負(fù)荷[1]。

②機組出力限制約束

（4）

式中： 、 分別為t時刻（段）i號機組允許最小出力和最大出力，它們一般反應(yīng)了機組振動、預(yù)想出力及電力線路等限制因素[1]。

2.經(jīng)典優(yōu)化方法

Ⅰ 線性規(guī)劃法

線性規(guī)劃法是運籌學(xué)的重要分支，它的研究歷史較長，并且已經(jīng)發(fā)展的比較成熟，所以能應(yīng)用于很多領(lǐng)域。線性規(guī)劃用于研究在線性約束條件下目標(biāo)函數(shù)的極值問題。線性規(guī)劃具有基礎(chǔ)性的地位，非線性問題也?；癁榫€性為題求解。線性回歸的一般數(shù)學(xué)模型可表示為：

（5）

（6）

式中， 、 、 、 都為已知常數(shù)。

Ⅱ 非線性規(guī)劃

非線性規(guī)劃也是運籌學(xué)一個重要分支。與線性規(guī)劃不同，它是具有非線性約束條件或目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)規(guī)劃，它的目標(biāo)函數(shù)和約束條件至少有一個是未知量的非線性函數(shù)。非線性規(guī)劃問題的一般數(shù)學(xué)模型可表示為求未知量 ， ，…， 使其滿足約束條件：

（ ， ，…， ） 0 m=1，…，p

（ ， ，…， ） 0 n=1，…，q

并使目標(biāo)函數(shù) （ ， ，…， ）達(dá)到最小值（或最大值）。

Ⅲ 動態(tài)規(guī)劃

動態(tài)規(guī)劃是解決最優(yōu)化問題的一種途徑，它不是一種算法。動態(tài)規(guī)劃就是把計算的中間結(jié)果暫時的保存下來，在以后用到這些結(jié)果的時候就直接讀取出來。如果將靜態(tài)規(guī)劃（線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃）劃分成若干個階段，也可以用動態(tài)規(guī)劃來解決。

（7）

式中， ， 都是已知函數(shù)，最優(yōu)自策略 與 之間是遞推關(guān)系，要求 和 ，則需先求 。

3.現(xiàn)代優(yōu)化方法

現(xiàn)代有很多新的優(yōu)化方法，如遺傳算法、模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。前兩種算法為第三種算法的產(chǎn)生奠定了一定的基礎(chǔ)，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法汲取了前兩種算法的優(yōu)點，又有自身獨特的優(yōu)勢，因此，下面只介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，運用大量的處理部件，由人工方式構(gòu)造的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[3]。這種數(shù)學(xué)模型具有高容錯性、智能化、并行分布處理能力、學(xué)習(xí)能力等特點，所以它的應(yīng)用幾乎涵蓋了所有自然科學(xué)領(lǐng)域。它為解決非線性、不確定性和不確知系統(tǒng)問題提供了一個新的算法。人工神經(jīng)系統(tǒng)由大量的節(jié)點連接構(gòu)成，而且每個節(jié)點間的連接方式各有不同。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工網(wǎng)絡(luò)的記憶[4]。

四、小結(jié)

隨著水電站的不斷增多，調(diào)度問題也越來越成為關(guān)注的焦點。雖然現(xiàn)在已經(jīng)有了比較完善的調(diào)度系統(tǒng)，但是仍然存在著一些不足，主要體現(xiàn)在理論結(jié)合實際時產(chǎn)生的差異。

以上的幾種方法還需要不斷加以創(chuàng)新突破才能更好的在實際調(diào)度工作中獲得更多的綜合收益。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳森林.水電站水庫運行與調(diào)度.[M]北京：中國電力出版社，2008：20-21.

[2]國家能源局.水電發(fā)展“十三五”規(guī)劃[EB/OL].[2016-11-30].http：//www.nea.gov.cn

[3]邱林，王文川.水資源優(yōu)化配置與調(diào)度[M].北京：中國水利水電出版社，2015：137.

[4]趙書蘭.MATLAB建模與仿真[M].北京：清華大學(xué)出版社，2013：446