胡紋彬，李基棟，黎宇杰，陳仕軍，漆楚杰

（1. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)水利水電學(xué)院，四川 雅安 625014； 2. 國(guó)家能源集團(tuán)四川發(fā)電有限公司南椏河水電分公司，四川 雅安 625400；3. 四川大學(xué)水利水電學(xué)院，四川 成都 610065）

0 引 言

隨著中發(fā)2015【9】號(hào)文的發(fā)布，我國(guó)新一輪電力體制改革正式展開(kāi)［1］，多方共同努力下，以中長(zhǎng)期交易為主導(dǎo)的電力市場(chǎng)體系逐漸建立起來(lái)，全國(guó)電力市場(chǎng)化交易占比升至1∕3，多省地從部分電量交易已經(jīng)過(guò)渡到全電量交易［2］?，F(xiàn)貨市場(chǎng)是本輪電力市場(chǎng)化改革的重要舉措之一，主要通過(guò)日前市場(chǎng)、實(shí)時(shí)市場(chǎng)等的競(jìng)價(jià)與出清操作，完成原有的發(fā)電計(jì)劃的制定與執(zhí)行過(guò)程。

作為電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的首批試點(diǎn)省份之一［3］，四川省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)具有明顯的特殊性［4］。首先，四川省以水電為主，在四川電網(wǎng)購(gòu)電量中水電占比約86%，其余試點(diǎn)地區(qū)均以火電為主；其次，區(qū)別于火電可以通過(guò)儲(chǔ)煤提高調(diào)節(jié)性，四川調(diào)節(jié)性水庫(kù)電站總體占比較少，大部分為調(diào)節(jié)能力較小的徑流式或日調(diào)節(jié)電站，全網(wǎng)徑流式或無(wú)調(diào)節(jié)電站總裝機(jī)占全網(wǎng)裝機(jī)容量的65%以上。再次，由于梯級(jí)電站上下游聯(lián)系緊密，這給發(fā)電企業(yè)現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)方式的制定帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)［5，6］：根據(jù)現(xiàn)行競(jìng)價(jià)規(guī)則，電站單獨(dú)競(jìng)價(jià)模式將導(dǎo)致一系列水量電量不匹配問(wèn)題，如競(jìng)價(jià)階段，各電站單獨(dú)競(jìng)價(jià)時(shí)，由于不明確上游運(yùn)行方式，無(wú)法確定日前現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)的量?jī)r(jià)申報(bào)方案，尤其是電量方案。競(jìng)價(jià)出清后運(yùn)行階段，由于上下游中標(biāo)電量不匹配，則存在上游電站蓄水不發(fā)電，下游電站雖有中標(biāo)電量卻無(wú)水發(fā)電等問(wèn)題。這就要求在當(dāng)前現(xiàn)貨交易規(guī)則下，日前交易的量?jī)r(jià)申報(bào)方案中必須統(tǒng)一考慮上下游的水量電量匹配問(wèn)題，因此同一流域梯級(jí)電站的統(tǒng)一優(yōu)化運(yùn)行成為了必要前提，研究探索水電為主的現(xiàn)貨市場(chǎng)下的梯級(jí)水電統(tǒng)一競(jìng)價(jià)與聯(lián)合運(yùn)行方式顯得尤為重要［7］。

為了解決電力市場(chǎng)環(huán)境下的梯級(jí)電站優(yōu)化運(yùn)行問(wèn)題，專家學(xué)者進(jìn)行了一系列研究，陳孚等［8］面向梯級(jí)水電站市場(chǎng)運(yùn)行管控模型與方法問(wèn)題，結(jié)合基于市場(chǎng)出清價(jià)的市場(chǎng)力評(píng)價(jià)模型，建立了雙層市場(chǎng)仿真與管控模型。給出了梯級(jí)水電站參與中長(zhǎng)期電力市場(chǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方式的確定方法。吳洋等［9］通過(guò)設(shè)置不同交易品種的比例關(guān)系，探索了考慮多元交易品種的梯級(jí)水電站長(zhǎng)期競(jìng)價(jià)調(diào)度方法。苗樹(shù)敏等［10］面向電網(wǎng)日前計(jì)劃編制這一實(shí)際調(diào)度問(wèn)題，通過(guò)建立考慮購(gòu)電經(jīng)濟(jì)性、節(jié)能降耗指標(biāo)、差異化市場(chǎng)屬性機(jī)組調(diào)度公平性目標(biāo)的調(diào)度模型，從電網(wǎng)運(yùn)行角度，探討了考慮市場(chǎng)過(guò)渡和中長(zhǎng)期合約電量分解的水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。劉方等通過(guò)分析梯級(jí)水電站參與電力市場(chǎng)過(guò)程中眾多不確定性因素對(duì)收益的潛在風(fēng)險(xiǎn)，探索了梯級(jí)水電站中長(zhǎng)期出力和交易計(jì)劃聯(lián)合優(yōu)化模型和方法［11］。Helseth等［12，13］、劉方等［14］通過(guò)建立價(jià)格模型，結(jié)合隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃與隨機(jī)對(duì)偶動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，研究了電力市場(chǎng)環(huán)境下的梯級(jí)水電站中長(zhǎng)期檢修計(jì)劃與運(yùn)行方案的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題［12，13］。Moiseeva 等人［15］建立了水電企業(yè)基于策略競(jìng)價(jià)的隨機(jī)計(jì)算方法。但是該方法側(cè)重于大系統(tǒng)的降維求解方法研究，且模型與算法中缺乏對(duì)梯級(jí)電站間流達(dá)時(shí)間的考慮，仍存在水量不匹配的風(fēng)險(xiǎn)。Helseth 等［16］建立了面向電能量市場(chǎng)與輔助服務(wù)市場(chǎng)的水電站盈利能力的分析方法，并將其應(yīng)用于具有調(diào)節(jié)能力的水庫(kù)電站中，給電站的運(yùn)行提供了思路。

不難看出，現(xiàn)有研究側(cè)重于電力市場(chǎng)模式下的中長(zhǎng)期計(jì)劃的制定，要么考慮單電站在現(xiàn)貨市場(chǎng)模式的盈利能力分析，或者從電網(wǎng)角度探討多源電力系統(tǒng)短期運(yùn)行方式，而現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下如何從發(fā)電企業(yè)角度確定梯級(jí)水電站聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行方式缺乏針對(duì)性的研究。因此，本文以大渡河瀑布溝以下梯級(jí)電站為實(shí)例，探索梯級(jí)統(tǒng)一競(jìng)價(jià)模式下的日內(nèi)尺度的聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行問(wèn)題，本文的主要貢獻(xiàn)在于提出了一種適用于發(fā)電企業(yè)在現(xiàn)貨競(jìng)價(jià)階段的梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度計(jì)算模型-期望電量最大模型，該模型通過(guò)驅(qū)使梯級(jí)電站整體在負(fù)荷需求較大時(shí)段多發(fā)電，在保障梯級(jí)上下游水量電量匹配的同時(shí)追求較大的經(jīng)濟(jì)效益，可以作為現(xiàn)貨競(jìng)價(jià)中電量方案的參考。

1 模 型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

由于現(xiàn)貨市場(chǎng)下的梯級(jí)電站各時(shí)段的電價(jià)具有差異性，類似于分時(shí)電價(jià)政策，采用發(fā)電效益最大作為梯級(jí)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)被認(rèn)為是較好的處理方式，因此面向現(xiàn)貨市場(chǎng)的梯級(jí)電站優(yōu)化運(yùn)行方式亦可以采用發(fā)電效益最大化模型。目標(biāo)函數(shù)如式（1）：

式中：Qi，t為電站i在時(shí)段t的發(fā)電流量，m3∕s；Mt為時(shí)段t的跨度，s；T為調(diào)度期內(nèi)計(jì)算總時(shí)段數(shù)；N為梯級(jí)電站總數(shù)；Ki為電站i的綜合出力系數(shù)；hi，t為第i個(gè)電站在時(shí)段t的凈水頭，m；λt為時(shí)段t的出清價(jià)格。

然而，在現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)階段，式（1）中的出清價(jià)格是未知的，因此該參數(shù)將是一個(gè)考慮外部隨機(jī)因素影響的預(yù)測(cè)值。已有研究通過(guò)將逐時(shí)段的出清電價(jià)視為馬爾可夫過(guò)程，再采用時(shí)序預(yù)測(cè)方法如自回歸移動(dòng)平均模型、自回歸條件異方差模型等實(shí)現(xiàn)電價(jià)預(yù)測(cè)［16］，再基于預(yù)測(cè)值進(jìn)行方案計(jì)算。

需要注意的是：基于時(shí)序預(yù)測(cè)方法的電價(jià)預(yù)測(cè)依賴長(zhǎng)系列的實(shí)際電價(jià)資料，由于四川省現(xiàn)貨市場(chǎng)仍處于逐步建立階段，缺乏足夠支撐電價(jià)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；此外，考慮到現(xiàn)貨市場(chǎng)要求電網(wǎng)公司公布區(qū)域電網(wǎng)下一日的負(fù)荷需求曲線，作為現(xiàn)貨報(bào)價(jià)的公有信息，根據(jù)一般經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律，價(jià)格隨商品需求的增加而上漲，反之亦然。研究采用電力系統(tǒng)日負(fù)荷需求曲線標(biāo)幺值參數(shù)替代預(yù)測(cè)的電價(jià)參數(shù)，建立了梯級(jí)電站聯(lián)合運(yùn)行期望電量最大模型，通過(guò)在傳統(tǒng)梯級(jí)發(fā)電量最大化模式的基礎(chǔ)上，乘以各時(shí)段下一日負(fù)荷需求曲線標(biāo)幺值作為權(quán)重系數(shù)，得到各時(shí)段的期望電量值，式（1）轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)如式（2）所示：

式中：δt為時(shí)段t的電網(wǎng)負(fù)荷需求標(biāo)幺值；其他符號(hào)同前。

1.2 約束條件

（1）考慮滯時(shí)的水量平衡約束。

式中：Gi，t-1、Gi，t分別代表電站i在t時(shí)段初、末蓄水量，m3；qi，t、γ分別表示電站i與電站i-1 的t時(shí)段區(qū)間匯流量和水流滯時(shí)；Qi-1，t-γ表示上游電站i-1在t-γ時(shí)段的下泄流量。

（2）電站出力限制。

式中：Pi，tmax、Pi，tmin分別表示電站i的出力上下限制。

（3）水庫(kù)蓄水量約束。

式中：Gi，tmin、Gi，tmax分別表示電站i的蓄水量大小限制。

（4）電站出力綜合爬坡約束。

式中：CPi為電站i的出力爬坡率限制；ΔPi，t為電站在時(shí)段t的出力變化幅度。

（5）機(jī)組過(guò)機(jī)流量約束。

式中：Qimin、Qimax分別表示電站i的機(jī)組過(guò)機(jī)流量的最小值與最大值。

（6）日初末水位限制。通常以水定電的日優(yōu)化調(diào)度計(jì)算需明確計(jì)算周期的初末水位值。

式中：Zc、Zm分別表示電站的計(jì)算時(shí)段初末水位；Const為某一個(gè)定值。

（7）變量非負(fù)約束。上述所有變量均為非負(fù)變量。

2 計(jì)算方法

澳大利亞學(xué)者M(jìn)irjalili 通過(guò)觀察研究蜻蜓的群體覓食行為提出了蜻蜓算法（DA），作為一種仿生型智能型算法，其尋優(yōu)計(jì)算思路與現(xiàn)有相對(duì)成熟的GA、PSO 等算法類似，主要通過(guò)生成初始種群、適應(yīng)度計(jì)算、迭代與進(jìn)化等步驟實(shí)現(xiàn)，如圖1 所示。不同的是DA 的飛行（進(jìn)化）計(jì)算流程通過(guò)模擬蜻蜓的捕食行為來(lái)實(shí)現(xiàn)［17，18］，該飛行（進(jìn)化）尋優(yōu)機(jī)制可以表示為蜻蜓群體分離、對(duì)齊與聚集，食物吸引與天敵驅(qū)散5個(gè)步驟。

圖1 蜻蜓算法尋優(yōu)計(jì)算主要思路Fig.1 Main optimization calculation process of DA

（1）分離，表示解集空間中各解保持一定的距離，避免與鄰近的解發(fā)生相互碰撞，意為避免各解距離太近降低尋優(yōu)效率：

式中：Ek為解k的分離度；D表示當(dāng)前解的位置；Dj代表第j個(gè)鄰近解的位置；J代表解集空間中第k個(gè)解的鄰近解的數(shù)量。

（2）對(duì)齊，表示某個(gè)解與其鄰近解位置更新幅度的相同程度，目的是使解集空間中的某一區(qū)域的解具有往某一較優(yōu)位置整體逼近的趨勢(shì)：

式中：Uk為解k的對(duì)齊度；Vj代表第j個(gè)鄰近解的位置更新幅度；其他符號(hào)意義同前。

（3）聚集，表示某個(gè)解具有朝著其附近較優(yōu)解個(gè)體靠近的趨勢(shì)，目的是使解更多地往更優(yōu)化的位置變動(dòng)，提高最優(yōu)解附近解的數(shù)量：

式中：Bk為解k的聚集度；其他符號(hào)意義同前。

（4）食物吸引，食物是指某一次迭代計(jì)算中最優(yōu)解的位置，目的是使某個(gè)解具有向最優(yōu)解靠近的趨勢(shì)，提高當(dāng)前最優(yōu)解附近的解數(shù)量：

式中：Sk為解k的食物吸引度；D+代表當(dāng)前計(jì)算中最優(yōu)解的位置。

（5）天敵驅(qū)散，天敵是當(dāng)前迭代計(jì)算中最差解（目標(biāo)函數(shù)值最低），目的是使各解盡可能遠(yuǎn)離最差的解，提高尋優(yōu)計(jì)算效率：

式中：Tk為解k的天敵驅(qū)散度；D-代表當(dāng)前計(jì)算中最差解的位置。

解k的位置更新步長(zhǎng)：

解的位置更新：

式中：e、u、b、s、t分別表示分離度、對(duì)齊度、聚集度、食物吸引度、天敵驅(qū)散度的影響系數(shù)；β代表慣性系數(shù)；l代表反復(fù)迭代計(jì)數(shù)下標(biāo)；其他符號(hào)意義同前。

整體蜻蜓算法的計(jì)算流程如圖2所示。

圖2 蜻蜓算法計(jì)算流程圖Fig.2 Calculation logic of dragonfly algorithm

3 用電負(fù)荷與出清價(jià)格相關(guān)特征分析

模型目標(biāo)式（2）的目的是驅(qū)使梯級(jí)電站在負(fù)荷需求較高時(shí)段多發(fā)電，以達(dá)到追求較高發(fā)電效益的目標(biāo)，因此該模型目標(biāo)式（1）轉(zhuǎn)化成式（2）的可行性充分依賴于電力市場(chǎng)中用電負(fù)荷與出清價(jià)格之間是否有具有良好的相關(guān)性。受限于四川電力市場(chǎng)資料的缺失，研究選用充分競(jìng)爭(zhēng)的北歐電力市場(chǎng)公布的2019年1月1日至9月8日共251 d的逐小時(shí)用電需求及出清價(jià)格趨勢(shì)分析電力市場(chǎng)下用電負(fù)荷與出清價(jià)格的相關(guān)性。初步選取了3個(gè)連續(xù)10 d數(shù)據(jù)繪制負(fù)荷需求-出清價(jià)格過(guò)程圖，如圖3所示。

圖3 負(fù)荷需求與出清價(jià)格變化過(guò)程Fig.3 Processes of load demand and market clearing price

圖3 表明，負(fù)荷需求與電價(jià)變化過(guò)程波動(dòng)形態(tài)具有顯著的相似性，兩條曲線的高峰、低谷出現(xiàn)時(shí)間吻合度較高，且波動(dòng)過(guò)程具有明顯的同增同減特征。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證日內(nèi)負(fù)荷需求與電價(jià)變化間的相關(guān)性特征，本文采用線性回歸方法分析了資料系列內(nèi)每日的負(fù)荷-價(jià)格相關(guān)關(guān)系，得到了251 d 的逐日負(fù)荷-價(jià)格相關(guān)系數(shù)r，相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示：在連續(xù)的251 d中，日內(nèi)負(fù)荷-出清價(jià)相關(guān)系數(shù)大于0.8的天數(shù)占全部天數(shù)的89.6%，相關(guān)系數(shù)大于0.85的天數(shù)占比86.8%，由此可見(jiàn)，雖然影響出清價(jià)格的因素眾多，但在大部分情況下，日內(nèi)出清價(jià)格與負(fù)荷需求因素具有高度相關(guān)性。

表1 負(fù)荷需求-出清價(jià)格相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient between load demand and market clearing price

以上分析表明，在競(jìng)爭(zhēng)性的電力市場(chǎng)中，負(fù)荷需求與出清價(jià)格的波動(dòng)變化具有顯著的同步性，且各日尺度內(nèi)的負(fù)荷與出清價(jià)相關(guān)性明顯，相關(guān)系數(shù)較大。因此電力作為一種商品，其價(jià)格變動(dòng)基本滿足“商品需求增加則價(jià)格增加、商品需求減少則價(jià)格降低”的一般經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律。

可以認(rèn)為，四川電力市場(chǎng)在充分引入自由競(jìng)爭(zhēng)的條件下，日尺度內(nèi)出清價(jià)格與負(fù)荷需求也將具有較強(qiáng)的同增同減波動(dòng)特征與較高的相關(guān)性，尤其是用電需求的高峰時(shí)段，往往也是出清價(jià)格的高峰時(shí)段，因此在1.1 節(jié)模型目標(biāo)函數(shù)中采用負(fù)荷需求趨勢(shì)過(guò)程近似替代價(jià)格波動(dòng)過(guò)程指導(dǎo)梯級(jí)電站發(fā)電運(yùn)行，追求的效果是在負(fù)荷需求高峰時(shí)段多發(fā)電的同時(shí)，獲得較多的發(fā)電效益，模型具有較好的可信度。

4 實(shí)例計(jì)算

4.1 概 況

大渡河干流全長(zhǎng)約1 062 km，天然落差4 175 m，年徑流量470 億m3，流域水力資源豐富。如圖4所示，大渡河下游河段落差大，水能資源富集，適合大規(guī)模梯級(jí)水電站開(kāi)發(fā)，該河段瀑布溝、深溪溝、枕頭壩一級(jí)、沙坪二級(jí)、龔嘴、銅街子梯級(jí)六站隸屬于同一業(yè)主，便于現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下統(tǒng)一競(jìng)價(jià)工作的開(kāi)展。梯級(jí)總裝機(jī)679.5 萬(wàn)kW，其中瀑布溝作為四川省調(diào)峰調(diào)頻骨干電源，主要功能為發(fā)電，同時(shí)具有攔沙、防洪等綜合利用效益，各電站主要參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 大渡河下游梯級(jí)各電站主要參數(shù)Tab.2 Main parameters of cascade hydropower stations

圖4 大渡河下游梯級(jí)電站分布圖Fig.4 Hydropower plants on downstream of Dadu River

4.2 結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證模型與計(jì)算方法的有效性，本研究采用C#語(yǔ)言，基于VISUAL STUDIO 2017 平臺(tái)，編制了大渡河流域面向現(xiàn)貨市場(chǎng)的優(yōu)化運(yùn)行調(diào)度計(jì)算軟件，并選擇某典型日進(jìn)行模擬計(jì)算，模型中設(shè)置蜻蜓個(gè)數(shù)為40，最大飛行計(jì)算次數(shù)為500，得到梯級(jí)電站出力過(guò)程及各電站的運(yùn)行過(guò)程分別如圖5、圖6所示。

圖5 梯級(jí)總出力過(guò)程Fig.5 Total output process of cascade power plats

圖6 梯級(jí)各電站運(yùn)行過(guò)程Fig.6 Operation process of cascade reservoirs

如圖5 所示，梯級(jí)電站出力過(guò)程兩個(gè)高峰時(shí)段出現(xiàn)時(shí)間為時(shí)段41～44、77～80，與負(fù)荷需求高峰時(shí)間一致，負(fù)荷需求低谷時(shí)段（13～16、53～60）也是梯級(jí)整體出力較低的時(shí)段，可見(jiàn)梯級(jí)電站出力過(guò)程總體與電力負(fù)荷需求過(guò)程趨勢(shì)一致，該模型能夠追蹤電網(wǎng)負(fù)荷需求變化，在負(fù)荷需求高峰時(shí)段多發(fā)電，負(fù)荷需求低谷時(shí)段相對(duì)少發(fā)電，預(yù)計(jì)出清后能取得可觀的經(jīng)濟(jì)效益，能實(shí)現(xiàn)水能資源的經(jīng)濟(jì)利用。需要說(shuō)明的是，模型中以電力系統(tǒng)負(fù)荷需求標(biāo)幺值替換變動(dòng)的電價(jià)，追求的是梯級(jí)出力過(guò)程與負(fù)荷需求總體趨勢(shì)一致，并非所有時(shí)段均需保持一致，如21～32時(shí)段中，負(fù)荷需求增加，但是梯級(jí)出力在降低，原因是在梯級(jí)各電站的運(yùn)行計(jì)劃的限制下，梯級(jí)日總發(fā)電水量有限，該時(shí)段梯級(jí)電站降低出力，是為了節(jié)約發(fā)電水量，提高發(fā)電水頭，并在41～44高峰時(shí)段盡可能多發(fā)電，以提高整體發(fā)電效益。

此外，可以預(yù)見(jiàn)的是，在梯級(jí)水電站日前現(xiàn)貨競(jìng)價(jià)中，將模型計(jì)算結(jié)果作為報(bào)量方案的依據(jù)，如在各時(shí)段中，在模型計(jì)算的上下游各電站出力基礎(chǔ)上，給與同樣的申報(bào)價(jià)格，組成量?jī)r(jià)方案上報(bào)，能確保出清后的各電站運(yùn)行方式總體保持日內(nèi)梯級(jí)上下游水量匹配的狀態(tài)，避免“有電缺水”或“有水缺電”的情況發(fā)生。

關(guān)于梯級(jí)各電站的運(yùn)行方式，如圖6所示，由于存在兩個(gè)電價(jià)高峰（電力需求高峰），梯級(jí)各電站出力存在兩個(gè)對(duì)應(yīng)時(shí)段的高峰，水庫(kù)水位也對(duì)應(yīng)存在兩個(gè)明顯的蓄水與放水過(guò)程，此舉盡可能提高了梯級(jí)電站的期望發(fā)電效益，表明模型計(jì)算結(jié)果整體滿足電價(jià)低谷時(shí)段蓄水，高峰時(shí)段消落的一般調(diào)度規(guī)律。另外，優(yōu)化運(yùn)行過(guò)程中梯級(jí)各電站均不存在棄水，各電站出力變幅未突破爬坡率限制，模型計(jì)算時(shí)間約120 s，能夠滿足實(shí)用的需求，可以作為梯級(jí)水電站優(yōu)化方案求解的有效方式。

5 結(jié)論與展望

從四川省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的實(shí)際出發(fā)，探討了流域梯級(jí)電站統(tǒng)一競(jìng)價(jià)的優(yōu)化運(yùn)行方案制定問(wèn)題，取得結(jié)論如下：

富水電力市場(chǎng)環(huán)境下，梯級(jí)水電站統(tǒng)一競(jìng)價(jià)方式具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，采用基于期望電量最大模型得到梯級(jí)電站的聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行方式可以作為現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)方式的參考。不僅能追求水能資源的高效利用，獲得較高的效益，還能避免梯級(jí)電站單獨(dú)競(jìng)價(jià)帶來(lái)的出清后上下游水量不匹配問(wèn)題。但由于現(xiàn)行的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)制尚未完善，梯級(jí)水電站現(xiàn)貨市場(chǎng)下的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題在競(jìng)價(jià)方案制定中，如何深入考慮價(jià)格因素變化、考慮中長(zhǎng)期市場(chǎng)的影響及多業(yè)主的聯(lián)合優(yōu)化等問(wèn)題仍需深入研究。

模型目標(biāo)中基于負(fù)荷需求過(guò)程指導(dǎo)梯級(jí)電站運(yùn)行，依賴于日尺度內(nèi)負(fù)荷需求與出清價(jià)格具有較好的相關(guān)性這一前提，由于四川省電力市場(chǎng)與北歐電力市場(chǎng)相關(guān)競(jìng)價(jià)機(jī)制并不完全一致，其負(fù)荷需求與出清價(jià)格的相關(guān)性特征有待電力市場(chǎng)投入運(yùn)行后進(jìn)一步分析驗(yàn)證。