梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度算法研究及軟件開(kāi)發(fā)

費(fèi)如君,盧毓偉,樊紹華,周怡先,齊明臣

(1.中國(guó)水電顧問(wèn)集團(tuán)中南勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,湖南 長(zhǎng)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(jí)開(kāi)發(fā)和水電站群增多,各電網(wǎng)公司和流域開(kāi)發(fā)公司對(duì)于梯級(jí)水電站聯(lián)合調(diào)度和精細(xì)化調(diào)度的要求也越來(lái)越高.而梯級(jí)水電站群優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題本身是一個(gè)約束和限制條件相對(duì)復(fù)雜的高維、非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題,因此建立一個(gè)既能滿(mǎn)足眾多約束條件又兼顧計(jì)算時(shí)間和計(jì)算精度的求解梯級(jí)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型的方法顯得尤為必要.

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于動(dòng)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(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的 "維數(shù)災(zāi)"問(wèn)題、POA算法比較依賴(lài)初始狀態(tài)[1-2]、遺傳算法[3]和粒子群算法[4]過(guò)收斂易早熟等.為此,本文以逐次逼近動(dòng)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(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度實(shí)例進(jìn)行研究,并進(jìn)行了軟件的開(kāi)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(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度是研究一天或幾天的時(shí)間內(nèi),在滿(mǎn)足電站各種約束的條件下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)用水和負(fù)荷分配[6-8].一般說(shuō)來(lái),水電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度主要采用兩大類(lèi)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(guò)程一定下用水量最小或梯級(jí)蓄能最大準(zhǔn)則.本文在考慮梯級(jí)各水庫(kù)的蓄水、水位限制、水流滯時(shí)、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(jí)總發(fā)電量最大化為準(zhǔn)則,建立梯級(jí)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(jí)水電站總發(fā)電量;NP為梯級(jí)水電站發(fā)電保證率;Ai為第i個(gè)電站出力系數(shù);Qi,t為第i個(gè)電站在第t時(shí)段發(fā)電流量,m3/s;N為梯級(jí)水電站總數(shù);Hi,t為第i個(gè)電站在第t時(shí)段平均發(fā)電凈水頭,m;T為調(diào)度期內(nèi)計(jì)算總時(shí)段數(shù);Mt為第t時(shí)段分鐘數(shù),min.

1.2 約束條件

水量平衡約束

水庫(kù)蓄水量約束

水電站機(jī)組過(guò)水能力流量約束

電站出力約束

水庫(kù)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(gè)電站第t時(shí)段初、末水庫(kù)蓄水量,m3;qi,t為第i個(gè)電站第t時(shí)段入庫(kù)流量,m3/s;Si,t為第i個(gè)電站第t時(shí)段棄水流量,m3/s;Δt為計(jì)算時(shí)段長(zhǎng)度,s;Vit,min,Vit,max分別為第i個(gè)電站第t時(shí)段應(yīng)保證的水庫(kù)最小蓄水量和允許的水庫(kù)最大蓄水量,m3(考慮到防洪要求);Qit,min為第i個(gè)電站第t時(shí)段所要求的最小過(guò)機(jī)流量,m3/s;Qit,max為第i個(gè)電站第t時(shí)段最大過(guò)機(jī)流量,m3/s;Ni,min為第i個(gè)電站允許的保證出力,MW;Ni,max為第i個(gè)電站的裝機(jī)容量,MW;Ri,t為第i水庫(kù)第t時(shí)段的平均入庫(kù)流量,m3/s;Δti-1為第i-1電站到第i電站的水流滯時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)段數(shù);Ii,t為第t時(shí)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(wèn)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(jí)短期優(yōu)化調(diào)度部分的主要界面見(jiàn)圖2~圖7.

圖1 梯級(jí)調(diào)度系統(tǒng)功能模塊

圖2 系統(tǒng)主界面

圖3 梯級(jí)調(diào)度短期優(yōu)化調(diào)界面

2 軟件開(kāi)發(fā)

本梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng) (見(jiàn)圖1)開(kāi)發(fā)選擇微軟公司的Visual Studio.NET,數(shù)據(jù)訪問(wèn)基于Web Service,實(shí)現(xiàn) C/S(客戶(hù)/服務(wù)器)與 B/S(瀏

圖4 人機(jī)交互

圖5 方案存庫(kù)

圖6 方案會(huì)商示意

圖7 結(jié)果圖表顯示對(duì)比

3 實(shí) 例

阿蓬江為烏江下游右岸的一級(jí)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(yáng)寺、舟白、漁灘、箱子巖、大河口和梯子洞6座水電站水庫(kù) (見(jiàn)圖8),其中朝陽(yáng)寺和大河口水庫(kù)為不完全年調(diào)節(jié)水庫(kù),其他的均為日調(diào)節(jié)水庫(kù).由于重慶烏江電力有限公司 (以下簡(jiǎn)稱(chēng) "公司")對(duì)朝陽(yáng)寺尚無(wú)調(diào)度權(quán),現(xiàn)階段主要是對(duì)朝陽(yáng)寺以下的5個(gè)電站 (見(jiàn)表1)進(jìn)行梯級(jí)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度.該流域?qū)儆谏絽^(qū)型河流,各電站對(duì)下游河道沒(méi)有防洪任務(wù),因此水庫(kù)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(jí)發(fā)電量最大模型是合適的.

圖8 阿蓬江流域梯級(jí)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(duì)梯級(jí)水電站短期發(fā)電進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算,調(diào)度結(jié)果見(jiàn)表2.值得說(shuō)明的是, PSO算法在短期調(diào)度中,由于計(jì)算時(shí)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(huì)有差異,本文利用PSO算法進(jìn)行優(yōu)化求解時(shí)是通過(guò)多次計(jì)算選擇一個(gè)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(shí)踐中的應(yīng)用.

表2 梯級(jí)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果對(duì)比

由3種算法的計(jì)算結(jié)果可以看出,改進(jìn)DPSA算法由于在對(duì)初始解的考慮上更為充分,且將多維問(wèn)題分解成一維,其計(jì)算時(shí)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(cuò)的解,但其解不是唯一的;而POA算法在梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度中并沒(méi)有從水庫(kù)數(shù)量的角度去降維,因此求解的時(shí)間稍長(zhǎng),若要解決更加復(fù)雜的水庫(kù)群調(diào)度問(wèn)題,其缺點(diǎn)則會(huì)凸顯.3種算法在水庫(kù)日調(diào)度中計(jì)算得到的梯級(jí)發(fā)電量幾乎一致.這是由于計(jì)算中各水庫(kù)并無(wú)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(jí)水庫(kù)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(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度對(duì)于模型的求解精度和時(shí)間有著較高的要求,但目前傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和智能算法對(duì)于多維水庫(kù)的優(yōu)化問(wèn)題在計(jì)算耗時(shí)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(jí)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(shí)時(shí)運(yùn)算效率高,能夠?yàn)樘菁?jí)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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