考慮分時電價的水電站調(diào)度圖優(yōu)化研究

楊峰峰

(遼寧省水利水電勘測設(shè)計研究院，遼寧 沈陽 110006)

考慮分時電價的水電站調(diào)度圖優(yōu)化研究

楊峰峰

(遼寧省水利水電勘測設(shè)計研究院，遼寧 沈陽 110006)

本文以獅子灘水電站為例，將分時電價理論加入到水電站調(diào)度圖理論進行研究，建立了考慮分時電價的水電站優(yōu)化調(diào)度模型，應(yīng)用改進的遺傳算法進行優(yōu)化模型計算。結(jié)果表明:考慮分時電價的水電站調(diào)度總發(fā)電量減少，峰電增加，可減少電力系統(tǒng)負(fù)擔(dān)，增加發(fā)電效益。

水電站；分時電價；調(diào)度

現(xiàn)有水電站優(yōu)化調(diào)度圖中，往往僅考慮發(fā)電量最大化，而忽略了電價的影響。隨著工農(nóng)業(yè)迅速發(fā)展，電力負(fù)荷中峰谷差越來越大，用電高峰時，電力負(fù)荷相當(dāng)高，滿足需求難度大，相應(yīng)電價高，而用電負(fù)荷低時，又有大量負(fù)荷剩余，此時，應(yīng)制定分時電價，以發(fā)電最大效益為目標(biāo)函數(shù)進行水電站調(diào)度。

1 分時電價

水電以其發(fā)電調(diào)節(jié)性能好的優(yōu)勢，降低火電系統(tǒng)購電價格, 最大限度參與調(diào)峰，盡可能地保證火電機組持續(xù)運行，減少火電機組開停機次數(shù)。實時電價能真實地反映電力生產(chǎn)的成本，峰電的價格適當(dāng)提高，谷電的價格適當(dāng)降低，有利于引導(dǎo)人們用電方向及用經(jīng)濟手段控制峰谷差距，是電價向市場化發(fā)展的趨勢。

水電站出力與電價是線性關(guān)系，發(fā)電時間越多，平均出力越大，對應(yīng)的電價越小，現(xiàn)在水電站發(fā)電很少考慮峰谷電價的影響。根據(jù)水電站發(fā)電未來發(fā)展趨勢及負(fù)荷曲線特點，將一天24小時劃分為峰、平、谷三個時段。本文中，將高峰時段確定為9:00—17:00，低谷時段23:00—次日7:00；其余時間為平段。每個時段8h。水電站以裝機容量發(fā)電，先發(fā)峰電8h，然后再發(fā)平電，最后發(fā)谷電。

根據(jù)電價的不同，假定峰電價格為1元/(kW·h)，谷電價格為0.30元/(kW·h)，平電價格為0.50元/(kW·h)，時段電價C(t)和平均出力N的關(guān)系為：

(1)

式中C(t)——時段電價，元/(kW·h)；Nc——水電站裝機容量，kW。

2 優(yōu)化模型與求解

2.1 優(yōu)化模型

優(yōu)化模型以調(diào)度線每個時段特征值作為優(yōu)化變量進行優(yōu)化，減少運算次數(shù)，提高運算速度。

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

在一定的發(fā)電保證率約束下，使水電站多年平均發(fā)電效益最大：

(2)

Nm(Zm(t))——水電站第m年第t時段平均出力，kW；

ΔT(t)——t時段的時段長，h；

Ta——一個調(diào)節(jié)年度的總時段數(shù)；

C(t)——t時段的電價，元/(kW·h)，反映了峰谷電價差異。

2.1.2 約束條件

a. 水電站入庫、出庫水量平衡：

(3)

式中V(t)，V(t+1)——水電站初、末庫容，m3；

Qin(t)，Qp(t)——水電站來流量和下泄量，m3/s。

b. 水電站最大、最小庫容約束：

(4)

式中Vmin(t+1)——水電站死庫容，m3；Vmax(t+1)——汛期限制水位對應(yīng)的庫容或正常蓄水位對應(yīng)的庫容，m3。

c. 預(yù)想出力約束：

(5)

式中Ny——電站第t時段的可能最大出力，kW。

d. 水位—庫容關(guān)系約束：

(6)

e. 水電站下游水位—流量關(guān)系曲線：

(7)

f. 水頭損失與發(fā)電流量關(guān)系曲線：

(8)

式中α——水電站水頭損失系數(shù)；Qc(t)——水電站t時段實際發(fā)電流量。

g. 發(fā)電保證率約束條件：

(9)

式中Np——水電站的保證出力，kW；pb——水電站發(fā)電保證率。

h. 水電站初始、終止庫水位約束：

(10)

(11)

式中Z0——水電站初蓄水位，m，為給定值；Zend——水電站最終蓄水位，m，可以不給定。

2.2 優(yōu)化模型求解

采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法，此算法在加速循環(huán)計算時，以優(yōu)秀個體的變化區(qū)間作為變量的新初始變化區(qū)間，在調(diào)度線優(yōu)化計算中相當(dāng)于取優(yōu)秀調(diào)度線的上、下包線，隨著廊道的收縮而逐漸收斂。

3 工程實例

獅子灘水電站為大(2)型工程，主要建筑物為2級，設(shè)計洪水標(biāo)準(zhǔn)為100年一遇，校核洪水標(biāo)準(zhǔn)為2000年一遇。正常蓄水位347.00m，前汛期防洪限制水位346.30m，后汛期防洪限制水位346.80m，死水位328.50m 。發(fā)電保證率90%，保證出力15100kW，裝機容量54200kW。調(diào)節(jié)庫容7.30億m3，庫容系數(shù)49%，電站具有多年調(diào)節(jié)能力。

按本文所建模型，采用1958年5月—2005年4月總計48年逐月徑流資料對調(diào)度圖進行優(yōu)化計算。 對于實數(shù)編碼的加速遺傳算法，設(shè)置種群個數(shù)為400個，最優(yōu)個體數(shù)為30個。

目標(biāo)函數(shù)采取2個方案，方案1目標(biāo)函數(shù)為發(fā)電效益最大；方案2目標(biāo)函數(shù)為發(fā)電量最大。各方案見下圖，計算結(jié)果見下表。

不同方案調(diào)度圖

方 案平均棄水/(m3/s)平均水位/m平均出力/kW年保證率/%原調(diào)度圖3.645342.7823586.7790方案12.960340.9724341.2790方案22.560341.0624556.9490

從上圖(a)可以看出，蓄水期方案1上調(diào)度線比常規(guī)調(diào)度圖要高許多，加大了經(jīng)濟效益，增加了一定棄水風(fēng)險，并且枯水期的保證出力區(qū)明顯比常規(guī)調(diào)度圖的保證出力區(qū)要大得多。

從上圖(b)可以看出，蓄水期時考慮分時電價影響的水電站基本調(diào)度線要比以發(fā)電量最大為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化調(diào)度圖的基本調(diào)度線高一些，枯水期水位下降得要快一些，枯水期保證出力區(qū)間減小。

從上表中可以看出，方案1和方案2都比常規(guī)調(diào)度圖減少了棄水。方案1比方案2棄水要多，這是因為蓄水前期方案1水位蓄得高，后期增加了棄水，方案1平均出力比方案2要小一些，這是分時電價和發(fā)電規(guī)則造成的，方案1出力小，表明發(fā)電時間少，繼而峰電發(fā)的比例就增加了，因為規(guī)則給定是先發(fā)峰電再發(fā)平電和谷電，大大提高了發(fā)電效益。

4 結(jié) 語

本文制定了水電站分時電價，因為簡單劃分，只能反映整體規(guī)律，實際運用時，實時電價應(yīng)用更復(fù)雜。制定分時電價是一個趨勢，水電站考慮分時電價的影響并進行合理的調(diào)度，增加峰電，減少谷電，可緩解、平衡電力市場的需求與壓力。

[1] 楊延偉，陳森林，黃馗，等.考慮光滑約束的水庫發(fā)電調(diào)度圖優(yōu)化方法研究[J].水電能源科學(xué)，2010(8)：133-136.

[2] 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.

[3] 王錫凡.關(guān)于電價制定方法的初步探討[J].中國電力，1999(6):3-5.

[4] Chen L.Real coded genetic algorithm optimization of long term reservoir operation[J].Journal of the American Water Resources Association,2003(5):1157-1165.

Study on Optimization of Hydropower Station’s Dispatching Diagram Considering Time-of-use (TOU) Price

YANG Fengfeng

(InvestigationandDesignInstituteofWaterResourcesandHydropowerofLiaoningProvince,Shenyang110006,China)

Taking the Shizitan hydropower station as an example, this paper adds the theory of time-of-use price (TOU)to the theory of dispatching diagram of hydropower station, establishes the optimization dispatching model of hydropower station considering the time-of-use price, and applies the improved genetic algorithm in the calculation of optimization model. The results show that the total dispatching generated energy of the hydropower station decreases and the peak power increase, which can reduce the burden of the power system and increase the power generation efficiency.

hydropower station; time-of-use price(TOU); dispatching

10.16617/j.cnki.11-5543/TK.2017.01.010

TV737

A

1673-8241(2017)01- 0032- 03