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    水電站優(yōu)化調(diào)度方法

    2017-08-23 04:25:36宋瀟
    魅力中國 2017年20期
    關鍵詞:優(yōu)化調(diào)度水電站

    宋瀟

    摘要:隨著社會經(jīng)與經(jīng)濟的發(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。但是,隨著水電站的不斷增多,如何對并網(wǎng)電廠的運行進行優(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,抽水蓄能達到了612萬千瓦。預計至2015年底,全國水電總裝機容量將會達到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73.7%[2]。

    二、水電調(diào)度的任務

    水電調(diào)度的任務是合理利用現(xiàn)有工程和技術設施,對入庫徑流進行合理調(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行業(yè)提供有效服務。

    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)境保護的目的。

    (二)經(jīng)典優(yōu)化方法

    1. 目標函數(shù)及約束條件

    Ⅰ 目標函數(shù):

    (1)

    式中 為t時刻(段)水電站所承擔負荷 的最優(yōu)發(fā)電流量; 、 、 分別為i號機組的機組(段)水頭、承擔的有功負荷及所耗用的發(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)水電站承擔的無功負荷; 為t時刻(段)i號機組承擔的無功負荷[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,它們一般反應了機組振動、預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,所以能應用于很多領域。線性規(guī)劃用于研究在線性約束條件下目標函數(shù)的極值問題。線性規(guī)劃具有基礎性的地位,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函數(shù)的數(shù)學規(guī)劃,它的目標函數(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

    并使目標函數(shù) ( , ,…, )達到最小值(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,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡算法。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡是指模擬人腦神經(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)絡系統(tǒng)[3]。這種數(shù)學模型具有高容錯性、智能化、并行分布處理能力、學習能力等特點,所以它的應用幾乎涵蓋了所有自然科學領域。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,這相當于人工網(wǎng)絡的記憶[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:

    [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:清華大學出版社,2013:446

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