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    巨型水電站跨省調(diào)峰多目標(biāo)優(yōu)化方法

    2020-03-05 03:16:18苗樹敏杜成銳王金龍王永燦
    水力發(fā)電 2020年11期
    關(guān)鍵詞:調(diào)峰出力水電站

    苗樹敏,王 亮,杜成銳,王金龍,魏 巍,王永燦,何 勇

    (1.國網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院,四川 成都 610041;2.國網(wǎng)四川省電力公司,四川 成都 610041;3.華電電力科學(xué)研究院有限公司,浙江 杭州 310030)

    0 引 言

    我國水能資源主要分布在西部特別是西南地區(qū),經(jīng)過二十年的流域梯級滾動開發(fā),已經(jīng)形成金沙江、瀾滄江、雅礱江、紅水河、烏江、大渡河等千萬千瓦級干流梯級水電系統(tǒng),其普遍具有數(shù)百萬千瓦級巨型水電站和單機(jī)容量70萬kW及以上水電機(jī)組[1],這些水電工程的發(fā)電運(yùn)行與以就地消納為主的中小流域梯級不同,需要通過超/特高壓交直流輸電網(wǎng)架送電至華東、華中、華南等經(jīng)濟(jì)負(fù)荷中心,滿足這些地區(qū)的用電和負(fù)荷調(diào)節(jié)需求[2-3]。隨著特高壓輸送通道的不斷完善,水電跨省、跨區(qū)輸電規(guī)模不斷擴(kuò)大并快速接近1億kW,如何有效且高效地發(fā)揮西南巨型水電站優(yōu)質(zhì)調(diào)節(jié)作用以滿足受端電網(wǎng)的負(fù)荷調(diào)節(jié)要求變得尤為重要和緊迫,亟需探索適合的優(yōu)化調(diào)度模型和方法以適應(yīng)西南水電系統(tǒng)新的運(yùn)行要求[4-5]。

    近些年,許多學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注水電跨省、跨區(qū)送電消納和調(diào)度問題并取得了很好的研究成果[6-7],部分成果在紅水河、瀾滄江、三峽等水電工程進(jìn)行了驗(yàn)證和應(yīng)用[8-10],本文在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)聚焦西南特大流域干流單一巨型水電站跨省送電短期調(diào)峰問題,研究多電網(wǎng)差異負(fù)荷響應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化方法,以進(jìn)一步發(fā)展多電網(wǎng)調(diào)峰優(yōu)化理論方法。

    結(jié)合西南干流跨省送電工程實(shí)際,提出巨型水電站跨省調(diào)峰多目標(biāo)優(yōu)化方法,構(gòu)建了短期多電網(wǎng)調(diào)峰模型,基于正、負(fù)理想點(diǎn)采用目標(biāo)貼近度策略處理多目標(biāo)問題,耦合出力和流量兩類約束優(yōu)化策略提出自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行求解,以便快速得到多電網(wǎng)調(diào)峰Pareto解集。在優(yōu)化算法設(shè)計(jì)中,為滿足總發(fā)電量控制,改進(jìn)了種群中個體編碼方式;為提高遺傳算法后期局部搜索能力,引入了非均勻變異策略;為提高算法收斂速度,采用了自適應(yīng)交叉變異概率,并耦合父子代混合策略以保留父代中的精英個體。

    以溪洛渡電站送電兩個省級電網(wǎng)實(shí)際問題進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示本文方法能夠有效響應(yīng)多個電網(wǎng)的差異化負(fù)荷調(diào)節(jié)需求,利用多目標(biāo)Pareto解集能夠明晰不同電網(wǎng)間的調(diào)峰影響關(guān)系,有利于快速得到合理實(shí)用的跨省送電方案。上述優(yōu)化結(jié)果為驗(yàn)證方法的可行性和合理性提供了有效的證明。

    1 多目標(biāo)優(yōu)化模型

    1.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文運(yùn)用調(diào)峰優(yōu)化目標(biāo)以充分發(fā)揮巨型水電站對受端電網(wǎng)的優(yōu)質(zhì)調(diào)節(jié)作用,并采用經(jīng)水電調(diào)節(jié)后的電網(wǎng)余留負(fù)荷的平方和最小作為目標(biāo)函數(shù)[11-12],以保證余留負(fù)荷平穩(wěn)性,減小余留負(fù)荷峰谷差,實(shí)現(xiàn)水電調(diào)峰作用??紤]一般性,下文給出兩個省級電網(wǎng)的調(diào)峰目標(biāo)函數(shù)

    (1)

    (2)

    式中,T為調(diào)度期內(nèi)時段數(shù);t為時段序號,t=0,1,2,…,T;c′1,t、c′2,t分別為t時段電網(wǎng)1、電網(wǎng)2的剩余負(fù)荷,MW。

    多目標(biāo)優(yōu)化模型

    (3)

    即在相同約束條件下,求解巨型水電站的發(fā)電出力和水庫水位,以及不同電網(wǎng)的送電過程,使得兩個受電電網(wǎng)的余留負(fù)荷平方和都達(dá)到最小。

    1.2 約束條件

    (1)總發(fā)電量控制約束

    (4)

    式中,Eg為水電站分配給g電網(wǎng)的總發(fā)電量,MW·h;ωg為水電站分配給g電網(wǎng)的發(fā)電量比例;E為水電站總發(fā)電量,MW·h。

    (2)出力控制約束

    (5)

    式中,Ng,t為t時段水電站分配給g電網(wǎng)的出力,MW;Nt為t時段水電站總出力,MW。

    (3)水量平衡約束

    Vt+1=Vt+(Qin,t-Qout,t)×Δt×108

    (6)

    Qout,t=qt+dt

    (7)

    式中,Vt、Vt+1分別為t時段初、末水庫庫容,億m3;Qin,t為t時段入庫流量,m3/s;Qout,t為t時段出庫流量,m3/s;Δt為時段長,s;qt為t時段的發(fā)電流量,m3/s;dt為t時段的棄水流量,m3/s。

    (4)庫水位約束

    (8)

    (5)出力約束

    (9)

    (6)發(fā)電流量約束

    (10)

    (7)出庫流量約束

    (11)

    2 模型求解

    2.1 多目標(biāo)處理策略

    目標(biāo)貼近度一般用于在非劣解集中尋找最接近“最優(yōu)解”,基本思想是先定義一個“最優(yōu)解”,通過計(jì)算各個非劣解與該“最優(yōu)解”的貼近度,其中貼近度最小者作為“最優(yōu)權(quán)衡解”。

    本文采用目標(biāo)貼進(jìn)度思想處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,基本原理為是將各目標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,結(jié)合權(quán)重系數(shù),計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的目標(biāo)值到正負(fù)理想點(diǎn)的加權(quán)距離,通過到正理想點(diǎn)距離相對最小,將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。

    具體步驟如下:

    (1)對各目標(biāo)Fi,分別在其可行域內(nèi)確定其取值范圍[minFi,maxFi],將{minFi}作為正理想點(diǎn),{maxFi}作為負(fù)理想點(diǎn),i=1,2。

    (2)根據(jù)目標(biāo)貼進(jìn)度計(jì)算公式,計(jì)算各目標(biāo)值的貼近度。

    (12)

    式中,F(xiàn)i為任意一個可行解的目標(biāo)函數(shù)值;gi為貼近度,即標(biāo)準(zhǔn)化后的目標(biāo)值,越小對應(yīng)的目標(biāo)越優(yōu),正、負(fù)理想點(diǎn)對應(yīng)的貼近度分別為0、1。

    (13)

    (14)

    (4)通過加權(quán)距離S1、S2將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)F

    (15)

    式中,F(xiàn)值越小,說明該可行解的多目標(biāo)值越接近正理想點(diǎn),由此可將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)。

    2.2 模型優(yōu)化方法

    本文采用遺傳算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題,將不同類型約束條件的搜索策略融入了算法搜索過程中,采用自適應(yīng)交叉變異概率提高收斂速度,同時采用聯(lián)賽法選擇,并保留父代精英個體,提高遺傳算法后期局部尋優(yōu)能力。

    2.2.1主要求解步驟

    (1)生成初始種群。根據(jù)總發(fā)電量控制約束,送往兩個電網(wǎng)的電量分別為E1、E2,則水電站調(diào)度期內(nèi)總發(fā)電量E=E1+E2。將αk,1t、αk,2t拼接起來可得到k號個體。

    (16)

    式中,k為個體編號,k=1,2,…,K,K為種群規(guī)模;Rand為[0,1]間的隨機(jī)數(shù)。

    種群中任意個體按下式計(jì)算可得到對應(yīng)的出力過程。

    (17)

    式中,Nk,1t、Nk,2t分別為k號個體在t時段分配給兩個電網(wǎng)的出力,MW。

    (2)自適應(yīng)交叉策略。交叉概率為

    (18)

    式中,Pc1=1.0,Pc2=0.6;f為該個體的適應(yīng)度;fmin、favg分別為種群中最小和平均適應(yīng)度值。

    假設(shè)要交叉的個體為k1、k2,交叉位置為cross1、cross2,具體公式為

    (19)

    (3)自適應(yīng)非均勻變異策略。變異概率Pm為

    (20)

    式中,Pm1=0.2,Pm2=0.01;f為該個體適應(yīng)度;fmin、favg分別為種群中最小和平均適應(yīng)度。

    對交叉種群Genec中每個個體按照Pm判斷是否發(fā)生變異,對需要進(jìn)行變異操作的個體按下式計(jì)算,生成交叉變異種群Genecm。假設(shè)變異個體為k,變異位置為i,則有

    (21)

    式中,Rand為0或1的隨機(jī)數(shù);r為當(dāng)前進(jìn)化代數(shù);函數(shù)Δ(x,y)值域?yàn)閇0,y],且函數(shù)值接近0的概率隨r增大而增大,具體為

    Δ(r,y)=y(1-Rand(1-r/R)b)

    (22)

    式中,R為最大進(jìn)化代數(shù),Rand為[0,1]間隨機(jī)數(shù),b為參數(shù),取值范圍為[2,5]。

    (4)父子代混合。將父代種群Gene0與交叉變異種群Genecm混合,得到一個新的混合種群Gene,種群規(guī)模為2Genesize。通過該方法,可以將父代中的精英個體保存到下一代中。

    (5)計(jì)算目標(biāo)適應(yīng)度。將混合種群Gene中每個個體轉(zhuǎn)化為相應(yīng)出力過程,再按照上文公式計(jì)算單目標(biāo)值F,將其作為適應(yīng)度;適應(yīng)度值越小,個體越優(yōu)。

    (6)聯(lián)賽法選擇。對混合種群Gene按照一定的選擇概率Pr無重復(fù)的選擇出Pr×2Genesize個個體,在這些個體中選擇適應(yīng)度最小個體遺傳到下一代;重復(fù)Genesize次,得到新父代種群Gene0。

    (7)對新得到的父代種群重復(fù)步驟(2)-(6),直到達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù),輸出優(yōu)化結(jié)果。

    2.2.2約束處理策略

    上文在生成初始種群時已考慮總發(fā)電量控制和出力控制約束,故對任意種群中全部個體都能保證滿足這兩項(xiàng)約束。對于流量和出力兩類約束,需要對產(chǎn)生約束破壞的個體進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整,使其滿足全部約束條件,具體策略如下:

    2.2.2.1 出力類約束處理策略

    這類約束包括機(jī)組限制運(yùn)行區(qū)約束和出力限制線約束,即各時段出力需要同時滿足上下限范圍并避開機(jī)組限制區(qū),對此可取交集轉(zhuǎn)化為同一個約束。

    (23)

    逐時段進(jìn)行第一輪調(diào)整,直至t=T-1。此時若(NT-N′T-1+NT-1)滿足上述約束,則調(diào)整結(jié)束;若不滿足,則取最接近邊界值并記為N′T,將取為(N1-N′T+NT),進(jìn)行第二輪調(diào)整,此時只要某一個時刻出力能夠直接滿足上述約束即可結(jié)束調(diào)整。

    2.2.2.2 流量類約束處理策略

    這類約束包括出庫流量約束和發(fā)電流量約束,首先采用以電定水算法,將經(jīng)出力類約束調(diào)整后的出力過程轉(zhuǎn)化為流量過程,具體步驟如下:

    (2)按以下過程計(jì)算時段末水位Zt+1對應(yīng)的出力Nt。

    (24)

    若qt不滿足約束,則進(jìn)行如下調(diào)整

    (25)

    若滿足約束條件,則跳過上述調(diào)整,以水定電計(jì)算Nt。

    (26)

    式中,Z(·)為水位庫容關(guān)系函數(shù);Zw(·)為尾水位-泄量關(guān)系函數(shù);NHQ(·)為水-電轉(zhuǎn)換關(guān)系函數(shù)。

    (4)根據(jù)Nt所處出力區(qū)間,確定時段末水位上下限,然后重復(fù)第2、3步,直至滿足精度要求,對應(yīng)的水位和流量即為所求值。

    3 實(shí)例分析

    本文通過溪洛渡水電站跨省送電實(shí)際工程進(jìn)行模型方法驗(yàn)證。溪洛渡左右岸各有9臺機(jī)組,單機(jī)容量70萬kW,總裝機(jī)1 260萬kW,其中左岸機(jī)組接入國家電網(wǎng),主要向華東、華中地區(qū)及四川省送電;右岸機(jī)組接入南方電網(wǎng),主要向廣東和云南省送電,本文主要考慮華東和南方兩個受端省級電網(wǎng),分別記為電網(wǎng)A和電網(wǎng)B。溪洛渡正常蓄水位600.00 m,汛限水位560.00 m,死水位540.00 m,具有季調(diào)節(jié)能力。由于受端電網(wǎng)間的日負(fù)荷差異較大,如何安排溪洛渡水電站跨省送電以有效緩解電網(wǎng)調(diào)峰壓力是非常重要和必要的。下文主要從單目標(biāo)調(diào)峰和多目標(biāo)調(diào)峰兩個方面分別進(jìn)行分析。

    (1)只考慮電網(wǎng)A調(diào)峰情況,即F1的權(quán)重系數(shù)取為1,F(xiàn)2取為0時,結(jié)果見圖1。電網(wǎng)A剩余負(fù)荷的平方和為3.217×1011MW2,最大峰谷差21 902 MW,相比等出力情況下剩余負(fù)荷平方和3.256×1011MW2減少了1.2%,原最大峰谷差28 389 MW減少了22.9%,具有顯著調(diào)峰效果;而電網(wǎng)B剩余負(fù)荷的平方和為1.746×1011MW2,最大峰谷差16 172 MW,相比等出力情況下剩余負(fù)荷平方和1.737×1011MW2增加了0.05%,原最大峰谷差13 679 MW增加了18.2%,顯然未滿足調(diào)峰需要。

    圖1 單目標(biāo)電網(wǎng)調(diào)峰情況

    圖2 單目標(biāo)電網(wǎng)調(diào)峰情況

    (2)只考慮電網(wǎng)B調(diào)峰情況,即F1的權(quán)重系數(shù)取為0,F(xiàn)2取為1時,結(jié)果見圖2。電網(wǎng)B剩余負(fù)荷的平方和1.724×1011MW2,相比減少了0.7%,最大峰谷差7 734 MW,相比減少了43.5%,具有顯著調(diào)峰效果;而電網(wǎng)A剩余負(fù)荷的平方和3.261×1011MW2,相比增加了0.2%,最大峰谷差31 015 MW,相比增加了9%,顯然未有效響應(yīng)電網(wǎng)的調(diào)峰需要。

    由上述結(jié)果分析可知,在僅考慮單一目標(biāo)情況下,調(diào)峰系數(shù)為0的受電電網(wǎng)調(diào)峰效果較差,所以有必要進(jìn)行多電網(wǎng)調(diào)峰目標(biāo)協(xié)調(diào)分析。

    圖3 多目標(biāo)問題的Pareto解集

    通過采用不同的目標(biāo)權(quán)重系數(shù),可得到多目標(biāo)問題的Pareto解集,結(jié)果見圖3,其中F1、F2的單位均為109MW2。

    當(dāng)λ1∈[0.9,1.0]時,目標(biāo)F1即電網(wǎng)A調(diào)峰目標(biāo),其目標(biāo)函數(shù)值始終維持在較低水平,而目標(biāo)F2即電網(wǎng)B調(diào)峰目標(biāo),其目標(biāo)函數(shù)值隨λ1減小而迅速減??;當(dāng)λ1∈[0,0.1]時,目標(biāo)F2為主要目標(biāo),其目標(biāo)函數(shù)值維持在較低水平,而目標(biāo)F1函數(shù)值隨λ1減小迅速增大;當(dāng)λ1∈[0.1,0.9]時,F(xiàn)1、F2變化幅度接近,并且數(shù)值相對均衡。所以可以認(rèn)為,λ1∈[0.9,1.0]時,F(xiàn)1占據(jù)主導(dǎo)地位,電網(wǎng)A的調(diào)峰效果顯著;λ1∈[0,0.1]時,F(xiàn)2占據(jù)主導(dǎo)地位,電網(wǎng)B的調(diào)峰效果顯著;λ1∈[0.1,0.9]時,處于均衡區(qū),對兩個電網(wǎng)都有一定調(diào)峰效果。因此在實(shí)際運(yùn)用中,根據(jù)兩個電網(wǎng)具體的調(diào)峰要求,確定大致的影響程度,即可在相應(yīng)范圍內(nèi)選擇出合適的調(diào)度方案。

    4 結(jié) 論

    隨著“西電東送”水電輸送規(guī)模越來越大,西南水電對華東、華南、華中等受端地區(qū)的影響也在不斷擴(kuò)大,如何充分利用西南巨型水電站優(yōu)質(zhì)調(diào)節(jié)作用緩解受端電網(wǎng)嚴(yán)峻的調(diào)峰壓力具有非常重要的意義。本文提出一種巨型水電站跨省調(diào)峰多目標(biāo)優(yōu)化方法,并依托溪洛渡輸電工程進(jìn)行了模型方法驗(yàn)證,得到了以下結(jié)論:

    (1)通過單目標(biāo)和多目標(biāo)調(diào)峰方法分析可知,多目標(biāo)調(diào)峰方法能夠均衡地響應(yīng)不同電網(wǎng)的差異負(fù)荷需求,有效利用西南送出水電緩解電網(wǎng)的調(diào)峰壓力。

    (2)采用耦合目標(biāo)貼近度方法處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,可以反映多個目標(biāo)綜合優(yōu)化情況,避免不同目標(biāo)量級對優(yōu)化模型的結(jié)果影響。

    (3)結(jié)合實(shí)際工程問題特點(diǎn)構(gòu)建適合的約束處理策略,并融入遺傳算法優(yōu)化框架,可以提升算法的搜索性能,使優(yōu)化結(jié)果能夠滿足水電調(diào)度復(fù)雜約束條件,保證優(yōu)化解的可行性。

    (4)隨著西南干流巨型水電站集中投入運(yùn)行,跨省、跨區(qū)送電調(diào)度運(yùn)行逐漸成為常態(tài),本文方法可以為實(shí)際工程的生產(chǎn)運(yùn)行提供一種有效的技術(shù)手段。

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