大型梯级水电站群电能生产与电网高度互动机理研究

• 作 者: 曾建
• 机 构: 广西大学
• 出 处: 广西大学
• 发表日期: 2011年期
• 关键词: 梯级水电站群 电网调度 电能生产 动态粒子群优化算法 机会约束规划

电力能源是国民经济发展的基础和居民正常生活的保障。它的产生借助水、煤、石油等一次能源的转化，最终实现能源的集中化和规模化。当前全球出现的能源危机给人类敲响了警钟，作为电能生产原材料的一次能源面临着枯竭的危险。合理利用可再生能源、开发新能源成为各国政府解决能源危机的有效手段。　　
水能作为电能生产的一次能源具有清洁、廉价和可再生的优势。水火电联合系统优化调度可充分利用水能优势，降低火电生产中不可再生能源的消耗和产生的有害气体对环境造成的污染，对整个社会节能减排具有重大意义。　　
电站来水量具有随机性，它与水电站出力有着密切关系。本文在历史统计数据的基础上采用逐步回归与自回归组合方法对入库来水过程随机特性进行描述。电网调度决策过程因受到入库来水量、库容变化等不确定因素的影响而同样具有随机性。文中依据它与入库来水量、库容等变量的相互关系，选取适当的数学表达式有效地描述出电网调度随机特性，最大程度反映出电网调度决策过程中的不确定性。　　
针对水火电自身运行特性和电网调度中存在多种不确定量的作用，文章采用机会约束规划的思想构建随机特性影响下的多目标电网优化调度模型，通过模型求解有效的实现梯级水电站总耗水量最小与火电厂总耗煤量最小的目标。　　
依照随机机会约束规划转化确定等价类理论，对模型中含随机变量的约束条件进行等价转化，移除随机变量，仅保留随机变量的特征量，变不确定性模型为确定性模型，并针对最终模型提出有效的求解方法。　　
以广西500kV等级电网为例进行仿真计算，利用动态粒子群算法对优化模型进行求解，通过改变约束条件置信水平或入库来水量预测偏差的方差，求取不同的优化结果用于分析风险承担与模型收益两者之间的关系。从仿真数据获知，承担风险越高或入库来水量预测偏差的方差越小，求得的优化结果就越好。模型很好地揭示出风险与收益的矛盾关系，为调度者进行优化调度决策提供了理论支持。　　
模型在不同的置信水平值和入库来水量预测偏差的方差值得到的优化结果虽有差别，但在水电和火电出力分配的比例上都一致显示水电出力高于火电出力，完全符合政府提出的“充分利用可再生、清洁能源”的能源利用政策，证明了所建模型的可行性和有效性。