“一库多级”式梯级水电站群短期优化调度研究

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“一库多级”式梯级水电站群是一种常见的水电开发方式。这种水电站群在上游存在一个库容较大的主要调节水库,可依据库容执行多年、年、季调节,下游配以多级低坝、混合式或引水式水电站来进行梯级开发。本文对“一库多级”式梯级水电站群短期优化调度计算涉及到的有关理论和实际问题进行了研究,以云南硕多岗河梯级电站群为例,分析了优化目标的选择、数学模型的建立和寻优算法的确定和运用,并参考国内外梯级电站优化调度的主要成果,从单站厂内优化模型入手,分析了机组特性,利用遗传算法多初值沿多路径全局寻优的特点,确立了基于遗传算法的优化方法;综合考虑各种因素,利用非线性寻优遗传算法理论建立“一库多级”式梯级水电站群不同目标调度模型。在实例计算中,通过对用水量最小、发电量最大和分时电价下发电收益最大模型进行分析,建立了可以指导该梯级水库和电站运行的短期优化调度模型。通过模型验证,显示出采用遗传算法可以按照预期效果求解梯级水电厂日负荷分配问题,该模型可以直接使用水轮机组的水头、流量和出力特性,结合电站之间的水流流达时间的影响,打破逐级试算调整负荷的常规思路,进行整体寻优求解,在梯级电站优化调度方面取得了新的进展。同时,本文以硕多岗河小中甸水库长期优化运行研究为基础,提出本梯级在小中甸水库长期优化调度下的发电策略的制定和一定调节流量下短期优化调度的特点。短期优化调度利用长期调度的多年平均结果进行计算,得到长短期优化的对比。算例结果表明,短期优化能在长期优化的基础上继续增加3.86%的电量,达到了预期的优化效果。在分时电价因素加入进模型以后,进一步改进了适用的数学模型,使算例的结果有了显著的调整,梯级出力和电价走势相一致,显示出该模型和遗传算法均较好地反映了电价因素对梯级电站运行的影响。本文最后介绍了梯级水电站群发电优化调度决策支持系统和管理系统的概要性问题,并提出了基于硕多岗河实例的“一库多级”式梯级水电站群短期优化调度的决策支持和信息管理系统的基本框架,可以作为今后开发硕多岗河梯级电站调度决策支持和信息管理系统的参考。
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