水电系统全景调度综合实验平台建设及教学实践

冯仲恺，牛文静，周建中，莫 莉，张勇传

（1.华中科技大学 水利与土木工程学院，湖北 武汉 430074；2.长江水利委员会水文局，湖北 武汉 430010）

作为现阶段技术最成熟、运行最灵活的清洁能源，水电一直得到世界各国高度重视，已经成为装机容量和发电量双双占比最高的低碳可再生电力资源[1]。近年来，我国水电行业更是处于快速建设和发展期，三峡、溪洛渡、向家坝、乌东德等众多世界级巨型水电站相继投产运行，逐步形成了西电东送、南北互供、全国互联的统一联合调度新格局[2]。伴随系统规模的持续扩张与运行要求的日趋精细，水电系统调度运行从传统的单一尺度中小流域的单目标静态优化，逐步转变为多尺度大规模跨流域水电系统的多目标均衡优化，因此经典理论方法难以科学量化和解析多维随机变量互馈协变机制，亟需创新和发展新型理论方法来解决世界水电史上前所未有的多阶段、多约束、多变量、全景调度问题。为保证水电行业健康有序发展，培养一大批具有较高科研素质和工程实践能力的复合型专业人才无疑是其中的关键要素[3-4]。

然而，水电系统涉及电网潮流、发电控制、用水需求等众多方面，其调度运行不可避免地受到水文、气象、负荷等非线性时变随机风险因素影响，使得传统原型实验教学面临成本高昂、效率较低、风险巨大甚至无法复现等限制，导致教学中出现学生对相关物理过程不甚清晰、理论与实践脱节等问题，成为制约水电调度专业人才培养质量的瓶颈所在[5]。为解决这一问题，本文结合虚拟现实、数字地球、计算机通信、人工智能等现代信息技术，构建了灵活性强、适用性广和扩展性高的水电系统全景调度综合实验平台，实现了基础信息维护、水文特性分析、水文综合预报、多尺度联合调度、调度运行评估、风险评估决策等相关业务的一体化智能集成。该平台可协助学生快速完成水电调度相关业务的在线智能仿真实验，有利于检验所学知识、强化理论基础、凝练创新成果、提升实践能力，为我国培养富有科技创新意识和工程实践能力的高素质水电调度专业人才提供了一种有效方式。

1 水电系统全景调度原型实验教学面临的问题

我国水电系统具有装机容量巨大、电站数目众多、利用需求各异、涉水矛盾突出、梯级联系密切等复杂特征，其调度运行是多阶段、多约束、多变量、全景优化的问题。在时间尺度上，水电调度涉及长期、中期、短期、超短期、实时等不同尺度业务逻辑的嵌套衔接，在制定最新运行方案时不仅需要充分考虑当前时段最新水情、雨情、工情信息，而且需要综合考虑水文气象中长期随机演化规律，还要将细粒度状态信息反馈至大尺度调度模型以便动态调整系统未来运行边界；在空间尺度上，各电站通常由区域电网、省级电网、发电公司等多种部门同时管理，不仅需要满足电网负荷与安稳运行限制，而且需要兼顾上下游、左右岸和区内外水量水质、电力电量、市场合约等多边要素的协同分配，同时还要满足发电企业、环境保护、生态建设、航运部门、农田灌溉、生活供水等不同对象的差异化需求。

由此可见，在如此错综复杂的运行环境下，常规原型物理实验难以模拟复杂水电系统全景调度过程，会不可避免地面临成本高昂、效率较低、相似度欠佳、风险巨大甚至无法复现等瓶颈。以生态调度为例，若无科学方案指导水库调度生产来营造适宜环境（如水量、流速、水温、脉冲频次），极易干扰水生生物的生长繁衍，甚至造成珍稀物种的灭绝。因此，有必要开发先进科学、稳定可靠的水电系统全景调度综合实验平台，不仅便于教师提升实验教学质量，而且利于学生深入理解所学知识、凝练创新成果，还能助力提升水电系统长期生产运行效率与综合管理效益。

2 水电系统全景调度综合实验平台建设的意义

长期教育实践表明，高素质专业人才对推动各大行业的健康有序发展起着极其重要的作用。构建水电系统全景调度综合实验平台，不仅能够有效解决原型实验教学存在的成本高昂、效率较低等瓶颈问题，而且有利于深化教育改革、推动素质教育，还能促进水利水电行业智能化管理水平的提升，最终实现教师、学生、学校和行业的多方共赢。具体分析如下：①对教师而言，实验平台可综合运用大数据、人工智能、网络通信、云计算、虚拟现实等现代信息技术，对水电工程涉及的勘测规划—研究设计—水能利用—梯级调控—运行维护等全生命过程进行在线虚拟仿真实验，利于完善实验教学方法、改进实验教学方式、提升实验教学质量；②对学生而言，实验平台协助理解水电站“水能—机械能—电能”的复杂非线性耦合转换过程，不仅可以实现与课堂所学理论知识彼此对照、相互促进，而且可以顺利开展创新实践计划和科研项目，进而夯实理论基础、提升创新意识、增强实践能力；③对学校而言，实验平台可利用优势力量形成包含纸质教材、教辅材料、电子教案、资源库、数据库、模型库、方法库、教学网站、课程论坛、网络课程、微云会议室等立体化水电调度实验教学平台，充分满足教师和学生“多层次、多维度、多目标、多任务、多情景、多渠道”的教与学资源差异化需求，进而打造知名实验教学平台品牌、提升学科影响力；④对水电行业而言，实验平台有利于培养形成具有超强凝聚力、执行力与战斗力的高水平专业技术队伍，不断提升自主研发和系统运维能力，进而增强流域水资源管理水平和决策科学性，切实保障我国重大水利水电工程综合运行效益。

3 水电系统全景调度综合实验平台建设

通过有机集成水文预报、工程水文学、水电系统经济运行、水电能源学、水资源开发利用等相关课程知识，严格遵循国家和行业相关的编码规范、传输方式和通信协议标准，以实用性、可靠性、开放性、扩展性、灵活性和安全性为设计准则，以系统决策理论、运筹学、高性能并行技术等理论方法为基础，以虚拟现实、数字地球、计算机通信、人工智能等现代信息技术为手段，以“浏览器—服务器—数据库”三层系统结构为框架，以重大水利水电工程涉及的勘测规划—研究设计—水能利用—梯级调控—运行维护为主线，构建了先进科学、灵活便捷、安全可靠的水电系统全景调度综合实验平台，如图1所示，对基础信息维护、水文特性分析、水文综合预报、多尺度联合调度、调度效益分析、风险评估决策等水电调度业务逻辑实现了可视化交互式无缝操作，帮助学生同步提升理论知识、创新意识和实践能力。具体建设内容如下。

图1 水电系统全景调度综合实验平台示意图

3.1 海量多源异构水电运维数据管理系统

水电调度运行既有水位、出力、流量等相对规范的结构化数据，也有图片、视频、文档等数目众多的半结构化数据，还有专家经验、模糊语义等形式各异的非结构化信息，呈现出典型的海量、多源、异构特征[6]。为此，构建了涵盖基础信息（如防洪库容、保证出力）、特性曲线（如水位—库容、下泄流量—尾水位）、水情、雨情、工情、空间信息及决策推理规则等水电运维数据管理系统，综合运用图表联动与三维场景等方式对水电调度数据进行快捷方便的特征提取、数据挖掘与智能展示，实现对信息存储、校核、发布等多元数据需求的集中管理。开发了面向水情数据平台、节能发电调度系统、能量管理系统、市场交易系统、负荷预测系统、检修系统等多个应用业务系统的数据传输接口，实现了信息类型、数据点号、传输机制、校验标准、数据库源等内容的智能信息交互，为多元业务逻辑的动态集成提供统一数据支撑。

3.2 水文特性分析及综合预报系统

径流过程同时受到大气降雨、地表植被、土壤下渗等综合因素影响，加之自然环境变化和大中型水利工程的胁迫作用，导致流域产汇流、时空演化规律异常复杂。为此，研发了水文特性分析及综合预报系统：一方面，依托长系列气象水文实测与预测相关资料，综合运用功率谱分析、线性回归、傅立叶变换、小波分析、经验模态分解等方法，解析不同区域、不同时间尺度下气象水文序列的频率特性、周期性、波动性、趋势性、跳跃性等内在特征，科学辨识变化条件下水资源时空分布规律及演化趋势[7]；另一方面，构建涵盖新安江模型、水箱模型、萨克拉门托模型等经典水文模型和神经网络、支持向量机、随机森林、高斯过程等新兴人工智能方法在内的预报方法库，采用单纯形法、遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等方法智能优选模型参数，根据模型性能表现自适应推荐满足不同预报对象实际需求的预报模型，利用未来降雨集合预报数据（如气象预报、人工经验）快速生成精度高、预见期长的径流预报信息，为流域内水资源合理分配调度提供决策依据。

3.3 水电全周期多尺度联合调度系统

水电调度通常需要兼顾防洪、发电、调峰、供水、航运、生态等众多相互竞争、不可公度的兴利目标以及水位、流量、出力、电量等复杂运行限制集合，如何快速生成兼顾复杂利用需求的优质调度方案是国际研究热点与难点问题。为此，研发了包含中长期调度、短期调度、实时调度等模块的水电系统多尺度联合调度系统，充分考虑水文预报信息、电站运行限制、电网安稳约束、综合水量需求、市场合约电量等诸多因素[8]，科学选取单库、梯级和跨流域等不同规模计算对象，以年、月、旬、周、日、时、分等时间步长为调度时段，以发电量最大、蓄满率最大、调峰电量最大、供水保证率最大、梯级耗水率最小、生态缺水量最小、防洪库容动用最小等调控目标，利用数学规划方法（如线性规划、非线性规划、动态规划、逐步优化算法）来快速生成各水库运行方案，进一步利用以水定电、以电定水、关联搜索、固定单元要素（如末水位、发电流量、出力）等启发式方法对所得结果进行精细化微调修正，以便获得切实可用的优化调度结果。

3.4 水电调度运行评估系统

水库调度过程需要对历史运行数据进行复盘分析、总结提炼，对实时决策过程进行在线监视、运行评估与科学决策，从而提升梯级整体运行效益[10]。为此，研发了涵盖水文精度评定、运行指标评价、效益补偿分析等功能在内的水电调度运行评估系统。例如，在构建水库特性参数（如兴利库容、发电水头、调节性能、保证出力以及发电引用流量）、空间拓扑结构（如梯级水力联系、异步并网节点）、系统输入（如负荷需求、区间径流）等运行效益层次化评价体系后，模拟计算电站与梯级的相关运行指标（如耗水率、节水增发电量、考核电量、水能利用提高率、装机利用小时数、调峰弃水损失电量），综合运用线性加权法、灰色关联分析、模糊综合评估等方法，理清调度效益中自然—人为二元因素的贡献度，根据各水库运行情况科学分配梯级效益增量，进而提高多利益主体梯级水库群的协同调度积极性，保障水电系统经济安全运行。

3.5 水电调度风险评估与决策系统

水电调度不仅受决策者知识经验、决策偏好、决策层次差异的影响，而且受流域实时工况和不同投资主体的影响，是一类多随机变量强耦合作用下的复杂风险决策问题[10-11]。为此，研发了涵盖风险源辨识、风险指标构建、运行风险分析、风险—效益均衡决策等功能在内的水电调度风险评估决策系统。首先从层次结构和时空尺度辨识影响水电安全运行的关键风险来源；其次建立反映不同风险因子关联关系的综合评价指标体系；随后构建风险评价指标集的自适应量化分析方法，以便科学评价梯级运行风险（如洪水遭遇风险、弃水风险、供水短缺风险、生态破坏风险、出力不足风险）；最后依据水库群防洪、发电、航运、生态、蓄放水等调度目标的风险承受度确定最终决策方案，以尽可能降低梯级运行风险，减少发电计划与执行过程的不利偏差。

4 结语

我国已经形成装机容量大、输电范围广、运行限制多、调控要求高的超大规模互联水电系统，其调度运行面临一系列极富挑战性的重大科学技术难题。在此背景下，兼具科技创新意识与工程实践能力的专业人才是解决我国水电调度难题的关键环节，而科学先进的实验平台对提升教学效果和培养质量有着极其重要的作用。为此，本文聚焦西电东送、南水北调和智能电网建设等国家重大工程需求，运用先进信息技术成功构建了水电系统全景调度综合实验平台，实现了“信息维护→水文预报→综合调度→方案评价→风险评估→智能决策”等关联业务逻辑的无缝耦合。应用效果表明，该平台可促进学生融合所学专业知识与实际工程需求，显著提升其综合科研素质与应用实践能力，为复合型水利人才培养提供了一种行之有效的方法。