大型流域水电站水库群长期联合优化调度模型研究
2021-09-15相子江
相子江
(新疆昌源水务集团阜源有限公司,新疆 阜康 831500)
1 概述
近年来,随着我国经济和科学技术的进步以及对水电开发的重视,我国的水电事业蒸蒸日上,虽然开发率还不及一些西方的发达国家,但基于我国丰富的水电资源,如今我国已经成为了世界位列第一的名副其实的水电大国[1-2]。我国水电事业在蒸蒸日上的同时也依然存在着不足,我国水电站数量众多,但各个水电站水库相互之间基本处于独立运作的模式根据研究显示,提高水电站水库群的整体调度对于提高各个水电站的总体发电量以及航运和防洪等多个方面都是非常有帮助的,所以人们把目光也放到了这里。提高水电站水库群相互之间的配合,实现系统调度不仅符合我国建设资源节约型和环境友好型的建设方针的要求,推动我国环保事业继续向前迈进,也对水电事业的经济效益以及防洪等许多方面益处良多[3-4]。本文主要从三个方面展开研究,分别是大型流域地区水电站水库群共同合作下的联合调度模型的建立、联合优化调度模型的求解及某地区水电站水库群联合优化调度模型应用效果的实例分析。
2 大型流域地区的水电站水库群联合优化调度模型的建立
2.1 联合优化调度模型构建思路
大型流域地区水资源丰富,水电站的数量也是比较多的,且分布的地理区域比较广泛,相互之间的调度关系也是非常复杂的[5]。如果实现系统的联合调度,优化已有的调度关系,可以很好地让大型流域的水力资源得到更大的开发和利用,不仅可以大大提高单个水电站的利用率,总体的发电量和经济效益也可以得到显著提升。本次联合优化调度模型的研究以确定的水源输入为参考数据,综合考虑大型流域上游地区水电站水库群等各种约束条件,从河流的梯度水库群和部分电网水库群以及整个流域的水库群等三个方面,从长、中、短三个时间层次,以及长大型流域上游水电站的总发电量,以联合调度产生的发电量尽可能大,联合调度产生的效益最高,水电调峰的电量最大为优化目标,建立大型流域上游水电站水库群多维度、多层次、多目标的优化联合调度模型。联合优化调度模型构建的技术思路见图1。
图1 联合优化调度模型技术路线图
2.2 长期联合优化调度模型的建立
建设一个良好的联合调度系统,首先要构建一个完善的调度模型。水电站的调度模型其实就是将水电站水库群之间的联合调度的运作系统以数字符号的形式呈现出来[6-7]。模型主要包含调度对象,优化目标以及约束条件三个方面。本文以大型流域水电站水库群长期联合优化调度模型为主要研究对象,基于大型流域地区的水电站的联合调度的规则,以调度期内只考虑发电量最大化目标,在确定性来水情况下,由隶属不同电网的水电站群所组成的整体发电量最大为前提条件,通过将水电站水库群作为一个整体进行联合调度来构建所需的长期联合优化调度模型。具体构建过程如下:
目标函数:
(1)
(2)
约束条件:
(1)水库之间的水力联系:
(3)
(2)水库水量平衡约束:
(4)
(3)边界条件:
Zi.o=Zi.stratZi.T=Zi.endt
(5)
(4)m电网库群最小出力约束:
(6)
(5)m电网库群最大出力约束:
(7)
公式1~公式7中各符号代表含义见表1。
表1 公式(1)~(7)中主要符号含义表
2.3 长期联合优化调度模型的建立
针对现有算法模型求解收敛精度差、精度低的问题,采用MPI和OpenMP的混合编程技术,设计了基于多核PC机群环境下的站群间和站内双层并行优化算法。算法整体框架见图2。
图2 大型流域水电站水库群长期联合优化调度模型算法框架图
3 大型流域水电站水库群长期联合优化调度模型实例分析
3.1 我国电网基本情况
我国水资源非常丰富,再加之得天独厚的地理位置[8]。理论上,我国蕴藏的水电资源高达6.89亿kW,但由于经济和技术等条件的限制,所以实际上我国技术层面可开发的电量为4.92亿kW,经济层面可开发的电量为3.95亿kW,牢牢占据世界第一的位置。我国的水电资源的分布不均匀,其中60%的可开发资源都位于我国西南地区,其中,光四川一个地区可供开发的水电资源就超过了1亿kW,这一数量占据了我国总体可开发电量的1/4。另外,金沙江主干流域的技术层面可开发的电量也是较高的,这一数值高达7490万kW,大概占了我国水电开发总量的60%,摘取了我国十二大水电站的榜首。但我国各地区所需电量的情况跟水电资源的实际分布恰恰相反。我国东部区域的用电量占据了全国总用电的1/3。也正是这种水电资源分布和各地区的所需电量不平衡的情况,给我国的水电开发带了许多不便之处,但我国一直在积极地解决采取各种措施努力优化各地区的水电资源配置。例如前些年国家制定的一系列水电方针,起到了一定的缓解作用。本文根据向家坝和溪洛渡等位于西南地区的水电站水库群以及丹江口、三峡等处于华中地区的水电站水库群为例,阐述水电站之间长期联合优化调度模型的应用对于我国水电资源开发的益处。
3.2 研究区域水库特性分析
前文提到的水电站水库群虽然在地理区域的划分上隶属于西南和华中地区,但就水电站水库群是分布在华中电网的,所以本文特意对华中电网地区的有关情况进行了整理分析。该地区在2009年时统计的水电量为6323万kW,该区域电网的主要情况是:
(1)水力发电的比重是比较高的,大约是总量的40%,该区域的水电占比也是区域电网中所占比重最大的。
(2)水电资源的分布不合理,且东西的跨度较大。华中电网中位于西部的四川地区所占水电资源最多,该地区的水电站距离位于东部地区三峡水电站的距离将近两千公里。
(3)区域向外输送的电量较大,华中电网区域的许多水电站都承担着其他区域的用电负荷,例如著名的葛洲坝和溪洛渡等水电站,都需要向广东甚至华东地区输送电力。
(4)该区域水库的总体调节能力较弱,除了个别水电站,大部分水电站都是某一季节产生的电能较多,稳定性较差。
3.3 研究区域长期联合优化调度模型
(1)电站群发电量最大目标:
(8)
(2)电站群总保证出力最大目标:
(9)
(3)约束条件:
(10)
(11)
(12)
本次所建立的研究区域长期联合优化调度模型中各符号含义见表2。
表2 研究区域长期联合优化调度模型符号含义表
3.4 优化联合调度前后研究区域水电站的相关数据及分析
根据本文提出的双层并行优化算法对建立的研究区域长期联合优化调度模型进行求解,优化联合调度前后研究区域水电站的相关数据及分析见表3、表4。
表3 优化调度前研究区域水电站情况
表4 优化调度后研究区域水电站情况
根据计算结果可以看出,在华中电网区域水电站进行优化调度后,总体的发电量得到显著提升。上文中提到,华中电网区域的调节特性较弱,一些河流还存在枯水期,这一优化对于枯水期该区域的调节很有帮助,提高电网的稳定性。
5 结论
随着我国经济发展水平的不断提高,我国水利工程建设也已经进入了高速发展的时期,在这一形势下对水电站水库群的联合调度进行优化是非常有利的。但由于我国水电分布情况十分复杂,比如前文中提及的我国水力资源的分布和我国各省份实际所需要的电量是十分不匹配的,光解决这一个问题就需要投入很大的时间、精力及高额的成本,所以后续还有很多相关问题和工作等着解决。想要真正实现大型流域水电站水库群的整体调度的优化还任重道远,希望本文的研究能对大型流域水电站之间的合作共赢起到一定的作用。