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    水电站优化调度方法

    时间:2021-05-10 12:09:36 来源:星星阅读网 本文已影响 星星阅读网手机站

    摘要:随着社会经与经济的发展,水电越来越受到政府的重视。现如今,我国的大型水电工程已经基本建设完成,但是,想要充分发挥这些水电站的能力,必须要有可行的、经济的调度方案。本文就水电优化调度介绍了几种方法。

    关键词:水电调度;优化调度;水电站

    水電作为清洁可再生能源,在我国的供电系统中所占的比例越来越大,水电不仅有力推动了我国的经济发展,而且在环境饱和和节能减排方面也有着重要的贡献。但是,随着水电站的不断增多,如何对并网电厂的运行进行优化调度,使水电的优势充分发挥出来成为了研究的重点。

    一、我国水电发展现状

    水电发展“十三五”规划指出:“十二五”期间,新增加的水电投产装机容量为10348万千瓦,年平均增幅为8.1%,在这其中大中型水电8076万千瓦,小水电1660万千瓦,抽水蓄能达到了612万千瓦。预计至2015年底,全国水电总装机容量将会达到31954万千瓦,其中大中型水电22151万千瓦,小水电7500万千瓦,抽水蓄能2303万千瓦,水电装机占全国发电总装机容量的20.9%。2015年全国水电发电量约1.1万亿千瓦时,占全国发电量的19.4%,在非化石能源中的比重达73.7%[2]。

    二、水电调度的任务

    水电调度的任务是合理利用现有工程和技术设施,对入库径流进行合理调度,尽可能的减少水害、增加发电和综合利用效益,从而实现水能资源和水资源的充分利用,为水利电力部门和其他有关行业提供有效服务。

    三、水电调度优化方法

    (一)水利电力系统优化的简要定义

    在已知系统结构和参数以及约束条件下的情况下,利用优化理论对水能和水资源实现最优控制。优化目的是使效益最大化,包括满足社会需求和实现环境保护的目的。

    (二)经典优化方法

    1. 目标函数及约束条件

    Ⅰ 目标函数:

    (1)

    式中 为t时刻(段)水电站所承担负荷 的最优发电流量; 、 、 分别为i号机组的机组(段)水头、承担的有功负荷及所耗用的发电流量; 为i号机组的机组(段)耗流量特性曲线[1]。

    Ⅱ 约束条件

    ①功率平衡约束

    (2)

    (3)

    式中: 为t时刻(段)水电站承担的无功负荷; 为t时刻(段)i号机组承担的无功负荷[1]。

    ②机组出力限制约束

    (4)

    式中: 、 分别为t时刻(段)i号机组允许最小出力和最大出力,它们一般反应了机组振动、预想出力及电力线路等限制因素[1]。

    2.经典优化方法

    Ⅰ 线性规划法

    线性规划法是运筹学的重要分支,它的研究历史较长,并且已经发展的比较成熟,所以能应用于很多领域。线性规划用于研究在线性约束条件下目标函数的极值问题。线性规划具有基础性的地位,非线性问题也常化为线性为题求解。线性回归的一般数学模型可表示为:

    (5)

    (6)

    式中, 、 、 、 都为已知常数。

    Ⅱ 非线性规划

    非线性规划也是運筹学一个重要分支。与线性规划不同,它是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划,它的目标函数和约束条件至少有一个是未知量的非线性函数。非线性规划问题的一般数学模型可表示为求未知量 , ,…, 使其满足约束条件:

    ( , ,…, ) 0 m=1,…,p

    ( , ,…, ) 0 n=1,…,q

    并使目标函数 ( , ,…, )达到最小值(或最大值)。

    Ⅲ 动态规划

    动态规划是解决最优化问题的一种途径,它不是一种算法。动态规划就是把计算的中间结果暂时的保存下来,在以后用到这些结果的时候就直接读取出来。如果将静态规划(线性规划、非线性规划)划分成若干个阶段,也可以用动态规划来解决。

    (7)

    式中, , 都是已知函数,最优自策略 与 之间是递推关系,要求 和 ,则需先求 。

    3.现代优化方法

    现代有很多新的优化方法,如遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等。前两种算法为第三种算法的产生奠定了一定的基础,使人工神经网络算法汲取了前两种算法的优点,又有自身独特的优势,因此,下面只介绍人工神经网络算法。

    人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式构造的网络系统[3]。这种数学模型具有高容错性、智能化、并行分布处理能力、学习能力等特点,所以它的应用几乎涵盖了所有自然科学领域。它为解决非线性、不确定性和不确知系统问题提供了一个新的算法。人工神经系统由大量的节点连接构成,而且每个节点间的连接方式各有不同。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工网络的记忆[4]。

    四、小结

    随着水电站的不断增多,调度问题也越来越成为关注的焦点。虽然现在已经有了比较完善的调度系统,但是仍然存在着一些不足,主要体现在理论结合实际时产生的差异。

    以上的几种方法还需要不断加以创新突破才能更好的在实际调度工作中获得更多的综合收益。

    参考文献:

    [1]陈森林.水电站水库运行与调度.[M]北京:中国电力出版社,2008:20-21.

    [2]国家能源局.水电发展“十三五”规划[EB/OL].[2016-11-30].http://www.nea.gov.cn

    [3]邱林,王文川.水资源优化配置与调度[M].北京:中国水利水电出版社,2015:137.

    [4]赵书兰.MATLAB建模与仿真[M].北京:清华大学出版社,2013:446

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