摘要：水力发电是我国国民经济的重要组成部分。它的发展不仅是人民生活的保障，也是促进中国经济发展的重要环节。水电站是水力发电的主要场所。其主要功能是实现对河流水资源的有效控制，为电力企业电网提供供电支持。梯级水电站优化调度是目前我国水利工程的主要发展方向。通过对梯级水电站的优化调度，可以有效降低发电成本，实现水电站的稳定运行，实现企业的可持续发展。通过对近年来我国梯级水电站优化调度策略实施情况的调查分析，主要阐述了梯级水电站优化调度的必要性和现状，并提出了其存在的问题，提出了其经济运行应遵循的原则。
关键词：梯级水电站 优化调度 经济运行
引言：我国目前的发电方式主要有火力发电、风力发电和水利发电。目前我国主要的发电方式是热电联产，但其资源消耗巨大。它对环境污染有害。因此，由于其环保和资源消耗的减少，水力发电逐渐被使用。三峡水电站和柳家峡水电站已成为我国区域电力生产的主要来源。一般而言，水电站的最佳调度是满足经济指标，如梯田水电站所需的月发电量、成本控制、增加收入等。因此，如何优化梯级水电站的开发和资源利用已成为水电开发的首要问题。
1梯级水电站优化调度和经济运行的必要性
随着我国经济建设的不断加快，水电站的建设和开发技术不断提高，流域综合规划和管理方式的转变，逐步提高了梯级水电站的发展水平。就我国目前的水电形式而言，电网管理模式越来越完善。梯级水电站的任务是接收电网的主负荷，降低主网络的压力，有效节约发电成本，有效提高发电效率。实现企业发展需求的精细管理。为了实现我国电网的整体运行效率，有必要加强梯级水电站的优化调度，实现其经济运行。目前我国能源资源紧张，经济发展受到多方面的影响，梯级水电站的优化调度和经济运行可以减少水电站涡轮的损失，提高发电效率，为我国资源的合理利用提供支持。
2梯级水电站经济运行现状
就我国梯级水电站的经济运行而言，取得了良好的效果，取得了许多成功案例。例如，我国黄河流域的龙羊峡、六家峡水电站主要实行短期调度，兰仓河流域水电站主要实行短期联合经济调度，使水电站的运行实现经济转型。当然，河流流域的经济运行是不同的。即使在相邻的流域，优化调度的重点也是不同的。梯级水电站的优化调度需要结合流域的特点和水电站本身的优势，利用连续线性规划方法建立优化调度模型，并制定适当的优化方案。
3水电站经济运行中的问题
3.1水与电的脱节
水力发电，顾名思义，需要水利、电力两个系统的配合。水利系统的职责是防洪、发电和航运，其中防洪是主要的。还需要合理分配辖区内的水资源。电力系统的责任主要是维持电网的稳定运行，使发电环节能有效连接。水电站是电力系统的主要组成部分。水利系统和电力系统的调度由行政单位控制，统一调度的实施受到阻碍。目前，在市场经济环境下，水利系统和电力系统严重脱节，难以实现统一调度。
3.2流域内水电站联合补偿调节程度低
梯级水电站并不是独立存在的水电站，都是多个集中并且相互联系紧密的形式。一个流域中存在多个梯级水电站，但是管辖单位却是不同的，这样的管理模式使得梯级水电站之间的调度存在着非常大的限制。虽然水电站水库群理论的观念也在不断转变，但是在实际应用中还是存在较大的难度。流域内水电站联合补偿调节程度低，主要是因为距离远，难以管理，导致综合管理混乱。
3.3梯级水电站运行不稳定
梯级水电站运行的不稳定主要表现在运行过程中的不确定因素较多。比如，不同水电站的电网负荷需求不同，在优化调度时，计算的复杂可能会导致调度结果偏差；水电站机组的启停次数、穿越振动区数、实时运行中负荷波动会在造成机组相应出力存在较大变化，对数据难以有效稳定掌控。同时，调度模型的假设与计算也可能导致与实际有较大出入。
4水电站优化调度的数学模型
4.1目标函数及约束条件
传统水电站优化过程中，一般其目标函数在满足系统负荷和其它发电要求的条件下使火电的发电费用最低，或者使火电机组总耗量最小[1]。在这类数学模型中，水电仅仅是作为约束出现的，其目的并不是实现自身的优化。
在当前水电优化调度中，水电自身的优化成为优化调度考虑的重点，因此在目标函数的选择上，要注意梯级贮能和梯级发电量，一般情况下，只有梯级贮能最大或者是梯级发电量最大才能被选为目标函数。
在建立优化调度模型时，可以采用多种方法来计算和表现水电机组出力，一般可以用电站综合出力系数来表示电站流量、水头和出力的关系。随着市场经济的发展，水电企业将利益最大化作为企业本身的追求，在这种情况下，水电优化调度的目标函数也会产生相应的变化。目标函数中可以引入上网电价，这样可以将梯级水电站的最大收益更加准确直观的表现出来。
当进行梯级水电站优化调度时，经常采用的约束条件包括以下几个方面：梯级水电厂之间的水量联系、水库运行约束、机组运行约束、电站水量平衡、调度期初末条件、系统约束。
4.2梯级水电站优化调度求解算法
目前，我国已经有多种算法应用于梯级水电站优化调度中，其中最常用的一般为以下三种方法：
（1）现代智能优化算法
现代智能优化算法的范围很广，它包括很多算法，除了进化算法、遗传算法、混沌优化之外，人工神经网络、蚁群优化等都属于现代智能优化算法。其中，蚁群优化、人工神经网络和遗传算法常常被应用于梯级水电站优化调度的问题中。遗传算法是优化组合求解最具有代表性的方法。
遗传算法属于进化算法的一种，随着梯级水电站的不断发展，遗传算法被越来越频繁的应用于求解梯级水电站优化调度问题中，已经成为最常用的方法之一。遗传算法是一种全局随机寻优的算法，可以利用目标函数本身的信息来实现寻优的目的，不仅编程比较简单，同时遗传算法的适用性也比较广。但是遗传算法也存在不足之处，就是当遗传算法在接近全局最优时，其搜索速度会大大减慢，在这种情况下很可能出现“早熟”现象。
（2）经典算法
梯级水电站优化调度是一个非线性问题，并且非常复杂。在经典算法中，该问题的求解算法一般包括非线性规划、动态规划、混合整数规划等。这些算法在求解优化组合的过程中有各自的优势，同时由于算法本身的特点，每一种方法并不是完美的，或多或少存在缺点。在进行水电站优化调度时，要根据水电站的具体情况和想取得的效果，选择适合的算法。
（3）混合算法
不管是现代智能优化算法还是混合算法，其包括的每一个方法都各有优缺点，为了充分发挥各种算法的优势，可以将两种或者是多种算法结合起来，取长补短，这样就可以形成一种混合算法。在运用混合算法求解优化组合时，可以充分利用各种算法的优势，更好的完成梯级水电站优化调度工作。
比如将遗传算法与混沌序列这两种算法结合，可以极大地提高求解的效率。遗传算法存在不足之处，那就是当遗传算法在接近全局最优时，其搜索速度会大大减慢，在这种情况下很可能出现“早熟”现象。混沌序列的介入可以很好地弥补遗传算法的这一缺陷，使得遗传算法在接近全局最优时，最优解会不断地被更新，这时可以有效的防止“早熟”现象的出现。
5梯级水电站实时优化调度和经济运行原则
5.1一个电源节点统一调度原则
要实现AGC/EDC的有效调控，必须遵守调度与经济运行原则。要保证一个电源节点能够统一调度。在对梯级水电站进行实时优化调度时，若是使用多个电源节点进行调度，会造成调度之间的矛盾不断产生，难以对问题进行分析和解决，而使用一个电源节点，可以有效实现数据和信息的简化，并且能够保证数据的准确性与失效性。
5.2安全原则
在实施梯级水电站优化调度和经济运行时，应注意保护水电站和机组本身的安全。梯级水电站的基本用途是冲击单元。该装置具有高速、高水头、大容量等特点。它本身的危险性较大，因此在运行过程中必须注意保护水位和水流。同时要定期对机组进行检查，安装实时监控系统，确保机组在监控范围内，及时检查发生的故障，避免发生安全事故。
5.3经济原则
梯级水电站的经济运行主要是为了保证经济的稳定。为此，需要充分利用河流和水资源。在对电厂机组负荷进行调整的过程中，必须按照规定的顺序进行工作，保证供电质量和供电，没有任何故障。同时，实时监测系统需要对水位进行检测和合理调整。水位达到标准后，必须控制进出库的水量，有效调节水流和水位。
结束语
为了降低发电成本，为电网提供安全可靠的电力供应，对梯级水电站的实时优化调度和经济运行进行了研究。另一方面，在挖掘发电潜力，为发电企业带来更多经济效益的同时，也可以实现水资源的充分利用，缓解我国的资源和能源紧张状况。因此，要做好梯级水电站的实时优化调度和经济运行的研究，以水电站规模为参考依据，根据不同水电站建立不同的优化模型，并给出相应的解决方案。这样可以保证水电站的安全运行，减少涡轮的损失。
参考文献
[1]杨勇.节能发电调度模式下梯级电站优化调度研究[D].西南交通大学，2010.
[2]谢维.水电站（群）优化调度与运行规则研究[D].华北电力大学，2012.
[3]李凤丽.梯级水电站生态发电多目标优化调度模型及应用研究[D].兰州理工大学，2016.
[4]王铮.梯级水电站群联合优化调度及其决策方法[D].华北电力大学，2014.
论文作者:黄海芳
论文发表刊物:《电力设备》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/27
标签：水电站论文; 梯级论文; 算法论文; 经济运行论文; 机组论文; 流域论文; 我国论文; 《电力设备》2018年第23期论文;