電力系統經濟調度控制

電力系統經濟調度控制是能量管理系統(EMS)的主要內容,在一些具體環境下它在概念範疇上等同於發電計畫,發電計畫包括機組組合、水火電計畫、交換計畫、檢修計畫和燃料計畫等。

分類

按周期其有:超短期計畫,即自動發電控制(AGC),短期發電計畫,即日或周的計畫;中期發電計畫,即月至年的計畫與修正;長期計畫,即數年至數十年的計畫,包括電源發展規劃和網路發展規劃等。

電力系統經濟運行特點

電力系統運行最基本的要求:可靠性,電能質量標準,經濟性等.通常的電力系統運行最優保證供電可靠性和滿足電能質量標準要求的前提下,使經濟指標達到最優.火電:不宜擔負變動幅度較大的負荷,宜在基荷運行,否則會帶來附加的能量損失.水電:運行特性靈活,良好的廠間水力補償協調作用.宜於擔負調蜂,調頻以及系統事故備用任務.系統動能經濟效益的提高在很大程度上取決於水電站(群)運行工況的最最佳化;合理,充分的利用水庫中的水量進行發電,可以減少系統中火電廠的總燃料消耗量.混合電力系統運行最優規劃可描述為:整個電力系統由一定數量的火電廠和水電廠組成,其中含有梯級水電廠;水電站和火電廠共同承擔規定的負荷;各水電站計算期初,末時刻水庫存水量確定;通過合理分配負荷在各電站之間的分配,使得計算時期內電力系統總耗煤量最小:

把系統中所有火電廠等同於一虛擬的火電廠,其耗煤率為規定負荷在所有火電廠之間最優分配而確定.因此,上述目標函式可以改寫為:其中:在任何時刻要滿足電力系統動力平衡條件:對於水電站,任意時刻的出力取決於其水頭和流量,或決定與水庫的存水量和工作流量:,而工作流量決定於水庫天然來水量和水庫存水量的變化,因此,,表明某時刻水電站的出力大小,可用該時刻水庫存水量和此存水量對時間的的導數確定.則,目標函式即為:水電站水庫存水過程線一方面唯一決定了各水電站的計算時期的出力過程,另一方面又唯一決定了整個電力系統的運行方式和總耗煤量.因此,原求電力系統經濟調度問題,轉換為求泛函的極小值問題.所求的未知函式為系統中各水庫存水過程線,相應於使計算期內系統耗煤量最小的水庫存水量過程線,稱為最優調度線.運行方式的最優準則為由於調度線組成的泛函的極小.

等相對增率原則

根據變分學中關於求多個未知函式極值的原理,在未知函式連續且具有連續導數的條件下有如下尤拉方程式:以下是對(5)式的推導求解過程.在此推導過程中,為了說明方便,有如下假設:a.__梯級水電站間均為間斷式銜接;b._基於電力系統中長期調度,不考慮電站間水流流達時間問題;c.基於電力系統中長期調度,各時段水頭與流量互不影響.取分別表示梯級第座水電站的工作流量和天然入庫流量(或區間流量.則:由可得:則:其中,表示虛擬火電廠微增率,表示水電站能效係數;從(8)式可知,梯級系統中電站蓄水量的變化會影響本電站和其下游電站的出力;將(7)和(8)代入(5)式即:整理可得:用,分別表示虛擬火電廠和第座水電廠的相對增率,則系統中個水電站最優調度線滿足等相對增率原則:對此微分方程組的積分求解,從原則上看,可以求得系統中各水電站水庫的最優調度過程,使得系統的耗煤量最小.但是,由於蘊含在此微分方程中的天然流量過程線;水電站動力設備及其水庫的動力特性;火電廠的經濟特性和電力系統負荷等,都難以用簡單的解析式表示出來,而且即使近似表示出來,那么得到的方程結構也將十分複雜而無法求解.因此,需要對此結果進行分析,推求易求解的等價方程.由上述可知:令:,表示第水庫的蓄水量,即,則上式可做如下變換:表示水庫天然(或區間)入庫流量.由(13)可知,在系統梯級各水電站當前時刻天然入庫流量和系統負荷已知的情況下,合理安排各電站的,滿足系統的的動力平衡,即可使電力系統實現經濟調度.如此,就將原問題轉化為方程組的求解問題.在有S個梯級水庫的電力系統,將有S個待求參量Qr,根據式(13),可得(S-1)個代數方程,再由電力系統動力平衡方程如(3)表達式,即可組成由S個方程組組成的,包含S個未知參量的方程組,解此方程組,即可求得任意時刻系統各電站最優的出力分配.由上述(13)式可知,其具有複雜的方程結構,求解解析解將十分困難.在實際套用中,只能儘量在各種約束的條件下,儘量滿足此最佳化準則.

等相對增率原則的套用

在實際水電站調度計算過程中,是把計算期劃分為若干個時段進行的,對中長期調度,一般時段為月或旬,各種輸入資料,如徑流,系統負荷等,是以時段為單位的平均值,所計算的各電站的動能參數,也是以時段為單位的平均值.因此,根據電力系統中長期運行調度的特點,尋求合理可行的求解策略,使得系統在等相對增率原則指導下,尋求系統在滿足各種約束的條件下最優的調度方案,無疑具有重要的意義.在(13)式中,對每水電站而言,表達式的分母和分子的第一項是確定的,而分子的後兩項是待求參量.有表達式子結構可知,若電站蓄水狀態,則分母部分增大,對應值減小;若電站處於供水狀態,則分母部分減小,對應值增大.因此,在套用等相對微增率的過程中,可按如下過程安排系統水電站供蓄水:各水電站按天然入庫流量,計算相對增率:將上述各按大小排序,找最小的和最大的,對應的電站編號分別為;取水庫的工作流量為決策變數,按一定的控制步長,增大電站的供水量和增大電站的蓄水量,同時要滿足系統電站的各種約束條件;按式(13)重新計算各電站,並重複b步驟;直到各電站在滿足各約束條件下趨於最大程度的一致.得到系統最優調度決策.a.按照上述原則,對當前時段而言,可合理安排各水電站供,蓄水決策,使時段末滿足等相對增率原則;b.對實際調度過程而言,計算期是劃分為若干時段的進行的,因此時段的初末能保持各電站相對增率一致,本時段內各時刻可視為近似一致.

純水電系統最佳化運行

如果電力系統中沒有火電廠,或電力系統的負荷已經在水,火電站間分開(電力市場模式下),水電站系統最優運行仍遵守等相對增率原則.即滿足式(13).此時問題可以表述為:已知系統初始庫水位和入庫徑流過程,在滿足梯級電站各種約束條件下,求各水電站的出力過程,在梯級電站保證出力最大的條件下發電量最大:

對於獨立的水電站梯級系統,仍然可以按上述有變分原則推求的等相對增率原則安排其運行,使得水電站群系統在滿足可靠性要求的前提下運行效益最好.但由於水電系統有起自身的特點,如一個水文年可以分為汛期和枯水期.在訊期,當水電站系統天然出力大於系統負荷要求,則要安排系統中某些水庫蓄水;在枯水期,當水電站系統天然出力不能滿足系統負荷要求,則需要安排系統中某些水庫供水.這就產生了如何合理安排水庫群系統供,蓄水的問題.對此問題做如下分析:1.供水情況在水電站梯級系統中,當各電站按天然流量出力不能滿足電力系統動力平衡要求時,水電站就必須供水.此時,若由某電站供水,理論上則將因上游水位降低而造成後期時段來水不蓄能量的損失.不蓄能量損失的大小取決於天然流量及其分布情況,水庫動力特性和水電站動力設備特性.為發出同樣的附加電能,各水電站的不蓄能量損失是不同的,於是便產生了應由哪個水電站供水的問題.下面以有n個水電站的組成的梯級系統進行說明.設在時刻這部分附加出力是由自上游起之第級水庫單獨供水取得,則系統所得附加電能為:

式中為從水庫取用的水量,由於這部分水量流經下游水電站時同時發出能量,所以相應的總水頭為().設庫址處自時刻開始到供水期末天然來水總量為,上游各級水庫時刻的有效蓄水量分別為,,水量將通過水頭增量增發電能.表示第級水庫死庫容.這是因為在梯級水庫中,上游各庫之蓄水量在供水期末將會全部泄放下來.則由於第級水庫水頭降低引起的能量損失為:則供發單位電能所引起的能量損失為:在滿足系統要求的條件下,使梯級系統電能損失最小,無疑是我們追求的目標.因此,供發單位電能所引起的能量損失最小的水庫供水是有利的,系統中K值小的水庫供水有利.2.蓄水情況水電站系統中各電站按天然流量出力超過電力系統所需要的負荷時,需要蓄水以滿足系統的動力平衡要求.設在時刻這部分附加出力是由自上游起之第級水庫蓄水滿足,則系統減發能量為:由於水庫蓄水而導致水頭增加,將使系統後期來水的不蓄電能增加.設庫址處自時刻開始到供水期末天然來水總量為,上游各級水庫時刻蓄水量分別為,,這些水量將通過水頭增量增發電能.其中表示第級水庫的最大可蓄水量.這是因為,庫址處天然來水總量要滿足蓄水期末蓄滿以上各庫庫容,而剩餘水量供發電之用.因此,提高水頭致蓄水期末系統可增發電能為:單位增加電能表達式為:在滿足系統要求的條件下,使梯級系統增發電能越多越好.因此,在蓄水期,系統中K值大的水庫先蓄水有利.上述方法可稱為K判別式法,根據判別式法原則,在蓄水期,由K值大的蓄水有利,在供水期,由K值小的水庫供水有利.基於和等相對增率法相同的原因,在實際調度中,並不求方程組的解析解,而是採用和等相對增率法相同的求解過程,來安排純水電系統的最佳化運行安排.從以上可以看出,從數學角度用變分原理求得的等相對增率原則和由實際物理角度求得的K判別式原則,有其很大的相通之處.3.判別K法的優點與不足不足:①在推導判別式時(以供水情況為例,蓄水期的情況類似),在計算天然不蓄能量損失時,認為這部分損失值決定於由該時刻到供水期總的天然來水量和由於該時段供水而產生的落差值即但是這種說法是存在問題的,因為本時段供水後水頭損失了,而下個計算時段或以後的計算時段,水庫根據最優運行要求,可能又蓄水增加了水頭,此時,自此時刻起至供水期末的所有天然來水量就並不都因而造成損失.②嚴格按照判別式規則運行,可能對水電站水庫正常運行帶來負面的影響.需要採用相關策略對此方法進行改進(水電站水庫常規調度圖).優點:與其他的從數學最佳化(DP,POA等)角度出發建立數學模型,指導水電站水庫運行方法相比,該方法物理概念明確(水電站水庫蓄能特性),套用方便;在具體使用時候,配合運行工作者的實際經驗可給出近似正確結果.

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