面向机组的梯级水电站负荷优化分配方法研究

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1、面向机组的梯级水电站负荷优化分配方法研究任晓清①RENXiao-qing；赵廷红①ZHAOTing-hong；王煦奋②eantime,differentcharacteristicsofeachpoathematicalmodelisestablishedandMATLABbinedtoolbox.Atlast,anexampletheeffectivenessandreliabilityofthismethod.Theresultsconcludedthattheptionofcascadehydropotoolb

2、ox；patternsearchalgorithms；loadoptimaldistribution中图分类号：TM734文献标识码：A：1006-4311（2015）06-0048-030引言随着能源短缺的加剧和电力体制改革的不断深化，我国电力系统供需矛盾突出，调频、调峰及应付紧急事故能力较弱，优先和大力发展水电是调整能源结构和实施可持续发展战略的必然选择。从我国水能资源的分布来看，主要分布在黄河、长江两大水系中，而且巨大的水能资源往往蕴含在中上游地区，因为在这些地区，水流湍急、水量丰富、落差大，有利于水能资源的开

3、发利用。在开发这些水能资源时，往往首先考虑的是充分利用其落差，进行梯级水电站的建设，从而，梯级水电站的建设从过去的小溪小河逐步转向了大江、大河，其容量也从几千千瓦逐步发展到如今的几十万、上百万千瓦。在这种情况下，梯级水电站的优化调度问题也逐步突显出来，尤其是在水能资源丰富、水电比例大的电网中，由于梯级水电站的经济安全运行对电网的安全高效运行起决定性的作用，而梯级电站负荷优化分配是梯级电站经济安全运行的决定性因素。因此，负荷优化分配问题即如何在全梯级电站中，对给定的负荷实现机组的最优组合，引起了广泛重视，提出了各种各样

4、的数学模型以及优化方法，它们都各有其优缺点，有的编程容易、易于实现，但分配效果却不理想，如传统的线性规划法等；有的虽然分配效果好，但实现过程复杂难以掌握，如一些现代智能算法及其改进法[1-5]。为了寻求一种简捷且易于实现的梯级电站负荷优化分配方法，本文将打破常规，提出一种面向机组的负荷优化分配方法，即将上下游联系的梯级电站设想成是一个电站，以其中所有的机组为研究对象，采用MATLAB遗传算法工具箱中的模式搜索算法来求解。先利用MATLAB的曲线拟合工具箱对原机组耗量数据平滑处理后拟合得到每台机组的耗水特性曲线，再以各

5、电站所有机组在某一时刻的耗水量之和作为目标函数，考虑相关约束条件，利用遗传算法与直接搜索工具箱中的模式搜索算法进行仿真计算。1面向机组的负荷优化分配方法1.1方法的提出按照以往梯级水电站调度的规律，都采用从上至下的方法，先厂间后厂内，逐级优化并满足负荷要求[6]（如图1所示）。由于梯级水电站群为多个上下游电站的组合，包含机组台数较多，涉及变量范围较广，为了能够使电站间的发电任务明确同时减少优化时间，面向机组的负荷优化分配将打破这一常规思路，将上下游联系的梯级电站设想成为一个整体，以其中的机组为研究对象，而在约束条件中

6、体现各个电站机组的不同特性，开展直接面向机组的负荷优化分配（如图2所示）。1.2模型的建立以耗水量最小为准则建立目标函数约束条件：机组出力约束0≤pi，t≤pmax流量约束qmin≤qi，t≤qmax水量约束V1，min≤V1，t+I1，t-Q1，t≤V1，maxV2，min≤V2，t+I2，t-Q2，t≤V2，maxI2，t=Q1，t+Rt-St式中，Qmin，t为t时刻总耗水量，qi，t为t时刻i机组的耗水量，n为机组台数，pi，t为t时刻i机组出力，Pt为t时刻总出力，qi，t为t时刻机组流量，Vi，t为m水库

7、t时刻水位，Im，t为t时刻m电站来水，Qm，t为t时刻m电站发电流量，Rt为t时刻区间来水量，St为t时刻弃水量。2MATLAB优化工具箱简介MATLAB是由MathandDirectSearchToolbox），这个工具箱集成有遗传算法和直接搜索工具。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于进行数学建模的问题，它不要求任何目标函数梯度的信息，可以搜索当前点周围的一系列点，可以用来求解那些目标函数不可微、

8、甚至不连续的问题。遗传算法与直接搜索工具箱的功能特点如下[9]：①图形用户界面和命令行函数可用来快速地描述问题、设置算法选项以及监控进程；②具有多个选项的遗传算法工具可用于问题创建、适应度计算、选择、交叉和变异；③直接搜索工具实现了一种模式搜索方法，其选项可用于定义网格尺寸、表决方法和搜方法；④遗传算法与直接搜索工具箱函数可与MATLAB的优化