一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法
2023-04-22 16:47:21 1
一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法
【專利摘要】一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法，將梯級水電站人工估算和調度改為梯級水電集控站自動化系統智能優化調度。梯級水電集控站自動化系統採集並存儲各級水電站的實時數據，智能優化調度軟體綜合考慮流域的基本水情、電氣安全運行等因素，基於全流域流量平衡原則，按照上級調度對梯級給出的梯級負荷曲線或實時有功目標值，通過事件觸發梯級快速仿真和量子進化調度算法，對梯級水電站參與控制的機組自動分配有功負荷，給出當前及後續一段時間內的經濟調度方案，並對各級水電站進行自動發電控制。
【專利說明】 一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法。
【背景技術】
[0002]水電作為可再生的清潔能源，在我國能源發展史中佔有極其重要的地位，支撐著經濟社會的可持續發展。目前，在流域、梯級水電的開發利用中，雖然設計規劃時考慮了梯級水電站間的協調運行，但是在實際運行管理過程中，由於缺乏有效的、自動化的綜合協調優化調度方法，往往還停留在依靠歷史數據、調度人員經驗進行人工估算、人工調度的階段，水能利用效率有待提高，無法實現按照負荷曲線或實時有功目標值進行經濟調度和自動發電控制，且存在人為判斷偏差或失誤，增加水電站設備損耗，產生安全隱患的可能。因此有必要研究開發新的梯級水電站優化調度方法，提高水能利用效率，實現經濟調度和自動發電控制，保證水電站安全經濟運行。
[0003]目前，一些地區在梯級範圍內的各級水電站建設水電站自動化系統的同時，還建設了梯級集控站自動化系統，在梯級集控站可實時監控各級水電站的運行情況，並可進行集中調度控制。基於梯級集控站對梯級各級水電站集中控制是一個發展趨勢，為梯級綜合協調、智能化優化調度提供了必要的信息化基礎。
[0004]高速發展的晶片技術、網絡技術和電磁兼容技術為智能化優化調度在梯級水電集控站自動化系統中的應用提供了技術支持。
【發明內容】
[0005]本發明的目的是提供一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法，將梯級水電站人工估算和調度改為梯級水電集控站自動化系統智能優化調度。實現梯級水電站的綜合協調、經濟調度和自動發電控制，提聞水能利用效率，減少水電站設備損耗，提聞水電站安全運行水平。
[0006]梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法，將梯級水電站人工估算和調度改為梯級水電集控站自動化系統智能優化調度。梯級水電集控站自動化系統採集並存儲各級水電站的實時數據，智能優化調度軟體綜合考慮流域的基本水情、電氣安全運行等因素，基於全流域流量平衡原則，按照上級調度對梯級給出的梯級負荷曲線或實時有功目標值，通過事件觸發梯級快速仿真和量子進化調度算法，對梯級水電站參與控制的機組自動分配有功負荷，給出當前及後續一段時間內的經濟調度方案，並對各級水電站進行自動發電控制。
[0007]本發明的梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法具體如下:
[0008]I)利用梯級水電集控站自動化系統配置並存儲梯級各水電站的參數信息，包括水位上限、水位下限、正常蓄水位、設計水頭、調節庫容、上下遊水電站的水流時滯、機組裝機容量、機組額定流量、機組不可運行區；
[0009]2)利用梯級水電集控站自動化系統採集各水電站的實時數據，包括機組有功、壩前水位、尾水位、水頭、流量；
[0010]3)利用梯級水電集控站自動化系統獲取上級調度下發的梯級負荷曲線或實時有功目標值；
[0011]4)梯級水電集控站自動化系統智能優化調度軟體檢查梯級自動發電控制權限，檢查內容包括梯級集控中心遠方/現地開關、電站中控室遠方/現地開關、機組現地控制單元LCU和間隔測控單元遠方/現地開關，按照下級優先的原則判斷集控中心是否有自動發電控制的權限，以及是否按上級調度下發的實時有功目標值進行控制；
[0012]5)智能優化調度軟體綜合考慮流域的基本水情、電氣安全運行因素，基於全流域流量平衡原則，將梯級作為一個整體進行事件觸發快速仿真建模，包括各級水電站間的電力聯繫和水力聯繫，模型中考慮了電網負荷平衡、水量平衡、機組躲避振動區、機組出力限制、水庫水位限制等，仿真過程中基於梯級的各種事件觸發演進，包括:機組有功調節、水庫水位越限、水頭變化較大、入庫流量變化較大等，事件觸發仿真相比按固定時間間隔演進極大提高了仿真速度，保證了智能優化調度的實時性；
[0013]6)智能優化調度軟體採用量子進化調度算法，以當前及後續一段時間內的經濟調度方案為進化對象，調度方案的量子編碼為種群中的個體。對梯級水電站運行歷史數據進行數據挖掘，結合當前運行狀態，生成一定規模的初始種群，種群規模按照計算規模自適應；
[0014]7)對種群中的每個量子個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於事件觸發梯級快速仿真模型和算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值；
[0015]8)目標函數綜合考慮梯級總有功與調度目標值的偏差、消耗水能、機組跨越不可運行區次數、機組在不可運行區運行時間，同時，將水電站水位越上下限的幅度和時間換算為懲罰值，考慮到目標函數值中，實現多目標優化；
[0016]9)基於種群中個體的目標函數值，對種群中的個體進行選擇，優勝劣汰，較優的個體獲得較大概率的進化機會。選擇的強度按照種群成熟度自適應；
[0017]10)對所有獲得進化機會的個體進行量子變異，得到新一代的個體；變異率按照種群成熟度自適應；
[0018]11)對每個新一代個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於快速仿真模型，使用事件觸發梯級仿真算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值；
[0019]12)重複上述選擇、變異、觀測、仿真的過程，直至進化代數達到預設值。種群中最優的調度方案即為最終調度方案；
[0020]13)對最優調度方案進行安全校驗無誤後，智能優化調度軟體按照最優調度方案中當前時刻的機組有功優化分配方案對梯級各水電站的機組進行發電控制，實現梯級的經濟調度控制和自動發電控制。
[0021]本發明提出了量子進化調度算法、事件觸發梯級快速仿真模型和算法的相關概念。其中量子進化調度算法基於量子進化算法，將梯級一段時間內的經濟調度方案作為進化對象，每個調度方案的量子編碼為進化種群中的一個個體，進化計算過程中，對每個個體觀測得出調度方案，進行快速仿真，得出目標函數值，按照目標函數值進行選擇，對選擇出的個體進行量子變異，從而在解空間中向著最優調度方案搜索前進，最終得出最優調度方案；事件觸發梯級快速仿真模型和算法將梯級作為一個整體進行建模，包括各級水電站間的電力聯繫和水力聯繫，模型中考慮了電網負荷平衡、水量平衡、機組躲避振動區、機組出力限制、水庫水位限制等，仿真過程中基於梯級的各種事件觸發演進，包括:機組有功調節、水庫水位越限、水頭變化較大、入庫流量變化較大等，事件觸發仿真相比按固定時間間隔演進極大提高了仿真速度，保證了智能優化調度的實時性。
[0022]有益效果:將梯級水電站人工估算和調度改為梯級水電集控站自動化系統智能優化調度。可實現梯級水電站的綜合協調、經濟調度和自動發電控制，提高水能利用效率，減少水電站設備損耗，提高水電站安全運行水平。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0023]圖1是梯級水電集控站自動化系統智能優化調度的流程圖。
【具體實施方式】
[0024]梯級水電集控站自動化系統智能優化調度的整個流程如下:
[0025]I)利用梯級水電集控站自動化系統配置並存儲梯級各水電站的參數信息，包括水位上限、水位下限、正常蓄水位、設計水頭、調節庫容、上下遊水電站的水流時滯、機組裝機容量、機組額定流量、機組不可運行區；
[0026]2)利用梯級水電集控站自動化系統採集各水電站的實時數據，包括機組有功、壩前水位、尾水位、水頭、流量等；
[0027]3)利用梯級水電集控站自動化系統獲取上級調度下發的梯級負荷曲線或實時有功目標值；
[0028]4)梯級水電集控站自動化系統智能優化調度軟體檢查梯級自動發電控制權限，檢查內容包括梯級集控中心遠方/現地開關、電站中控室遠方/現地開關、機組現地控制單元LCU和間隔測控單元遠方/現地開關，按照下級優先的原則判斷集控中心是否有自動發電控制的權限，以及是否按上級調度下發的實時有功目標值進行控制；
[0029]5)智能優化調度軟體綜合考慮流域的基本水情、電氣安全運行因素，基於全流域流量平衡原則，將梯級作為一個整體進行事件觸發快速仿真建模，包括各級水電站間的電力聯繫和水力聯繫，模型中考慮了電網負荷平衡、水量平衡、機組躲避振動區、機組出力限制、水庫水位限制等，仿真過程中基於梯級的各種事件觸發演進，包括:機組有功調節、水庫水位越限、水頭變化較大、入庫流量變化較大等，事件觸發仿真相比按固定時間間隔演進極大提高了仿真速度，保證了智能優化調度的實時性；
[0030]6)智能優化調度軟體採用量子進化調度算法，以當前及後續一段時間內的經濟調度方案為進化對象，調度方案的量子編碼為種群中的個體。對梯級水電站運行歷史數據進行數據挖掘，結合當前運行狀態，生成一定規模的初始種群，種群規模按照計算規模自適應；
[0031]7)對種群中的每個量子個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於事件觸發梯級快速仿真模型和算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值；[0032]8)目標函數綜合考慮梯級總有功與調度目標值的偏差、消耗水能、機組跨越不可運行區次數、機組在不可運行區運行時間，同時，將水電站水位越上下限的幅度和時間換算為懲罰值，考慮到目標函數值中，實現多目標優化；
[0033]9)基於種群中個體的目標函數值，對種群中的個體進行選擇，優勝劣汰，較優的個體獲得較大概率的進化機會。選擇的強度按照種群成熟度自適應；
[0034]10)對所有獲得進化機會的個體進行量子變異，得到新一代的個體；變異率按照種群成熟度自適應；
[0035]11)對每個新一代個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於快速仿真模型，使用事件觸發梯級仿真算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值；
[0036]12)重複上述選擇、變異、觀測、仿真的過程，直至進化代數達到預設值。種群中最優的調度方案即為最終調度方案；
[0037]13)對最優調度方案進行安全校驗無誤後，智能優化調度軟體按照最優調度方案中當前時刻的機組有功優化分配方案對梯級各水電站的機組進行發電控制，實現梯級的經濟調度控制和自動發電控制。
[0038]本發明提出了量子進化調度算法、事件觸發梯級快速仿真模型和算法的相關概念。其中量子進化調度算法基於量子進化算法，將梯級一段時間內的經濟調度方案作為進化對象，每個調度方案的量子編碼為進化種群中的一個個體，進化計算過程中，對每個個體觀測得出調度方案，進行快速仿真，得出目標函數值，按照目標函數值進行選擇，對選擇出的個體進行量子變異，從而在解空間中向著最優調度方案搜索前進，最終得出最優調度方案；事件觸發梯級快速仿真模型和算法將梯級作為一個整體進行建模，包括各級水電站間的電力聯繫和水力聯繫，模型中考慮了電網負荷平衡、水量平衡、機組躲避振動區、機組出力限制、水庫水位限制等，仿真過程中基於梯級的各種事件觸發演進，包括:機組有功調節、水庫水位越限、水頭變化較大、入庫流量變化較大等，事件觸發仿真相比按固定時間間隔演進極大提高了仿真速度，保證了智能優化調度的實時性。
【權利要求】
1.一種梯級水電集控站自動化系統的智能優化調度方法，其特徵在於，該方法具體如下: 1)利用梯級水電集控站自動化系統配置並存儲梯級各水電站的參數信息，包括水位上限、水位下限、正常蓄水位、設計水頭、調節庫容、上下遊水電站的水流時滯、機組裝機容量、機組額定流量、機組不可運行區； 2)利用梯級水電集控站自動化系統採集各水電站的實時數據，包括機組有功、壩前水位、尾水位、水頭、流量； 3)利用梯級水電集控站自動化系統獲取上級調度下發的梯級負荷曲線或實時有功目標值； 4)梯級水電集控站自動化系統智能優化調度軟體檢查梯級自動發電控制權限，檢查內容包括梯級集控中心遠方/現地開關、電站中控室遠方/現地開關、機組現地控制單元LCU和間隔測控單元遠方/現地開關，按照下級優先的原則判斷集控中心是否有自動發電控制的權限，以及是否按上級調度下發的實時有功目標值進行控制； 5)智能優化調度軟體綜合考慮流域的基本水情、電氣安全運行因素，基於全流域流量平衡原則，將梯級作為一個整體進行事件觸發快速仿真建模，包括各級水電站間的電力聯繫和水力聯繫，模型中考慮了電網負荷平衡、水量平衡、機組躲避振動區、機組出力限制、水庫水位限制等，仿真過程中基於梯級的各種事件觸發演進，包括:機組有功調節、水庫水位越限、水頭變化較大、入庫流量變化較大等，事件觸發仿真相比按固定時間間隔演進極大提高了仿真速度，保證了智能優化調度的實時性； 6)智能優化調度軟體採用量子進化調度算法，以當前及後續一段時間內的經濟調度方案為進化對象，調度方案的量子編碼為種群中的個體；對梯級水電站運行歷史數據進行數據挖掘，結合當前運行狀態，生成一定規模的初始種群，種群規模按照計算規模自適應； 7)對種群中的每個量子個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於事件觸發梯級快速仿真模型和算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值； 8)目標函數綜合考慮梯級總有功與調度目標值的偏差、消耗水能、機組跨越不可運行區次數、機組在不可運行區運行時間，同時，將水電站水位越上下限的幅度和時間換算為懲罰值，考慮到目標函數值中，實現多目標優化； 9)基於種群中個體的目標函數值,對種群中的個體進行選擇,優勝劣汰,較優的個體獲得較大概率的進化機會，選擇的強度按照種群成熟度自適應； 10)對所有獲得進化機會的個體進行量子變異，得到新一代的個體，變異率按照種群成熟度自適應； 11)對每個新一代個體進行觀測，得到具體調度方案，分別應用於快速仿真模型，使用事件觸發梯級仿真算法，對後續一段時間內梯級的運行進行快速仿真計算，得出後續一段時間內梯級的運行過程和目標函數值； 12)重複上述選擇、變異、觀測、仿真的過程，直至進化代數達到預設值，種群中最優的調度方案即為最終調度方案； 13)對最優調度方案進行安全校驗無誤後，智能優化調度軟體按照最優調度方案中當前時刻的機組有功優化分配方案對梯級各水電站的機組進行發電控制，實現梯級的經濟調度控制和自動發電控制。`
【文檔編號】G05B19/418GK103631234SQ201310651833
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2013年12月6日 優先權日:2013年12月6日
【發明者】黃滇生, 楊蘇, 楊文勝, 熊西林, 徐麗華, 胡祖偉, 李建雲, 屈俊宏, 鄭國軍, 楊文波 申請人:雲南電網公司大理供電局, 江蘇金智科技股份有限公司