水火電聯合優化調度模型文獻綜述

（華北電力大學電氣與電子工程學院，北京 102206）

0.引言

隨著全球氣候變暖形勢日趨嚴峻，大力發展清潔能源，實現經濟社會的低碳、可持續發展已成為當前國際社會的重要議題。水電作為當前技術條件最成熟、已開發規模最大的清潔能源，具有啟停迅速、調控靈活、成本低廉等特點，能夠在電力系統運行中產生巨大的經濟效益。

我國西南地區水能資源較為豐富，經過多年的發展建設，逐步形成了特大流域及干流水電站群占據主導地位的特殊高比例水電電力系統。水電作為主要電源的電力系統，由于水庫蓄水量有限，當前的運行決策會對系統未來的運行成本造成影響，其運行優化問題在時間上是耦合的；水能的梯級開發使得上下游電站之間的水文聯系較為緊密，上游電站的生產決策會對下游電站產生較大的影響；客觀上水文現象具有隨機性，水電站入流情況難以準確預估，運行優化問題本質上屬于隨機優化問題；水電機組的尾水位—泄流量曲線、庫容—水位曲線，火電燃料成本曲線等均具有非線性特性，進一步增大了問題的求解難度。上述特點使得高比例水電電力系統的運行優化問題成為一個典型的非線性、多階段、高維復雜的數學規劃問題。因此，開展實用化的水火電系統聯合優化調度研究，對于發揮水電經濟生態效益、降低系統運行成本、確保國民經濟低碳高效發展意義重大。

1.水火電聯合優化調度模型文獻綜述

國內外學者針對水火電系統聯合優化調度問題展開了大量、深入的研究，獲得了豐碩的研究成果。按照時間尺度劃分，水火電聯合優化調度可分為中長期優化調度及短期優化調度，時間尺度的選擇一般要與系統中水電的調節能力相匹配[1]。中長期調度一般以年(多年)為優化周期，以月(多日)為步長，在滿足系統負荷需求及水火電運行約束的基礎上，以系統發電成本最低為目標，統籌系統內各類電源的發電計劃[2]；短期調度一般以日為優化周期，以小時為步長，進一步考慮火電機組組合、水庫間水流時滯等因素進行更為精細化的調度計算[3]。除單時間尺度上的優化建模外，部分學者針對多時間尺度耦合優化調度進行研究[4-7]，通常采用大尺度約束小尺度，以各層調度模型調度時段水庫期末庫容邊界條件，通過變量實現不同尺度間的耦合，但耦合約束過于剛性，不能考慮約束條件的動態變化，在實際應用中受到一定的限制。

常規的水火電優化調度問題一般以系統發電成本最小為優化目標，通常包括火電燃料成本、啟停成本、系統失負荷損失、水電機組運維成本等[8-10]，也有學者圍繞系統能耗指標，以系統總煤耗量最小為優化目標建立優化模型[11-12]。隨著近年來全球氣候變暖形勢日趨嚴峻，部分學者針對基于環境效益指標的節能發電調度或多目標優化調度模型展開研究[13-14]。也有部分文獻采用水電發電量最大、水電最小出力最大[15]、水電短期調峰電量最大[13]等作為水火電聯合優化調度問題的優化目標，但以水電效益最優的優化模型難以保障電網整體效益最優，也不利于保障電力系統安全穩定運行。

水火電聯合優化調度問題主要考慮系統電力電量平衡約束、水電站庫容平衡約束、庫容上下限約束、下泄流量上下限約束、水位—庫容關系、尾水位—泄流量關系、火電出力上下限約束等建立優化模型。隨著問題理論研究的發展和工程應用的深入，眾多專家學者從不同角度構建了多種模型。有學者針對不同電源裝機場景下的電力系統經濟調度問題展開研究，包括風水火[11]、抽蓄水火[16]、光水火[17]等多電源混合電力系統，引入不同類型電源的發電生產特性；有學者綜合考慮電力系統實際運行中的約束條件，如中長期優化考慮機組檢修計劃約束、火電燃料計劃約束[11]，短期優化考慮上下游水電站間水流時滯性問題[18]、水電機組的不連續出力區間問題[19]等；有學者重點研究了水火電優化調度中的潮流約束問題，為網絡施加直流潮流約束[19]、交流潮流約束[12]等；也有學者研究了綜合利用水庫的興利調度問題，在模型中引入航運、漁業、灌溉等用水約束[20]。

按照模型構建過程中是否考慮徑流隨機性，優化模型可分為確定性規劃及隨機規劃[13]。確定性規劃模型根據給定的徑流預報或已知的歷史場景進行調度計算，問題考慮的模型約束條件較全面、求解規模相對較大、求解效率也較高[21-23]，但模型未考慮徑流的隨機特性，在水電占比較高電力系統或徑流預報精度較低的中長期優化調度中可能導致較大的誤差，調度方案的安全可靠性和經濟性均相對較差；隨機規劃主要基于期望值模型、場景法、機會約束模型等優化方法[24-26]，根據歷史數據生成徑流預報或描述其統計學特征，將徑流的隨機特性引入優化過程。期望值模型要求滿足期望約束條件下，使目標函數的期望值達到最優[11,27-28]，通常采用模擬法、近似法、解析法等進行求解[29]；場景法根據隨機變量的概率分布生成大量的采樣場景[30-32]，采樣過程可能導致優化計算耗時較長，而目前的場景縮減技術尚存在典型場景判定困難等問題[29]；機會約束模型允許決策在一定程度上不滿足約束條件，而是要求約束條件成立的概率滿足一定的置信水平[33]，但模型求解困難，導致應用受限[34-35]。

水火電聯合優化調度問題的建模及求解方法主要分為經典經濟調度法和現代數學優化法。其中，以等耗量微增率為基礎的經典經濟調度法引入水煤轉化系數，表示水電廠單位水量代替的煤耗量，物理含義較為清晰，但是經典法在解決含有梯級水電站、考慮變水頭等情況下的復雜優化調度問題時，其協調方程難以直接求解[36]；現代數學優化法包括線性規劃、非線性規劃、動態規劃等，線性規劃算法簡單、求解速度快，能夠高效處理大規模系統優化問題，但應用上需要對原問題進行線性化處理，在問題描述、求解精度上可能存在一定的偏差；非線性規劃能夠相對準確地描述帶有非線性關系的數學模型，但計算量大、求解效率低，容易陷入局部最優，難以保證獲得全局最優解；動態規劃利用最優化原理求解多階段決策問題，并且不受問題數學特性限制，能夠求解非凸、非線性、離散問題，廣泛應用于水庫調度問題中，但是動態規劃法一般選取離散的水庫期末庫容為狀態變量，在求解大規模、多階段的水電優化調度問題時容易發生維數災難。

2.結語

本文對水火電聯合優化調度模型進行了文獻綜述。在時間尺度方面，優化調度模型可分為中長期優化與短期優化兩個層次；在模型構造方面，一般以系統發電成本最小為目標函數，綜合考慮系統電力電量平衡約束、水電庫容平衡約束等；在入流隨機性的考慮方面，可分為確定性規劃及隨機規劃；在模型求解方法方面，分為經典經濟調度法和現代數學優化法。

對于我國云南省、四川省等水電富集型電力系統，水電占比高、年/多年調節性水庫眾多、電站間水文聯系密切，亟需研究適配大水電多年調節周期、具有合理建模精度及較高可計算性的水火電系統優化調度模型，從而實現全系統水火電資源的優化配置，提高清潔能源利用率。通過系統總結梳理國內外水火電聯合優化模型的研究現狀，可為我國設計并實施具有實用價值的水火電優化調度模型奠定基礎。