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随着我国水电站数目逐渐庞大、梯级水力水利联系日益紧密、航运和生态环境综合利用要求愈加复杂等问题的出现,水电系统短期优化调度面临日负荷时空变化规律不够明晰、“维数灾”难以解决等科技难题。本项目拟采取以水电站为本、遵循自下而上(水电站—梯级—流域)的研究思路,开展水电站短期优化调度研究,取得以下主要研究成果: (1)构建了机组负荷模型和机组启停模型。以机组为单元,提出了机组负荷模型ULM; ULM进一步组合成复杂的水电站出力过程,进而提出了机组启停模型UCM;以水库特性曲线、水能公式及水头计算方法为依据,基于两个基本假设提出定负荷条件下相邻时段间机组发电流量差的递推计算法,避免了水电站短期优化调度嵌套厂内负荷优化分配的问题。 (2)解析日负荷时空变化特性、构建日负荷模型。基于生产实践中水电站日负荷图的综合分析,进行合理的时空降维,提出了日负荷模型DLM;采用统计方法、推导法、经验分析法等方法率定了DLM的参数,为水电站短期科学调度的提供了坚实的基础。 (3)研究了基于DLM的水电站短期优化调度模型构建及求解方法。以峰、腰、基荷为空间特征参数,特征负荷的运行时间为时间特征参数概化描述日负荷过程,研究了日负荷过程与日负荷模型的时空特征参数的转化机制,提出了实例水电站短期优化调度数学模型的建模和求解方法,缓解了大规模水电站群联合运行的维数灾问题。 (4)研究了基于DLM的梯级水电站短期优化调度模型构建及求解方法。分析了梯级水电站之间日负荷模型的匹配关系和时空特征参数关联与转换关系,提出了实例梯级水电站短期优化调度数学模型的建模和求解方法,为流域水库群的科学调度提供了重要技术支撑。 2100433B
随着我国水电站数目逐渐庞大、梯级水力水利联系日益紧密、航运和生态环境综合利用要求愈加复杂等问题的出现,水电系统短期优化调度面临日负荷时空变化规律不够明晰、维数灾难以解决等科技难题。本项目拟采取以水电站为本、遵循自下而上(水电站-梯级-流域-水电系统)的研究思路,提出日负荷模型概念,并围绕日负荷模型结构和时空特征参数关联机制、水电站日负荷模型与日负荷过程之间转换机制及梯级水电站之间日负荷模型时空特征参数关联机制等关键科学问题,开展日负荷时空变化特性分析、日负荷模型构建、及基于日负荷模型的水电站和梯级水电站短期优化调度数学模型与求解方法研究,以揭示水电站日负荷演化机理和梯级水电站之间日负荷相互作用机理,提出水电站和梯级日负荷过程生成方法,为明晰水电站群短期科学调度规律、避免水电系统维数灾探寻新的研究思路与方法,并为发挥水电系统调峰能力、实现水电资源的高效利用提供科学依据和技术支撑。
常规水电站 需要人员不间断的巡视维护 。自动化水电站以计算机监控系统为基础的综合自动化;使水电站逐步实现少人值班,最终达到无人值班(或少人值守)。
在同一条洞子里,作这样的区分是为了适应不同地质条件的。
龙滩水电站计划分两期开发,主体工程之一的拦河重力坝也将分两期施工:初期建设时,正常蓄水位375米,坝顶高程382米,最大坝高192 米,坝顶长735.5米,后期正常蓄水位400米,坝顶高程406.5米...
水电站日典型负荷过程研究
水电站短期优化调度对于水资源高效利用具有重要的作用,负荷过程变化频繁是制约优化调度成果实用性和增加水电站群系统优化求解难度的关键.以天生桥一级水电站为研究对象,基于峰荷、腰荷及基荷等3个特征负荷的水电站日典型负荷过程,引入基荷系数和调峰系数2个特征参数,推导了特征负荷与特征参数之间的数学关系,提出了水电站短期优化计划的快速制作方法.该方法实现了优化数学模型的高效降维,增强了优化成果的适用性和可操作性.实例应用表明该方法既可得到最优解、也可得到经济运行的负荷图范围.
基于日典型负荷的水电站群日计划方式
针对电网对水电站的负荷需求,分析了水电站群日计划方式制定的关键技术,提出了基于日典型负荷的水电站群日计划运行方式的制定方法,其结果在满足系统负荷需求和水库综合利用约束下,符合兼顾调峰电量最大和发电量最大的目标。
现行水电站动能设计方法,电站装机的必需容量与某一水平年的负荷密切相关。因此负荷水平和负荷参数是装机容量论证的重要依据。
《动能规范》规定电站设计水平年为电站第一台机组投入运行后5-10年,设计水平年至少比做设计时滞后10-15年。要预测10-15年以后的负荷水平并非易事。在计划经济年代还有本本可循,进入市场经济,经济受到市场调节,起伏波动和商业周期是很难避免的,不管用什么方法推算远景用电负荷,很难与实际相符。
负荷参数,包括年、日负荷曲线,与用户构成有关,10-15年后的用户构成较之负荷水平更难确定。因此负荷参数的拟定更具有经验性和随意性。
按现行设计方法,动能设计不可没有负荷及负荷参数,但我们不可把它们作为装机论证的唯一依据。装机还应从其它角度和方面进行分析论证,尤其要把电站能量和质量特性作为确定装机最基本的依据 。
空间负荷预测是配电系统规划的前提和基础,它涉及大量的空间和时间信息,并且受许多不确定因素和复杂的空间关系的影响,而各因素与负荷预测值之间形成了复杂的非线性映射关系,使得建立空间负荷预测模型成为一个难点问题,因此受到了国内外研究人员的广泛重视。本课题将在分析配电网特点的基础上,引入地理信息系统和时空数据挖掘技术,研究配电网空间负荷预测的模型和方法。研究时空数据模型及空间索引技术,并建立时空数据库;研究基于粗糙集数据挖掘的脏数据处理方法和数据不完备解决方案;建立预测负荷总量的优选组合预测模型,研究将人工神经网络、灰色系统理论和时间序列挖掘方法等相结合的中长期负荷总量综合预测方法;研究基于土地利用决策的配电网空间负荷预测模型,并研究利用时空数据挖掘方法进行配电网空间负荷预测,从整体上提高负荷预测的准确性,对提高配电系统规划方案的质量,确保配电网经济、可靠地运行,具有重要的学术和实际意义。 2100433B
担负电力系统日负荷瞬时波动和最大峰荷计划外增长而设置的发电容量。电力系统中承担负荷备用容量的电站称调频电站或主导电站。在一般情况下,调节性能较好、靠近负荷中心的大型蓄水式水电站,适宜承担一定的负荷备用容量。在实际运行中,负荷备用任务在不同时间可由不同电站承担,但都以旋转备用的方式承担,即由正在运行中的机组留有近当容量以便随时准备承担备用任务。大型电力系统常由两座以上的水电站和凝汽式火电站分担调频任务,其负荷备用容量一般为系统最大负荷的5%左右。水电站承担负荷备用容量不需要设置专门的备用库容 。