任蓓蓓
国网山西电力调控中心，山西 太原 030021
摘要：随着我国经济发展和资源消耗，资源和环境之间的矛盾日益突出，在这样的背景下，如何保护生态环境的基础上有序发电已经成为了人们关注的问题。提高电力能源的使用效率，采用有序的调度措施，从而减少对环境的污染，最终调整能量和电力的产业结构。在这样的背景下，需要开展水电站的经济运行工作，做好梯级水电站的优化调度工作，从而保证电网的安全运行，本文针对节能发电调度模式下梯级电站优化调度模式进行了探讨。我国四川水资源较为丰富，长期以来，四川水电能源的利用率一直不高，存在严重的浪费现象。水电能源的优化利用不仅关系到水电企业自身的利益，同时也具有重要的社会意义。对流域梯级水电站统一管理、统一调度，不仅有利于流域梯级水电站的运行与维护，更有利于实现流域梯级水电站水资源的综合高效利用，充分发挥梯级枢纽的综合利用效益。由于流域梯级水电站之间存在着水力、电力调度、地理位置约束复杂、运行方式较单个水电站更为灵活多变等原因，因此，流域梯级水电站优化调度的模型建立一直是水电系统优化调度中的难点问题。为此，本文首先对集中控制调度管理模式进行了简要阐述，详细探讨了节能发电调度单站排序规则下的调度方式，旨在提高我国水电能源的综合利用率。
关键词：节能发电；梯级电站；优化调度
一、前言
水电站经济运行需要从电力安全、优质和经济的角度出发，从而制定最佳的运行方式，从而最大程度的利用谁能。作为工业基础性能源产业水电站需要树立科学发展观，采用适当的发电调度，从而增加能源的使用效率，加快能源的结构调整，从而促进电力系统安全和高效进行，最终实现水电工业的可持续发发展。
二、节能发电调度概念和作用
由于我国人口众多，为了适应工业的发展，除了在新能源的发展上寻求突破口，还需要重视节能。因此节能发电调度就是在保障电力正常供应的基础上，按照相应的节能和经济措施，对可再生资源进行优先调度。节能发电发电的制度实施，对于我国大部分水电站具有重要的意义，节能发电调度按照电力市场运行和规则运行，也是电力市场运行规则的完善。优化运行在电站枢纽系统运行安全和电力系统生产可靠的前提下，有效利用现有的发电设备和建筑物，进行合理调度，从而保障水电站和电力系统能够获得最佳的经济效益。
节能发电调度不是新建项目，而是在原有的基础建设上，合理的进行调度，从而发挥发电理论上的最大值，这对于我国能源节约型社会的建设有较大的作用。进行节能发电模式下的调度，是的电力系统的安全、质量和经济型都能够得到保障。通过合理的调度，以一定的水电能获得最大的发电量已经成为了现代运行管理的重要方面，同时增加水电站的收入。
在功能上，梯级电站的优化调度对于上游水库和下游的防洪灌溉、航运、供水等目标体系连结起来构成水资源系统。另外，和其他电站例如火电系统进行联系，从而形成一个整体的电力系统，由于单元众多，规模也较为庞大，同时结构较为复杂，因此对于整个电力系统的综合管理有较大的作用。除了管理的供电需求以外，还包括发电机组、升降压变电所、高压输电线路、配电网等电力设施等等。
三、梯级优化调度下的常见算法
在节能发电的背景下，随着计算机技术的发展以及数学知识的运用，在节能发电调度模式下，人们在长期的探索中研究出了较多的方法，不同的方法在实际运用的过程中也存在一定的差异。
本文针对常见的一种方法介绍如下：
1、等微增率法
等微增率法主要是引进了微分中的“微分”思想，在电站运行的过程中，通过对电站中各机组特征曲线的微增率的负荷进行最佳分配，从而确定在适当的供应量的条件下，水电站内经济的运行计算，改方法适合机组不多的曲线计算。当水电站中机组较多，同时曲线较为复杂，则需要采用其他的计算方法。
2、遗传算法
遗传算法GA(GeneticAlgorithm)其实是一种直接搜索方法，这种方法不依赖于具体问题，能够将问题模糊化，遗传算法能够很有效的处理好多维优化问题。不管是基本遗传算法和改进遗传算法都能够很好的将实际问题进行解决从，从而对级数教导的优化调度进行计算。遗传算法目前在大型水电站以及电站机组较多的情况下有较多的运用，但是在使用上依然存在较多的问题，例如遗传算法虽然在一定程度上能够避免群体收敛于最优解的问题，但是并不能在每一次计算的过程中，都能够计算出收敛于最优解，这就在一定程度上给计算带来了较大的不确定性。尤其是在梯级水电站群的调度控制中，这种计算的不确定性直接回导致机组启动和停止控制的不确定性，因此在实际的运用中，遗传算法不是经常单独的进行使用，甚至很多水电站都采用动态规划的方法替代遗传算法。
2、动态规划方法
动态规划DP(DynamicProgramming)方法在数学中常常解决多阶段决策最优解的一种方法，是由美国人R.Bellman等人创建并推广的一种方法。动态规划主要涉及的是阶段和阶段变量以及状态变量等数学函数问题，通过顺序或者是逆序逐渐递推从而对最优解进行找出的过程。
在梯级调度的过程中，和其他算法相比，这种方法有较为严谨的理论基础，保证有绝对收敛的最优解，而且容易编程，实际运用的效果较高。正如其他方法一样，每一个方法尤其优势和缺点，例如在使用动态规划的方法过程中，如果处理多维的问题，容易出现较多的维数，导致在计算的过程中无法正常运行，或者是由于计算的时间太长而不能满足实际的需要。目前，水电站在调度的过程中，针对基本动态算法进行了多次改进，主要包括增量动态规划法、状态逐密动态规划、动态规划逐次逼近法和逐步优化法，这些方法采用不同的改进措施，从而对维数进行降低，从而降低了求解的难度和计算量。
国内外学者针对动态规划算法和各种改进的方法对单个水电站梯级调度进行了研究，并且取得了较好的效果。采用动态规则算法和改进的算法能够很好的进行求解，并且取得了较好的效果，比较适用于各种梯级水电站的短、中、长期优化调度计算。
四、结束语
在如今强调节能发电的趋势下，虽然梯级水电站的调控没有纳入到调度体系中，但是如何处理好梯级水电站和中心电网调度之间的关系已经成为了很多大型流域不得不面对的问题，同时也是大型流域需要解决的问题，采用梯级调度需要通过监视电网的运行，实施对电网运行情况进行监控和分析，做好积极的沟通，对综合电网的供电情况进行判断，适当的安排生产和检修，及时的对电网调度提供合适的方法，最终保证电网调度的调整起到优化作用，保证水电站经济运行。
参考文献
[1]王森,武新宇,程春田,等.梯级水电站群长期发电优化调度多核并行机会约束动态规划方法[J].中国电机工程学报,2020(10):2417-2427.
[2]王森.梯级水电站群长期优化调度混合智能算法及并行方法研究[D].大连理工大学,2019.
[3]张文鋆,陆浩,袁旭峰.梯级水电站节能发电多目标优化调度模型研究[J].电测与仪表,2019,50(2):1-4.
[4]袁旭峰,韩士博,熊炜,等.计及梯级水电站群的水火电节能调度策略[J].电网技术,2019,38(3):616-621.