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【6h】

基于电力市场的汉江上游梯级水电站优化调度研究

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文摘

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声明

1绪论

1.1研究背景、目的及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究目的及意义

1.2国内外研究进展

1.2.1水库优化调度研究进展

1.2.2电力市场环境下水库调度研究进展

1.2.3基于电力市场的水库调度存在的问题

1.2.4水库调度研究发展趋势

1.3主要研究内容

1.4研究技术路线

2基本资料

2.1汉江流域概况

2.1.1自然情况

2.1.2水文气象条件

2.1.3气候条件

2.1.4暴雨洪水特点

2.1.5径流特点

2.2汉江梯级开发概况

2.3石泉电站基本资料

2.3.1石泉电站概况

2.3.2水位~库容曲线

2.3.3电站下游水位~流量关系曲线

2.3.4水头损失

2.4喜河电站基本资料

2.4.1喜河电站概况

2.4.2水位~库容曲线

2.4.3电站下游水位~流量关系曲线

2.4.4水头损失

2.5安康电站基本资料

2.5.1安康电站概况

2.5.2水位~库容曲线

2.5.3电站下游水位~流量关系曲线

2.5.4水头损失

3汉江上游径流规律分析

3.1径流特征

3.2径流规律分析

3.2.1径流年内分配

3.2.2径流年际变化

3.2.3径流代际变化

3.2.4径流丰枯变化

3.2.5周期性分析

3.2.6年径流序列趋势分析

3.3本章小结

4电力市场分析

4.1电力市场相关概念

4.1.1电力市场定义

4.1.2电力市场组成要素

4.1.3电力市场基本原则

4.1.4电力市场的基本任务

4.2电力系统运行

4.2.1电力系统基本特征

4.2.2电力系统运行方式

4.3电力市场运营

4.3.1电力市场运营的基本模式

4.3.2电力市场中发电厂商竞价模式

4.4电价

4.4.1电价的形成机制

4.4.2电价结构

4.5我国的电力市场

4.5.1我国电力市场现状

4.5.2我国电力市场特点

4.6本章小结

5汉江上游梯级水电站水库群长期联合优化调度

5.1梯级水电站水库群联合优化调度模型

5.1.1发电量最大模型

5.1.2发电效益最大模型

5.1.3兼顾保证出力发电量最大模型

5.1.4蓄能最大模型

5.1.5梯级水库间水力联系

5.2梯级水电站水库群优化调度算法

5.2.1动态规划法(DP)

5.2.2逐次逼近动态规划法(DPSA)

5.2.3逐步优化算法(POA)

5.3汉江上游梯级水电站水库群长期发电优化调度实例

5.3.1模型建立

5.3.2丰枯电价制定

5.3.3优化算法选取

5.4汉江上游梯级水电站水库群长期联合优化调度结果及分析

5.4.1发电量最大模型计算结果及分析

5.4.2发电效益最大模型计算结果及分析

5.4.3两种模型计算结果对比分析

5.5本章小结

6汉江上游梯级水电站期货合约电量划分及分解

6.1电力市场运营结构及交易类型

6.1.1电力市场运营结构

6.1.2电力市场交易类型

6.1.3水电交易类型

6.2电力市场期货交易

6.2.1电力期货概念

6.2.2电力商品的期货性

6.2.3电力期货交易的作用及意义

6.3汉江上游梯级水电站期货合约电量划分及分解

6.3.1梯级各水电站月发电量特征

6.3.2梯级各水电站年、月发电过程特征

6.3.3梯级各水电站期货合约电量划分

6.3.4梯级各水电站期货合约电量年内分解

6.4本章小结

7结论与建议

7.1结论

7.2建议

致谢

参考文献

附录

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摘要

本论文根据汉江上游梯级的实际情况,对汉江上游已建成的石泉、喜河、安康梯级水电站水库群在电力市场环境下的长期发电优化调度问题进行了研究。在分析了汉江上游径流规律以及电力市场相关内容的基础上,根据该梯级水电站水库群的主要任务及梯级水电站之间的水力联系,建立不同的优化模型并选取优化算法进行求解,对计算结果进行了对比分析;以各水电站发电量统计特征为依据,拟定了梯级各水电站的年度期货电量,并将拟定的期货电量进行了年内分解。论文取得的主要研究成果如下: (1)对汉江上游1954~1998年44年长系列径流资料进行统计,分析了径流的年内分配、年际变化、代际变化、丰枯变化;采用谱分析方法和坎德尔秩次相关检验分别对径流资料的周期性和趋势性进行了分析。结果表明:汉江上游径流年内、年际分配不均,丰枯差别大,各月均有出现小流量的几率,径流总体呈下降趋势。 (2)根据汉江上游梯级水电站水库群的主要任务以及电力市场中电价因素的影响,建立梯级发电量最大模型和梯级发电效益最大模型,采用逐次逼近动态规划法(DPSA)与逐步优化算法(POA)相结合的混合算法分别求解梯级发电量最大模型和梯级发电效益最大模型。 (3)基于汉江上游径流规律分析结果,划分丰水期为7~9月、枯水期为12~3月、其余月份为平水期,分别选取不同的电价水平,根据不同的丰水期电价下调比例方案进行以梯级发电效益最大为目标的长期优化调度计算,统计各方案的丰、枯电量之比,拟定电价水平取0.2元/kW·h,丰水期电价下调30%,枯水期电价上浮90%。 (4)对比梯级发电量最大模型与梯级发电效益最大模型的计算结果,得出结论:通过优化,可以增加梯级及其各级水电站的发电量,减少各水电站的弃水量,提高水资源的利用率;采用丰、枯季节电价的梯级发电效益最大模型计算得到的多年平均发电量虽然少于梯级发电量最大模型的计算结果,但其发电效益大于梯级发电量最大模型的发电效益;由于考虑了丰、枯季节电价的影响,梯级及其各级水电站增发了枯水期电量,减少了丰水期发电量,其多年平均发电收益的组成结构发生了较大变化,枯水期的发电收益占全年发电收益的比例有了明显提高。 (5)在汉江上游梯级水电站水库群长期发电优化调度的基础上,统计梯级各水电站的年、月发电量特征,制定不同的期货电量划分方案,并对各方案期货电量所占不同典型年发电量的比例进行计算;通过对比分析,拟定石泉、喜河、安康水电站的年度期货电量分别取其各自多年平均发电量的45%,该方案完成期货合约的保证率较高。 (6)按照各水电站各月的可靠电量,将拟定各水电站的年度期货合约电量进行年内分解,分解到各月:石泉、喜河、安康的各月分解电量保证率分别为85%、85%、95%,表明绝大部分来水频率的年份能够完成期货合约。

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