乌江流域梯级水电站联合优化调度的探讨

洪渡河流域梯级水电站水库短期优化调度研究洪渡河流域位于贵州省东北部，是乌江水系左岸的一级支流，全流域集水面积3739km2，干流主河道全长205km。

整个流域受中亚热带湿润季风气候影响，水汽来源丰富，降水量较大，坝址以上流域多年平均降雨量1201mm，降水年际变化不大，多年平均年降水量在1150~1210 mm之间；但年内分配极不均匀，降水量主要集中在4~10月。

国家电投集团黔北水电厂管辖的沙坝、石垭子、高生三座水电站自上而下位于洪渡河中游，形成梯级水库群。

沙坝水电站是洪渡河流域已建成第五级电站，该电站位于洪渡河中游，坝址以上集水面积为1396km2；石垭子水电站是洪渡河流域已建成第六级电站，坝址位于洪渡河中下游，坝址以上集水面积为2589km2；高生水电站是洪渡河规划的第七级梯级电站，其水库正常蓄水位接石垭子水电站厂房尾水位，坝址控制集水面积为3126km2。

江滨水文站为洪渡河干流控制站，控制流域面积2564 km2，位于石垭子坝址上游7.5km，是一个国家基本水文站，资料具有较高的可靠性。

开展水库群的优化调度工作，不仅能发挥水库群之间的库容补偿、水文补偿的作用，获得比单库优化调度更显著的经济效益，而且对于确保电网的安全稳定运行有着重要的现实意义。

洪渡河流域中下游河段将形成以沙坝电站为龙头的梯级水电站，其中已建成的沙坝、石垭子电站具有不完全年调节性能，在建的高生电站具有日调节性能，联合开展中长期或者短期优化调度研究，从整体上对流域的水电站进行优化调度，实现最大的发电效益。

2 梯级水电站短期优化调度分析2.1 梯级水电站短期优化调度分析重要性短期调度分常规与优化调度。

常规调度所利用的信息有限，理论上不够严密，所确定的运行调度策略和相应决策只是可行解或满意解，难以寻求最优调度策略，难以处理多目标、多维变量等复杂问题。

而优化调度是基于系统科学和优化算法，通过某种调度准则和目标函数，建立相应的数学模型，应用优化算法对所建模型进行求解，计算结果认为是最优调度策略。

流域梯级水电站优化调度的方法概述流域梯级水电站是指位于同一流域内的多个水电站组成的梯级系统。

优化调度是指通过科学的方法和技术手段，使梯级水电站在满足电能需求的同时，最大程度地提高水资源的利用效率和水能的开发利用能力。

本文将探讨流域梯级水电站优化调度的方法。

1. 水能资源评估和预测水能资源评估是流域梯级水电站优化调度的基础，通过对水文数据的分析和模拟，可以对流域内的水能资源进行准确的评估。

同时，建立预测模型，对未来一段时间内的水文情况进行预测，为优化调度提供参考依据。

2. 多目标规划模型流域梯级水电站的优化调度涉及到多个目标，如最大化发电量、最小化排洪量、最大化水库蓄水量等。

通过建立多目标规划模型，可以将这些目标进行量化，并通过运算得到最优的调度方案。

3. 系统仿真模拟流域梯级水电站是一个复杂的系统，涉及到多个水库、多个发电机组之间的相互作用。

通过建立系统仿真模型，可以模拟水库调度、水流传导过程等，以及各个站点之间的调度策略。

通过对不同的调度策略进行仿真比较，可以找到最优的调度方案。

4. 智能优化算法传统的优化方法对于大规模的梯级水电站系统来说，计算复杂度较高。

因此，采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，可以有效地解决这个问题。

通过遗传算法等方法，可以搜索解空间中的最优解，快速得到最优的调度策略。

5. 实时调度与决策支持系统实时调度是指根据当前的水情和电网负荷情况，对水电站进行即时调度。

通过建立决策支持系统，实时收集和整理数据，并基于模型和算法，给出合理的调度建议。

这样可以使梯级水电站的调度更加灵活和高效。

6. 多模型集成与协调由于流域梯级水电站的复杂性，不同的模型和方法可能会得出不同的调度策略。

因此，需要建立多模型集成与协调的方法，将不同的模型进行整合，并通过协同调度的方式，得到更加优化的结果。

结论流域梯级水电站在满足电能需求的同时，对水能资源的利用效率和水能的开发利用能力提出了更高的要求。

梯级水电站优化调度研究现状
梯级水电站调度优化是由于梯级水电站的特殊性而有许多特殊的优化
问题。

梯级水电站是指由两级或两级以上河道梯级水库组成的水电站组，
由于梯级水电站由不同河道梯级水库组成，在不同的梯级水库中，水位变
化会影响水库的总库容，同时也会影响上游水库的出力，因此，梯级水电
站的调度比其他水电站更加复杂，因此，梯级水电站调度优化受到很多研
究者的关注。

近年来，梯级水电站调度优化已经成为一个备受关注的研究方向之一，在这一领域中，有许多研究者做了大量探索性的工作。

比如，梯级水电站
水力学和择优调度研究中，许多研究者基于最小总成本和水库有效库容模型，探讨了多库容梯级水电站的调度优化；另一方面，为了加深对梯级水
电站调度优化的理解，许多研究者基于随机水文流量模型，建立了基于随
机水文流量的梯级水电站调度优化模型；此外，还有许多研究者基于综合
水和电的模型，建立了梯级水电站调度优化模型。

在梯级水电站调度中，还有许多问题没有被完全阐明，需要进一步的
研究。

探索乌江嘉陵江经验——两江流域跨省市梯级水电站优化调度调查在同一市场主体内部梯级水电调度渐趋成熟的背景下，如何面对市场主体多元化，利用现有体制和资源条件，发挥市场配置资源的作用，实现更大范围内的水电资源优化配置，服务国家能源战略和地方经济发展？自2011年以来，华中电监局按照“四个监管服务”指示精神和国家节能减排政策要求，通过在乌江、嘉陵江流域努力推动跨省市梯级水电优化调度，探索出一条解决分属于不同开发业主、不同网省公司的水电站联合优化调度的有效路径，在全国率先创造了流域内跨省市梯级水电优化调度的“乌江－嘉陵江经验”。

10月25日，在乌江、嘉陵江流域水电优化调度工作座谈会上，华中电监局党组书记、局长何兆成表示，开展两江流域水电优化调度，是电力监管机构如何充分利用现有资源条件进行市场化探索，能做到什么程度、达到什么效果的一次具体实践，具有重要的现实意义。

充分利用水电对重庆有特殊意义重庆市年平均水资源总量5000亿立方米，境内长江、乌江、嘉陵江、涪江、芙蓉江、酉水纵横交错，水能资源理论蕴藏量2298万千瓦。

近年来，重庆市陆续建成投产了一批大中型水电站，水电装机比重逐年上升，截至今年7月，水电装机403.95万千瓦，占总装机的40.31％。

同时，重庆火电增长逐步放缓。

尤其从2008年至今，重庆电网新增水电机组333.6万千瓦，新增火电机组仅27万千瓦。

水电发电量不断增加，水电在重庆市电力保障和有序供应工作中的支撑作用日益凸显。

另外，从地理和水情分布上，重庆位于副热带内陆地区，夏涨水，冬干旱，河川径流每年5月进入汛期，7、8月流量最大，9、10两个月中易形成秋汛，10月以后，水位下降，汛期结束。

河川径流补给主要来源于夏季降水。

掌握丰枯水情，提高水能利用率，实现节水增发，是重庆水电的“必修课”。

目前，重庆800多家水电企业绝大多数为径流式小水电，5家统调主力水电站除狮子滩电站具备年调节能力外，其余彭水、银盘、江口、草街电站均无调节能力。

流域集中优化调度下的乌江渡水库调度管理摘要：随着国家“西电东送”宏伟计划的提出，乌江流域开发步伐加快，乌江公司深刻意识到，作为水电企业，必须依靠水电站群间的联合优化调控，才能实现节水增发电的目标，并以此推动水电厂管控模式的变革。

在这样的背景下，乌江公司提出了“以节能增效为目的、以优化调度为核心、以集中控制为手段”的流域梯级水电站群集中生产调度管理思路。

2000年3月，公司战略性地勾勒出乌江流域梯级水电站群联合优化调控系统建设的整体构想。

基于水库调度集中管理和电站远程集控技术条件的成熟，乌江公司于2006年5月1日正式宣布流域各梯级水库调度实行集中管理。

随着乌江公司对流域开发的变化，乌江渡水库调度管理也随之发生着转变。

从以往的调度的主导转变为辅助，做好水库调度基础工作，为公司实现梯级优化调度的整体构想不断向着积极的方向转变着。

关键词：优化调度；转变；梯级水库调度；集中管理概述水库调度及大坝安全管理的成功与否，直接影响着小到厂内的经济指标，大到国民经济的发展，相反，则将危及电站上下游广大人民生命财产的安全，带来非常严重的损失。

大坝安全管理及水库调度这绝不象所谓的“夏天以电定水，冬天以水定电”如此简单的两句话，要做好这项工作，涉及到天气、水情、水库特性等专门业务，是一项以实际情况为根本，以洪水调度理论为依据，以经验为参照的较为细致、复杂的技术工作。

在防洪与发电出现矛盾时，既要考虑企业的安全生产及经济性，同时还要兼顾着企业重大的社会责任。

不管单一水库的发电调度还是梯级的优化调度，无非是为了提高水能的利用，以此获得更大的经济效益。

因此，乌江渡发电厂水库调度管理的“转变”也是为了更好地发挥乌江渡发电厂的水能利用能力，以提高我厂的经济效益为目的转变。

在防汛工作方面“转变”更加体现在做好防汛每项基础工作，做好突发状况下的应急处理准备，积极参与梯级防洪调度工作，根据防汛遇到实际困难提出适时解决办法。

随着梯级调度深化进行思想的“转变”也随之开始，由以往的着眼于自身，转变为放眼于全流域。

流域梯级水电厂联合优化调度探究随着能源需求的不断增加和环境保护的日益重要，水电资源成为了一个备受关注的热门话题。

在水电资源的开发利用中，流域梯级水电厂联合优化调度是一项重要的工作。

本文将对流域梯级水电厂联合优化调度进行探究，分析其意义和挑战，并探讨未来的发展方向。

一、联合优化调度的意义1.提高水电资源利用率流域梯级水电厂联合优化调度能够统一管理和调度水电资源，最大限度地提高水电资源的利用率。

通过合理的调度安排，可以充分利用梯级水电站之间的水能转移和互补优势，实现水能资源的最大化利用。

2.提高电力系统的稳定性联合优化调度能够对流域水电站进行统一调度管理，使得电力系统的运行更加稳定可靠。

通过合理分配水能资源，可以有效地降低电力系统的负荷峰值，提高电网的供电能力，确保电力系统的稳定运行。

3.降低环境污染水电资源作为清洁能源，其开发利用对环境的影响相对较小。

流域梯级水电厂联合优化调度能够最大限度地提高水电资源的利用效率，减少对传统火电的依赖，进而降低环境污染。

1.水资源的不确定性流域水电站联合优化调度面临着水资源的不确定性，如降水量的不确定性、水位波动等因素都会对调度决策产生影响。

如何应对这些不确定性，提高调度决策的准确性和稳健性是一个亟需解决的挑战。

2.多方利益的协调流域梯级水电站涉及到多个利益主体，如各个水电站的所有者、电力系统运营商等。

如何在各方的利益之间进行协调，达成共识，实现联合优化调度是一个复杂的问题。

3.系统规模的复杂性流域梯级水电站联合优化调度涉及到多个水电站的联合调度，系统规模庞大，变化复杂。

如何建立高效的模型和算法，实现对系统规模的快速调度优化成为了一个挑战。

三、未来发展方向1.建立多源数据融合的模型未来在联合优化调度领域，可以尝试建立多源数据融合的模型，集成水文数据、气象数据、电力系统数据等多种信息源，为决策提供更为全面的信息支持。

2.采用智能优化算法在联合优化调度中，可以尝试采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，通过不断的迭代求解，找到最优的调度策略。