電力市場交易背景下水電站優化調度研究

羅京蕾+　黃顯峰　方國華

摘要：電力市場交易是影響我國未來電力體制改革走向的重要落地措施之一。通過對電力市場交易背景下水電站優化調度特點分析，構建了分時電價下水電站優化調度模型。在粒子群算法基礎上，提出了改進慣性因子、加速因子以及迭代速度的改進策略，并將其運用于模型求解，以廣東省梅州市青溪水電站為實例進行了研究，驗證了模型和算法的有效性和適用性，該研究成果為電力市場背景下的水電站優化調度提供了新思路。

關鍵詞：電力市場；水電站調度；粒子群算法；改進粒子群算法；分時電價

中圖分類號：TV697.1 文獻標志碼：A 文章編號：16721683（2016）05018405

Study on optimal operation of hydropower station in the background of electricity market transaction model

LUO Jinglei，HUANG Xianfeng，FANG Guohua

（College of Water Conservancy and Hydropower Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China）

Abstract：Electric power market transaction is one of the important measures for the reform of the electric power system in China.In this paper，the characteristics of the optimal reservoir scheduling in the electric power market transaction model were analyzed，and the optimal operation model of the reservoir was established.Based on the standard particle swarm optimization，the improved particle swarm optimization algorithm was proposed，which was based on the improvement of the inertia factor，the acceleration factor and the iteration speed.Taking Qingxi Reservoir，which locates in Meizhou City，Guangdong Province，as an example，the validity and applicability of the model and algorithm were verified.This research provides a new idea for reservoir optimization scheduling in the background of electric power market.

Key words：power market；hydropower station dispatching；particle swarm optimization algorithm；improved particle swarm optimization algorithm；peak and offpeak electricity price

隨著我國電力市場改革的推進和電力系統規模的日益復雜，電力行業正在逐步落實市場機制，水電作為電力系統的重要組成部分也必將按照“公平、公正、公開”的原則參與市場競爭[12]。傳統的發電計劃是基于全信息的調度決策，其目標函數是全網的總發電成本最小，而在電力市場背景下，把電能真正視為商品來看待，電價和電量均存在不確定性，電能交易中心根據各電站申報發電容量及價格進行市場出清計算，公布市場出清價格和中標容量，水電站不再只接受調度命令被動發電，而要參與市場交易，隨著“競價上網”政策的試行，以及水電站自身運行負荷需求的變化，水電站在電力市場環境下如何建立符合電網運行規則、水庫調度規律，并遵循電力市場交易的新模式，使發電效益最大，是水電站優化調度運行的一個研究新方向[36]。

國外的電力市場主要是為了適應政治改革以及能源工業改革的需求，英國電力市場改革的成功令各國看到了市場體制的巨大潛力，進入2000年后，拉美各國、美國、歐盟、亞洲國家等都在嘗試電力市場化改革。國外在電力市場水電站調度研究方面取得一些成果：2008年Vicuna考慮了峰谷電價對水庫調度的影響，2009年Madani 和 Lund深入探討了每小時電價的不同對每月水力發電的收益產生的影響[7]。在借鑒國外電力市場水電站調度經驗基礎上，國內在水電站調度方面研究也取得了一些成果： 2012年馮權龍和張玉惠提出了在豐枯分時電價條件下水電站水庫長期優化調度模型，在實際運用中取得了顯著效果，為水電站在分時電價下調度奠定基礎。2014年李佳、王黎、馬光文等人研究了電力市場交易環境下的水電站年度發電計劃制定問題[8]。

本文在傳統水電站調度模型上增加價格影響因素，以發電經濟效益最大為目標函數，并考慮一些約束條件，構建了考慮豐枯分時電價的水電站優化調度模型并求解。對于優化調度模型求解方法，目前已提出動態規劃、遺傳算法及蟻群算法等優化算法，但這些算法存在維數災、計算時間長、處理約束復雜等問題。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）具有原理簡單、收斂速度快且通用性強等優點，已經在水庫調度中得到廣泛應用[911]，但其也存在容易陷入局部最優解的缺點，故本文在基本粒子群算法上對其加以改進，提高了算法的計算精度和收斂速度，最后以青溪水電站為實例進行研究。

1 水電站優化調度模型構建

在一價制下，水電站效益最大其實就是發電量最大，而在電力市場交易背景下，由于存在著分時電價差，發電量最大并不意味著效益最大，在此背景下構建考慮電價因素的水電站優化調度模型[1216]。

2 改進粒子群優化算法

2.1 粒子群算法原理

PSO算法是一種源于對鳥類飛行進行研究的集群智能優化算法，在D維目標空間中，有N個粒子組成的群體，其中第i個粒子的位置為

2.2 粒子群算法改進策略

（1）Clerc和Kennedy提出一種采用壓縮因子的PSO算法，這種調整方法通過合適選取參數，可以確保PSO算法的收斂性[17]。

（2）將粒子群算法與遺傳算法中的自然選擇原理相結合，得到基于自然選擇的粒子群算法，在迭代過程中將整個粒子群按照適應值大小進行排序，用適應值好的一半粒子的位置和速度替換適應值較差的一半粒子并保留每個個體的歷史最優值[19]。

結合上述策略，改進粒子群算法具體計算步驟見圖1。

經過多次演算，改進粒子群算法參數設置：ω=0.9，c1=c2=2，種群數量為50，迭代2 000次，測試20次取平均值，利用優化中常用的Rastrigin、DeJong、Sphere、Griewank、Rosenbrock測試函數對基本粒子群、卡爾曼群、改進粒子群算法進行測試[20]，計算結果見表1。由表1結果可看出，改進粒子群算法計算結果更加接近于極值點，搜素精度更高，迭代速度更快，充分證明其優越性。

3 實例研究

青溪水電站位于廣東大浦鎮，距離大浦縣城40公里，是韓江支流至汀江干流上的第二個梯級水電[CM（22]站，壩址以上的流域面積為9 157 km2，裝機容量為

144 MW，保證出力為1191 MW，正常高水位為73.0 m，興利庫容為6 008萬m3，死水位690 m，死庫容為4 280萬m3，多年平均徑流量為874億m3，多年平均降雨量為1 600 mm，多年平均入庫流量為277 m3/s，此水庫主要承擔任務是發電，不承擔下游的防洪，為日調節水庫。

利用1951年4月-2012年3月共62年的青溪水電站天然徑流及其年徑流計算結果，選擇豐水年（P=25%）、平水年（P=50%）、枯水年（P=75%）三個典型頻率的水文年份，分別為2010年、2005年、2003年，被選定的水文年天然徑流量見圖2。

電力市場交易背景下受市場波動以及水電站自身運行負荷的變化，電價隨之變化，但目前我國還不具備實行實時電價的條件，不同時段的電價變化多樣計算復雜，為了方便計算，本文對電價進行簡化，將一價制電價作為平水期電價，為035元/（kW·h），豐水期電價下浮25%，即026元/（kW·h），枯水期電價上浮50%，即053 元/（kW·h），以青溪水電站為實例進行計算，改進粒子群算法與基本粒子群[JP+3]算法求得年收益對比見表2，各典型年數據在不同計價方式下用改進粒子群算法計算得出年發電效益，具體結果見表3。

由表2分析可知，對于不同典型水文年，改進的粒子群算法無論在一價制下還是在豐枯分時電價下的年收益都比基本粒子群的年收益大，由此進一步證明了本文中改進的粒子群算法在模型求解中具有優勢。

采用改進的粒子群算法進行計算，對表3中三種情況進行對比分析，豐枯分時電價下枯水年收益為2.85億元，平水年為3.31億元，豐水年為3.80億元，在一價制下的年收益分別是枯水年為2.81億元，平水年為2.77億元，豐水年為3.28億元，各典型年在分時電價下的發電效益明顯高于一價制下的發電效益，枯水年發電效益增加了1.42%，平水年發電效益增加了19.49%，豐水年發電效益增加了15.85%。由上述分析可知考慮電價因素的年發電效益明顯優于單純以發電量最大為目標的發電效益，因此在電力市場交易背景下，水電站優化調度工作不能只考慮水量因素，還需考慮電價因素，從市場需求及水電站自身負荷能力出發，按照豐谷上網電價浮動政策對水庫調度運行，以取得較大經濟效益。

結合圖2和表3，對每一典型年份數據分析，一價制下收益只與發電量相關，豐水期發電收益高，枯水期發電收益低，而電力市場背景下發電收益不完全依據發電量而變化，豐水期電價低，枯水期電價高有利于促進充分利用豐水期電量，從而在一定時期內讓電力負荷均勻分布，通過豐枯分時電價有效的避免水庫在豐水期損失大量的棄水電量，減少水庫在枯水期的調峰機組投資。

4 結語

（1）傳統以發電量最大為目標的水電站調度準則已不再適應電力系統市場化改革的趨勢，實行市場電價指導下以發電效益最大為目標的水電站調度成為解決問題的重要措施。

（2）本文針對我國電力交易市場的實際情況，構建了考慮豐枯分時電價的水電站優化調度模型，并采用改進的粒子群算法對模型進行求解，結果表明分時電價能夠達到提高水電站經濟效益以及使水資源優化配置的目的，并驗證了算法的有效性和適用性。

（3）本文還存在許多不足之處，在今后的研究中，可深入探索在電力市場背景下下如何使水電站出力最小，廠內機組如何經濟運行，以及如何實現實時電價等問題，使得市場背景下的水電站調度更加細化，更適應于調度的實際操作，節約發電成本。

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