2621年第2期2621Number2
水电与新能源
HYDROPOWERANDNEW ENERGY
第35卷
Voi.35
DOI：10.13622/3c IP51142-6O2/te.1671-3354.2021.02.OO.
水电集调控分解协调关键耦合因子研究
何滔，汪广明，汪文元，熊玺
(国家能源大渡河沙坪发电有限公司，四川乐山610340)
扌摘要：以大渡河流域梯级串联水电集为研究对象，针对影响水资源控制与水电生产调度的时间延迟、库容调节能力、负荷波动、流量变化、安全风险要求等关键耦合因子进行分析，采用斯皮尔曼系数的加权朴素贝叶斯算法挖掘电站联合调能分解协调优化策略中的关键耦合点。结果表明，下游电站的 不规律调节与上游控制性龙头电站负荷波动频率呈正相关关系。调控中充分考虑该耦合因子，能提升作为研究主体的沙南电站负荷承担能力9.9%以上，并能保证水电集运行的安全稳定性。
关键词：水电集；分解协调；耦合因子；负荷波动；不规律调节
中图分类号:TV77文献标志码：A 文章编号：1671-3354(2021)02-0025-04
On the Key Coupling Fcctore io DispatcUiiig Decumposition
and CoorOinahon of Hydropower Cluster
HE Tao,WANG Gur4mmy,WANG Wenysan,XIONG Xi
(CHN Eneryd Dadu River Shapiny Powca Generatiop Co.,Ltd.,Leshan610340,China)
Abstract:Taninn the cascad hydropoweo clusteo in Diu Rivet Basin as an exampte,the eey copplmy factory aCectiny the wateo resoprces coptroP ani hydropoweo proPuchop operatiop are analyzeC,incluUiny the time delas；storaae renula-tiop cdpacity,loai auctuatiop,tow veeatiop ani safety P s C requirements,Then,the key copplmy point in the decom-posihop ani coordinatiop optimizatiop stratenz of joini renulatiop of power plani elustee is detenninen b;usmi the weigd-ed nai
ve Bayes alyorithm with Spenrman coefficienii The psc U s show that the imeyulae reyulatiop of the downstream powee statiop and the loan auctuatiop aequency of the uustrenm kanini power statiop are of a positive cop^elatiop,Thus, this key coppimi tetoe s C op IU be fully consiperen in the disppchma.The optimizen disppchma scheme can effectivete incrense the powee yeneration apacity of the SSanan Hydropowee Station with more than9.9%,ani alse csipo the operation stay ani stanilite of the hydropowee elustee,
Key worOt:hydropowee elustee;decomposition ani coordination;conplini factoe;Ut auctuatioa;imeyulae requlation
充足的调峰能力和快速的响应能力是保持电网稳定对电力系统电源端提出的十分重要的要求之一。梯级水电短期内分级调能效果受到水库耦合性、水流时滞性、机组爬坡率、水文气象、电站调度等多种原因的影响，是一类典型的大规模、强耦合、多约束、动态、离散的复杂非线性优化问题，也是水电能源优化运行领域的研究热点之一J F。在梯级水电联合调度过程中，往往易忽略控制性龙头水库的负荷波动情况，而下游电站的不规律调节和被动跟随与其相关性显著。采用斯皮尔曼系数的加权朴素贝叶斯算法定量描述条件属性与决策类之间的相关性，从而为目标电站分解协调算法调控中各条件属性赋予相应权值，部分消除了耦合条件独立假设对影响因子分类效果的影响。
1水电站的不规律调节及其影响因子关联性分析方法
采用斯皮尔曼系数的加权朴素贝叶斯分类算法来确定电站不规律调节与各影响因子之间的关联性及关联强度。其分类式可表达为:
收稿日期：2024-06-25
作者简介：何滔，男，工程师，主要从事水电厂运行维护管理方面的工作
25
水电与新能源221年第2期
=ar g m a x[log P(C J+丫伯ip」og P(I]
式中：c，为电站不规律调节影响因子数据集中m个类,=1,2,3,…,m;P(C)表示C类发生的先验概率；叫为电站负荷区间、流量变化区间、库区水位变化区间等条件属性与上游电站负荷波动耦合、站内条件要求、自身库容约束、控制水位要求、调度要求等决策类之间的斯皮尔曼系数P的权值。
2水电集联合调能的必要性
大渡河流域上游往下游选取邻近几个梯级电站：瀑布沟、深溪沟、枕头坝、沙南、龚嘴、铜街子，其
中电站瀑布沟、深溪沟、枕头坝已经实现了三站联调且瀑布沟是下游几个电站的控制性水库，龚嘴、铜街子也已实现了两站联调，而沙南电站由于2210年5月进入全投，机组尚未经历完整检修期的设备稳定性检验，设备定值、缺陷也尚需调整和治理，水库调度规律仍需在实际投产发电的完整周期年中完善探索，因此沙南电站尚未纳入联调队列。在各种因素的影响下，未纳入集调能电站局限性表现的相对明显，具体表现如表1所示。
时间/月01020304050607080910瀑布沟10000332262315669深溪沟1000996501522369259枕头坝1000360304319260179沙南185516722442688232200202419543801379龚嘴10005661810175123铜街子10000391414512999
沙南电站泄流设施动作相较于其他电站，明显频繁，进而导致相关设施故障率攀升，同时增加了维护成本和设施风险。沙南电站泄流设施日动作次数是离散型随机变量」是动作次数概率函数Y=g(X)o其分布律为HXn”}=P»,=1,2,…，且=g(叫)P*绝对收敛。整体分布来看，动作呈现逐渐增加趋势，且其单调趋势逐渐增加。
5水电集调能关键耦合因素分析其控制主要是调节发电量与水资源的耦合动态平衡关系。而影响此类耦合动态平衡关系的几个主要影响因素有：电站的固有属性、耦合电站负荷波动、计划负荷与实时
发电之间关系、自身内部控制等。
33电站固有属性分析
选取流域几个邻近电站进行固有属性分析，如表2所示。
水电站控制的主要战略对象是发电量与水资源,
表2大渡河流域梯级电站固有属性表
对应电站瀑布沟深溪沟枕头坝沙南龚嘴铜街子耗水率/(m3-(kWh)-)2333130331305620405512013水头/m1830290514034431装机容量/MW3600660720344770700总库容/(l/9m3)530370031650042390,208430737206调节库容/(l/9m3)38340.48480012300055100100539死水位/m79065561550520469库水位sm85066062455452474
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何滔，等：水电集调控分解协调关键耦合因子研究2021年2月
从固有属性可知，沙南电站在集电站中具有最大耗水率、最小可调节库容两大典型特征，电站自身库容小影响了其调节能力。选择与沙南电站库容相近的深溪沟，深溪沟调节库容（848万m5）约为沙南的1-34倍，单从调节时间裕度来说，深溪沟、沙南两站差别不大，但从最终泄流设施动作情况来看，深溪沟明显少于沙南同期。
在研究对象样本容量中随机抽样选取连续时间段瀑布沟、深溪沟、枕头坝、沙南四站有功数据进行联合分析，得出集调能电站瀑布沟、深溪沟、枕头坝三站全站实时出力曲线跟随性较好，三站负荷变化频率、步调基本一致，三站期间泄流设施动作总次数0次，充分体现了水电集联合调能的优越性；期间沙南负荷波动量较少，波动幅度与波动频率低，闸门动作次数21次，负荷调节更多是“跟趋势”，步调难与上游电站保持一致。由于沙南电站现阶段仅能依靠人工观测上游三站负荷增减情况来向调度中心申请负荷，导致负荷难与上游三站步调一致，最终上游库水位的控制主要依靠泄流设施进行控制。因此调节库容小不是泄流设施动作频繁的最主要影响因素。
3.2电站负荷波动耦合关系分析
对样本容量电站负荷波动与泄流设施动作数据统计整理，瀑布沟、深溪沟、枕头坝三站负荷记为波动事件M与不波动事件M两种情况，沙南电站泄流设施动作分为动作N与不动作尺两种情况。结果相互独立互不影响且每次事件发生的概率恒定。
为尽量减少沙南电站闸门动作次数，降低闸门动作频率，认为沙南电站闸门每次必要动作为1m，则对应期望流量变化范围在198.11~216.05m5/s。为便于计算，取变化流量为220m5/s。
经统计，选择2213年1月至12月瀑布沟、深溪沟、枕头坝三站对应整点负荷及沙南泄流设施动作为样本进行分析，可以发现沙南临近上游三站在此时段中负荷波动情况及波动概率较大，如表3所示。
表3沙南电站上游三电站对应负荷波动及波动频率表对应电站瀑布沟深溪沟枕头坝对应负荷波动/MW260545237波动次数424523472123
波动概率034203230321
从负荷波动及其频率中可以看出，上游三站负荷平均波动概率为0-3867，总波动概率为0.384 7，偏差为0.302，在95%置信区间范围内。
分析上游三站与沙南电站泄流设施动作相关性记沙南泄流设施分为动作与不动作两种情况。泄流设施动作大于或等于1均记为0所有泄流设施均不动作记为0o考虑到水流时间滞后性，分别取瀑布沟、深溪沟、枕头坝、沙南（记为A、B、C、D）响应时间间隔・a,d为4、3、2h，若上游对应电站负荷波动且沙南泄流设施动作则记为0否则记0，以沙南上游三站负荷波动为自变量，沙南泄洪闸是否动作为因变量，构建基于斯皮尔曼系数的朴素贝叶斯分析模型，得到协同动作样本与协同动作概率，结果如表4所示。
表4沙南电站泄流设施动作霍斯默-莱梅肖检验列联表次步骤
沙南泄流设施沙南泄流设施
实测期望
总计实测期望
111251103332223725836781362 28293307037253930119 33263343071171083933443 423424831221211063878355 518118230571121103943293 6191178.3621311433638322
基于斯皮尔曼系数的加权朴素贝叶斯算法可定量描述条件属性与决策类之间的相关性，消除条件独立假设对耦合关联效果的影响。它是衡量变量间的依赖性的非参数指标，利用单调方程评价统计变量间的相关性一9。
对该模型进行拟合优度检验，检验预测值和实际值之间差别的大小，进行多次数据拟合试验，以判断得出结论的可靠性。H-L检验的随机性表是比较观测值与期望值，经观测，表中期望值与实测值误差极小，表明该模型拟合度较高口4-2。
通过以上数据分析，发现控制性瀑布沟负荷波动对未纳入集联合调能队列的沙南泄流设施动作总次
数有决定性影响，沙南泄流设施动作与紧邻上游电站枕头坝负荷波动规律跟随性更好，枕头坝负荷波动在短时间内可能很大程度直接影响沙南泄流设施动作情况，但在长期规律来看沙南泄流设施动作总次数更大程度受制于瀑布沟负荷波动。如图1所示。
27
4 500419
电站A 电站B 电站C 电站D
413400
360
350
288X
^- (346)
450248 ,
268 0
201801
201802
201803
201804 201805 201806 201807 201808 201809 201810
日期
小演奏家882
4 0003 5003 000
2 500 uq 2 000 定1 5001 000
500
图1沙南上游三电站负荷波动与沙南闸门动作表征图
斯皮尔曼相关系数表明X （独立变量）和Y （依赖 变量）的相关方向。如果当X 增加时,Y 趋向于增加， 斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X 增加时,Y 趋向
于减少，斯皮尔曼相关系数则为负：1-14o 斯皮尔曼相 关系数为/表明当X 增加时Y 没有任何趋向性。当X
和Y 越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系 数会在绝对值上增加。当X 和Y 完全单调相关时，斯
皮尔曼相关系数的绝对值为1：1° o
对沙南泄流设施动作次数与上游三站负荷波动频
率进行斯皮尔曼系数的加权朴素贝叶斯算法检验并做 相关性分析，结果如表5所示。
表5四个电站斯皮尔曼相关系数及显著性表斯皮尔曼Rho 瀑布沟沙南深溪沟枕头坝
瀑
相关系数 1.0000.912 …0.12
0331
布显著性（双尾）0.0000300
0.9100 .521沟
个案数10
10101
沙 南
相关系数
0 312 (1300)
碳同位素0330
0342显著性（双尾）0 . 000
曹素华
0. 0000.934
0397个案数
110101
深相关系数0.1203801300
0.976**溪
显著性（双尾）0.5100334
03000300沟
个案数10
11
罗平烺1
枕相关系数
03310 . 0420.976 * *1300
头
显著性（双尾）0.5210 .997
0300
0300
坝
个案数10
1101
注：…在031级别（双尾），相关性显著。22
通过相关性可看出，从总量角度来看，瀑布沟负荷 波动与沙南泄流设施动作相关系数为0. 912，深溪沟
负荷波动与沙南泄流设施动作相关系数为0. 03 ，枕头 坝负荷波动与沙南泄流设施动作相关系数为0. 042o
以上结果可以印证未纳入集联调队列电站泄流
设施动作频率极大相关于上游控制性水库泄流，周期
响应频率相关于上游最邻近电站泄流量的结论。
33考虑上游控制性水库负荷波动频率耦合因子的
水电集分解协调调控
水电集调控分解协调思想是将水电集大系统
暂时割裂为若干独立子系统，并在系统分解层逐步分
别寻求局部最优解；在各子系统最优解或已有解的基 础上，恢复各子系统之间耦合关系，并在系统协调层通 过耦合变量进行更高级协调，达到全系统最优。
模型以优化调度模型为切入点，考虑到子系统内
瀑布沟、深溪沟、枕头坝、沙南之间的联系与制约，分解
层分别考虑四站的负荷调整时间与调整量、泄流设施
调整时间与调整量及四站机组和泄流设施的运行状
态，系统协调层则考虑到发电量最大、泄流设施动作最 小及水位约束、生态流量约束、机组避开振动区的目 标，应用目标协调法构建Lacranea 函数，将水量平衡约
束和各站间流量耦合约束纳入协调目标。
整个过程中，充分考虑上游控制性水库电站（分 析模型中的瀑布沟电站）负荷波动频率耦合因子，与
原仅关注上游物理位置临近电站负荷变化（分析模型 中的枕头坝电站）的调度方案对比，沙南电站年发电
量可增加1.335亿kW ・h，减少弃水量34. 342亿m 3,
（下转第34页）
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(上接第28页)
泄流设施动作次数减少62.21%，水库耦合补偿效益显著。
4结语
6控制性水库下游未纳入流域统调的电站负荷及水调跟随性较差，丰水期导致自身泄流设施频繁动作，增加泄流设施及下游防汛潜在安全隐患。
2)在实际调控过程中，充分考虑上游控制性水库电站负荷波动频幅，能一定程度上提升大渡河流域瀑布沟以下水电集安全稳定性与沙南电站负荷承担能力，可对其它流域水电调控提供一定的参考。
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