文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《融合改造的梯级混合式抽蓄短期调峰优化模型》

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这篇文章的标题指的是一个关于能源系统优化的模型。让我们分解一下：

融合改造的梯级混合式抽蓄：这部分描述了模型的基本结构和特征。它可能指的是将不同类型的能源系统（比如水力、风力、太阳能等）结合起来，并加入了抽蓄技术（比如水力抽蓄）以实现能源的灵活调节和存储。
短期调峰优化模型：这部分描述了模型的主要目标和功能。它指的是该模型专注于优化短期能源调峰方面的问题，即在短时间内高峰能耗时期对能源系统进行调整，以满足能源需求并降低成本。

综合起来，这篇文章的标题表明它介绍了一种在能源系统中融合不同技术并采用抽蓄技术进行灵活调节的模型，并且该模型专注于短期内优化能源调峰的问题。

摘要：对已有梯级水电站进行融合改造，增建抽水蓄能机组形成梯级混合式抽水蓄能电站，是加快抽水蓄能发展的有效途径之一。梯级混合式抽水蓄能电站相较于常规梯级电站，新增具备抽水运行工况，相较于传统抽水蓄能电站，又具有更加复杂梯级水力联系，灵活的运行模式需要更为精细化的调度建模方法。为探索其典型调峰运行模式，文中提出了梯级混合式抽水蓄能电站短期调峰优化模型。该模型以电网剩余负荷峰谷差最小为目标，以机组为最小调度单元，针对不同类型机组的抽-发运行工况采用差异化建模。在模型求解方面，通过线性转换方法将原有非线性模型转化为混合整数线性规划（mixed integer linear programming， MILP）模型，然后在JAVA环境中运用CPLEX数学工具进行求解。以西南某梯级水电站为实例的分析结果表明，梯级混合式抽水蓄能电站相较于常规梯级电站电网剩余负荷峰谷差减少4.6%。

这段摘要提到了一项关于梯级水电站改造的研究，重点是增建抽水蓄能机组以形成梯级混合式抽水蓄能电站。以下是摘要的解读：

背景介绍：梯级混合式抽水蓄能电站的提出是为了加速抽水蓄能技术的发展。通过对现有梯级水电站进行改造和增设抽水蓄能机组，形成混合式电站，旨在提高能源系统的灵活性和效率。
模型特点：与常规的梯级电站相比，梯级混合式抽水蓄能电站具有抽水运行工况，增加了系统的复杂性。相比传统抽水蓄能电站，混合式电站还涉及更复杂的水力联系，因此需要更为精细化的调度建模方法。
研究目标：为了探索混合式电站的典型调峰运行模式，作者提出了一个短期调峰优化模型。该模型的目标是最小化电网剩余负荷的峰谷差，将机组作为最小调度单元，针对不同类型机组的抽-发运行工况进行差异化建模。
模型求解：为了解决该优化问题，作者采用了线性转换方法将原有的非线性模型转化为混合整数线性规划（MILP）模型。然后利用JAVA环境中的CPLEX数学工具进行求解，以获得最优解。
实例分析：以西南某梯级水电站为例进行了分析。结果显示，梯级混合式抽水蓄能电站相较于常规梯级电站，可以减少电网剩余负荷的峰谷差，降低了4.6%。

综合来看，这项研究提出了一种新型的混合式抽水蓄能电站，并通过建立优化模型和求解方法，证明了其在短期调峰优化方面的有效性和潜力。

关键词：梯级水电站;混合式抽水蓄能;短期调峰;混合整数线性规划;

梯级水电站：指由多个水电站组成的水电站群，通过水流的连续利用来发电。通常分布在河流上，利用水流的高度差来驱动水轮发电机产生电能。
混合式抽水蓄能：是指将抽水蓄能技术与传统水电站相结合，通过在谷时段利用电能抽水到高处水库，峰时段释放水流发电，实现电能的存储和调峰。
短期调峰：是指在电力系统运行中，对负荷波动进行短期内的调节，使电力供需平衡，确保电力系统的稳定运行。
混合整数线性规划：是一种数学优化方法，用于解决决策变量既包含连续变量又包含整数变量的优化问题。在电力系统中，混合整数线性规划常用于优化调度问题，如电力机组的运行调度和发电计划的优化。

仿真算例：

以西南地区某梯级4级电站15台常规水电机组为参考构建应用实例。电站 1 目前已有 3台常规水电机组，拟通过融合改造扩建 1 台抽水蓄能机组，形成梯级混合式抽水蓄能电站，如图 1 所示，电站及机组主要参数如表 1 所示。各水库区间流量及用电负荷参考实际情况进行设置，以 1d 为调度周期，15min 为单位调度时段，常规水电机组爬坡能力为 80MW/15min；机组稳定出力最小持续时间为 4 个时段，即 1h；调度末期水位允许变幅为 0.5m。综合考虑梯级电站径流来水、发电能力以及市场合约等因素，日最小发电量 min E设置为 42500 MWh。计算条件为 DELL台式电脑，六核2.7GHz，内存16GB，硬盘500GB。需要说明的是，本文假设所增建的机组为变速抽水蓄能机组，发电功率上限 200MW，抽水功率上限为 270MW，振动区间为（30,70），机组发电爬坡能力为 80MW/15min。为方便研究，在抽水蓄能机组抽水工况运行时，假设所抽水量来自下一梯级电站坝前水库，因此不会出现下游水量不足无法抽水情况。

仿真程序复现思路：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义常量和参数
num_stations = 4
num_generators_per_station = 3
num_total_generators = num_stations * num_generators_per_station

# 定义电站和机组参数
station_params = {
    'name': ['Station 1', 'Station 2', 'Station 3', 'Station 4'],
    'existing_generators': [3, 0, 0, 0],  # 每个电站现有的常规水电机组数量
    'pumping_capacity': [0, 0, 0, 0],     # 每个电站的抽水蓄能机组数量
    'generator_capacity': [80, 80, 80, 80],  # 每个电站的常规水电机组爬坡能力（MW/15min）
    'min_output_duration': [4, 4, 4, 4],   # 机组稳定出力最小持续时间（时段）
    'max_water_level_change': [0.5, 0.5, 0.5, 0.5],  # 调度末期水位允许变幅（m）
    'min_daily_generation': 42500,         # 日最小发电量（MWh）
    'max_generation_power': [200, 200, 200, 200],  # 抽水蓄能机组和常规水电机组的最大发电功率（MW）
    'max_pumping_power': [270, 270, 270, 270],     # 抽水蓄能机组的最大抽水功率（MW）
    'ramp_up_capacity': [80, 80, 80, 80]   # 抽水蓄能机组的发电爬坡能力（MW/15min）
}

# 创建电站和机组参数的DataFrame
station_df = pd.DataFrame(station_params)

# 定义模拟调度函数
def simulate_dispatch(station_df):
    for index, row in station_df.iterrows():
        station_name = row['name']
        existing_generators = row['existing_generators']
        pumping_capacity = row['pumping_capacity']
        generator_capacity = row['generator_capacity']
        min_output_duration = row['min_output_duration']
        max_water_level_change = row['max_water_level_change']
        min_daily_generation = row['min_daily_generation']
        max_generation_power = row['max_generation_power']
        max_pumping_power = row['max_pumping_power']
        ramp_up_capacity = row['ramp_up_capacity']
        
        # 在这里编写具体的调度逻辑，模拟每个电站的发电和抽水情况

# 执行模拟调度
simulate_dispatch(station_df)

这段程序的功能是定义了电站和机组的参数，并且使用DataFrame存储这些参数。接下来，可以根据具体的仿真需求，进一步编写代码来模拟电站的运行、水位变化、发电量、抽水量等，以及根据市场合约等因素进行优化调度。

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