金沙江下游巨型梯级电站群调控技术探索与实施

程 建,瞿卫华,李 辉,何宏江,刘 莹

(长江电力,北京 100038)

金沙江下游巨型梯级电站群调控技术探索与实施

程 建,瞿卫华,李 辉,何宏江,刘 莹

(长江电力,北京 100038)

以金沙江下游水电站的梯级开发为背景,重点研讨了对乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝这4座巨型电站进行优化调度与远程监控所需的关键技术,包括海量数据的高速通信与防误技术、高可靠性的系统结构设计、水库优化调度策略与电站群站内负荷分配策略等。并以成都区调中心和溪洛渡电站为例,对上述技术的研发与创新细节进行了阐述。

梯级电站群;调控一体化;联合优化调度;水库储能最大模型;A G C;效率优先算法

0 引言

梯级水电站是由建立在同一流域上的若干个水电站构成,它们在水位调节、水能利用、水库容量、水文治理等方面相互依托,相互影响。为最大限度地发挥梯级枢纽的经济效益,梯级电站群一般以整个枢纽为一个发电实体进行规划,结合各电站库容规模、水轮机组的出力特性、线路建设条件、电力调度与消纳计划、防汛水情要求等技术特点,综合设计全枢纽的理论最大储能和最大发电方案,以达到多储能、多发电、少弃水,统一调度管理,减少重复投资的目标。也为国家资源高效、科学利用发挥积极的作用。

梯级电站群一般会按区域将电站群划归同一家公司进行建设与管理,已规划的金沙江下游水电站乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝由三峡总公司承建,这4座巨型水电站所在区域河段全长约783 km,落差约729 m,总装机容量约4 600万kW,年发电量约1 960亿kW·h。建成后,所有电站都将跻身世界前十大水电站之列,是我国重要的水电能源基地,对电网的安全性举足轻重。同时,对如此规模的电站群进行优化调度,其经济效益也将相当可观。

为安全调度、优化调度、智能调度,三峡总公司就近在成都设立了三峡梯调成都区调中心,它的设计思想为:①充分发挥电站群的规模优势实现益差互补,提高电力输出的稳定性与电能品质;②通过对各种经济调控策略的应用,提高产出效能;③结合“无人值班、少人值守”的管理思路,探索中控室后移等电站管理方式;④依托长江电力技术中心支持,不断推演和改进经济调度数学模型。公司将成都区调中心的这种新型管理模式定义为“调控一体化”模式,本文也将针对“调控一体化”模式进行技术探讨。

1 梯级水电站群“调控一体化”设计目标

基于公司对成都区调“调控一体化”模式的定位,调度自动化系统设计目标为[1]:

(1)能够实时调控各电站的线路出力与运行方式,发挥电站群规模优势,实现益差互补,确保为电网输出可靠、稳定的优质电能。

(2)能够统一调度梯级枢纽流量,提高梯级电站群的发电效益。包括:①以库容、水头、流量和电站出力为维数,求解梯级库容的理论最大效能;②以单机效率和出力为维数,求解当前流量下的理论最大出力和在出力不变的情况下,求解理论最小耗水量。

(3)能够采集各电站的实时运行信息,实现在成都区调对各电站所有设备“全监全控”的功能。

实现上述目标的侧重因素还包括:

(1)按“全监全控”策略,实时接收电站监控系统所有数据,并对电站运行设备具有与电站侧相同的控制与调节能力。

(2)应突出实时的、可靠的通信能力对远程监控的重要性,主要包括高冗余度的物理连接通道、高速的数据通信能力、海量数据的可靠处理机制。

(3)下行控制命令必须具备验证、确认及执行单元必要防误闭锁等安全控制策略。

(4)调度自动化系统需与水调自动化系统有良好的接口,共享支持经济运行计算所需的数据,包括国家防总与长江防总调节指令。

(5)具备基于金沙江下游电站群的优化控制策略计算与控制功能,包括梯级电站群联合优化调度运算策略、基于动态规划的效率优先负荷分配策略、闸门自动远控功能等。

2 研发的主要技术难点

对于梯级巨型电站群的开发,国内尚属首次,许多工作均在摸索中不断开发与完善,其中最重要的4点包括:

(1)前所未有的海量数据处理策略研究。

成都区调下辖乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝电站均属巨型水力发电站,每个电站都有海量的数据测点上送,现已投运的两个电站中,向家坝电站测点约8万点,溪洛渡电站测点约16万点,如此大规模的测点通信量,既要满足实时监控所需的采集分辨率,又要使用主流通信协议,其挑战前所未有。

(2)高度可靠的网络架构研究。

按“调控一体化”设计思想,成都区调既是梯级调度中心,也是中央监视与控制中心,负责实时监控生产设备的运行状况,并在第一时间做出处理。而这些功能都要基于可靠的数据通信,通信的中断与迟滞,将影响到运行人员和系统本身及时发现设备故障,积患成疾直至故障扩大,威胁安全生产。

尤其是在新电站建设与调试期间,现场干扰源较多,大部分的时间内处于“边调试、边运营、边完善”的复杂工况之下,低冗余度的通信链路将受到极大的挑战,因此,在设计时,就必须以更为健壮的系统结构及配套的软件功能来替代传统数据结构,以满足多重通道自动切换、数据补传、链路检测等功能。

(3)适应于金沙江下游电站群特点的梯级电站群联合优化调度运算策略研究。

(4)适应于金沙江下游电站群特点的基于动态规划的优先分配算法研究。

3 解决方案的探索与实施

3.1 海量数据通信策略的解决方案研究

研究成都区调自动化系统与电站监控系统之间的海量数据交换,需解决两方面的问题:

(1)通信接口方式的选择

目前,调控中心与电站之间主流的通信方式有3种:远程传输单元(RTU)接口模式、厂站实时控制网延伸模式、开放规约通信模式[1],其特点如下:

1)远程传输单元(RTU)接口方式,由调度部门在电站设置独立的远程控制单元,作为电站与梯调之间信息上传下达的平台。该模式早期为调度部门普遍使用,但随着通信技术的发展与成熟,该模式采集数据量少、传输信息单一等缺点,已不能满足调控一体化的数据需求了。

2)厂站实时控制网延伸方式,即:将集控中心调度自动化上位机当做电站监控系统上位机的延伸,使用相同的实时控制网连接服务器;规划相同的网络地址段和相同的数据规约。调度数据服务器可直接从实时控制网上获取广播数据更新数据库,也可直接下令至现地控制单元LCU。该模式在系统的实时性、数据完整性、建设成本等方面有很大的优势。缺点是网络风险过于其中,两侧检修相互干扰;而且要求调度与电站两侧均使用相同厂家的系统(或数据规约),通用性弱,不便于后期设备换型改造。

3)开放规约通信方式,即:调度自动化与厂站监控系统采用开放通信规约进行数据交换,调度自动化系统对厂站设备的所有监控功能均依赖厂站监控系统完成。此方式功能分界清晰,受限制条件少,是目前建设集控中心监控系统的主流方式。

综合开放性、成熟性与稳定性考虑,成都区调中心最终选择使用开放规约(IEC60870-5-104)与电站群之间进行数据传输。

(2)对IEC60870-5-104规约的优化

调试中发现,使用标准的IEC60870-5-104规约从事海量数据通信,实现起来有两点不足:①两侧通信点表不一致且检查困难,时常导致通信错位;②数据传输速率慢;给投运工作带来了较大的阻碍。要解决上述问题,唯有对IEC60870-5-104规约进行优化,包括:

1)补充IEC60870-5-104规约内容,设计并开发单边通信点表技术。

创新性地提出单边通信点表技术,即:以电站侧的通信点表为主点表,当成都区调侧与电站侧建立IEC60870-5-104通信链接后,首先使用电站侧的通信点表更新本侧配置软件,然后再进行通信的一种方法。其技术核心为:①通过通信规约A交换通信两侧数据点静态属性,包括:点名、点描述、设备单元名称、单位、报警限值等必要的信息;②仅通信服务端建立通信点表;③通信服务端动态建立实时数据库;④通信客户端在采用标准规约通信并获取动态数据前,调用通信规约A获取通信点静态属性,建立客户端数据库及通信点表;⑤其他需要访问实时数据库的程序应以点名作为数据点标示获取数据,以保持数据点标示的相对稳定性;⑥在数据库重新生成期间,提供不更新的副本数据库供其他程序使用。

2)开发双缓存技术以提升大规模数据上送的实时性。

IEC60870-5-104通信链接建立后,在成都区调侧采用接收与处理异步的技术,建立接收缓存和处理缓存。这样,即使厂站数据发生“雪崩”,成都区调侧也不会因为处理不及时而导致数据阻塞。

以溪洛渡电站数据采集为例:开关量近12万点,模拟量近4万点。模拟量约200 ms扫查周期,每次扫查周期约1 200个变化报文,在如此海量数据变化的状态下,总召数据(全部数据逐点上送)作为低优先级背景扫描数据,改进前约需近10 min,改进后多次测量均值为30 s左右,极大地提高了低优先级背景数据总召的速率。

3.2 高度可靠的网络架构研究

当前,主流的水电站集控中心通常采用双通道热备方式与电站通信,当主用通道故障时,切换到备用通道。为了确保电调自动化系统的安全性、可靠性及实时性,成都区调中心在规划时便提出基于多服务器、多规约、多链路、相互校验的集群通信设计思想,如图1所示。

图1 金沙江下游集控中心电调自动化系统结构图(不含乌东德、白鹤滩)

本系统各重要环节均为冗余配置,任何单一设备的故障,均不影响系统功能。主要特点如下:

(1)双机热备冗余技术

系统的重要设备均采用双机热备冗余技术,如历史数据服务器、操作员站、应用服务器、电站通信服务器、调度通信服务器等。冗余配置的双机系统同时运行相同的任务,备机一般不输出任何数据,互相检测,相互备用。当检测发现主机故障时,根据具体情况,备机可自动升为主机运行。

(2)多机集群冗余技术

鉴于通信功能在金沙江下游巨型电站“调控一体化”中的突出重要性,在国际上首次采用4台通信服务器构成四重集群冗余系统,负责成都梯调自动化系统与溪洛渡、向家坝电站计算机监控系统的通信,大幅提升了区调与电站通信的实时性和可靠性。合理利用该集群技术,对集群某一路通道设备或通信的调试不影响区调自动化系统的正常运行。

(3)双网冗余结构

重要网络采用双网冗余结构,两个网同时工作,相互备用。任意一个网故障均不影响系统正常运行。

成都电调自动化系统与向家坝、溪洛渡通信采用2个主用通道,1个备用通道,1个应急通道,极大保障了通道的可靠性。

3.3 适应于金沙江下游电站群特点的联合优化调度算法研究

梯级水电站联合优化调度能在现有工程的规模下,显著提高梯级水电站的运行效益,常用的做法是在某一优化原则下,结合电站群水库的运行约束条件,通过优化算法求解达到经济运行的目的。

现阶段,受涉网调度权限,成都区调中心暂时无法在电网给定梯级总负荷不变的情况下,自由调度各电站的出力。经济运行暂以梯级水库储能最大为模型,建立目标函数求解,结合各电站的水轮机特性,通过调节水位、流量等方式,使梯级电站群在当前工况下,始终保持各水库总储能最大。

(1)梯级水电站储能最大模型目标函数

式中,i=1,2,3,4,其中i=1代表乌东德;i=2代表白鹤滩;i=3代表溪洛渡;i=4代表向家坝;E为梯级电站在计算时段的总储能;Ki为电站群第i个电站综合出力系数;Hi为第i个水电站在计算时段的平均水头;QIi为第i个水电站在计算时段的水库入库流量;QOi为第i个水电站在计算时段内的出库流量;QPi为第i个水电站在计算时段的发电流量;QRi为第i个水电站在计算时段的水库契税流量。

(2)约束条件

1)出力约束:水库最大储能E基于各电站当前的调度给定值或调度曲线计算。

2)上下游水位约束:下限≤Hi≤上限,向家坝电站上游水位变幅不得超过2 m。

3)流量约束:下限≤QOi≤上限。

4)水量平衡约束[2]:某一水库水量等于初期水量加入库流量,减去发电流量为泄水量,即:

5)水库蓄水量约束[2]:水库蓄水量应等于入库流量加支流流量。即:

式中,QPi-1为上一电站发电流量;QRi-1为上一电站泄流量;Qi为支流流量。

3.4.站内AGC基于动态规划的水轮机效率优先分

配法的研究

目前,金沙江下游电站群AGC普遍采用修正等比例负荷分配策略进行厂内负荷分配(即:尽可能均分机组负荷),未考虑水轮机效率特性,导致负荷分配时存在着明显的效率损失。以溪洛渡电站为例,水轮机效率在设计运行区间内为74%～96.7%,正常运行工况内为90%～96.7%,负荷可选择的效率区间很大,这也就给我们留下了更多的挖掘潜力,如果我们能尽可能提高机组的整体运行效率,就能做到用相同的水发更多电(或发相同的电使用更少的水)的目标。

鉴于此,梯级电站群宜同时在厂内研究投运基于动态规划的水轮机效率优先的AGC分配算法[3],尤其在枯水期,此算法将对提高各电站的年发电量起到积极的推动作用[4],现将该算法的主要思想介绍如下:

(1)动态规划法DP

DP是20世纪50年代美国数学家R.Bellman提出的一种用于解决多阶段决策问题的技术,成为现代最优控制的基础理论之一,是水资源规划与管理中应用最广泛的优化方法。在水电系统的优化调度中,DP多用于获得水电厂的综合运转特性曲线,这些曲线为短期调度提供了计算的基础。由于存在维数灾,在动态规划算法的基础上,又发展了离散动态规划(DDDP)逐步优化算法(POA)等优化算法,常用于解决水电站优化调度问题。这类方法的思路都是将具有多状态变量和复杂约束条件的大系统求解模型通过一定方法,分解成一系列结构相似的子系统,再用动态规划方法求解。

DP模型通过权衡机组启停费用与非最优功率组合的损失,考虑机组最优工况,水头损失以及下游水位变化,计算一天水电机组的运行机组数,该功能已应用于伊泰普水电站。

考虑到溪洛渡电站水头—功率—效率数据可以精确获得,数学模型可以改成以全厂综合效率最高为优化目标,如下:

1)目标函数

其中:η为全厂发电效率;ηi为第i台机组发电效率;i为机组编号;Ni为第i台机组有功值;n为机组台数。

2)出力平衡约束

3)机组出力约束

其中:Nimin为第i台机组在当前水头下可发最小有功值;Nimax为第i台机组在当前水头下可发最大有功值。

4)机组禁运区(振动区和气蚀区)约束

其中:Vi,kmin为第i台机组第k个禁运区下限; Vi,kmax为第i台机组第k个禁运区上限。

动态规划法求解模型

1)阶段变量。以工作机组的台数k作为阶段变量,如k=2表示第二阶段可以有两台机组工作(当然也可以是一台机组工作)。

2)状态变量Nck。为第k阶段所有运行机组的负荷总和。显然,该状态变量所描述的过程具有无后效性。

3)决策变量Nk。以新投入的运行机组所带负荷作为决策变量。如Nk表示第k阶段投入运行的机组所带的负荷,当Nk＝0时,说明第k阶段不需投入新机组运行。

4)状态转移方程。第k阶段运行机组的总负荷减去第k阶段新投入运行机组的负荷等于第k-1阶段运行机组的总负荷。即

5)约束条件:

式中,Nkmin、Nkmax分别表示第k台机组的最小、最大出力限制。

6)目标函数和递推方程。目标函数为在满足电力系统给定负荷的前提下,电站总发电效率最高,即输入功率最小(效率=输出功率/输入功率)。即

式中Pi(Ni)——第i台机组所带负荷Ni时的输入功率;n——可投入运行的机组总台数;Pc——电站总输入功率。

若采用正向递推顺序,根据动态规划原理可得出递推计算方程式为

式中Pk(Nki)——第k阶段第i台机组投入运行所带负荷Nk时的输入功率;

Ak——第k阶段初所有未运行机组的集合,第k阶段投入运行的机组应该在该集合中选取;

Dk——决策变量的可行域由约束条件给定;

P*ck——当电站有k台机组运行时,所带负荷为Nck时最小输入功率。

(2)AGC效率优先分配策略的设计

要使AGC基于动态规划的效率优先算法进行计算,首先需要从H9000实时数据库读取相关实时数据,操作员选择联控功能及调节模式并软件计算有功分配值后,将调节指令下发到监控系统命令区,由监控系统与现地机组LCU交互,实现对机组有功调节和控制。AGC优化运行软件功能框图设计见图2。

图2 AGC优化运行软件功能框图

动态规划法软件实现步骤:

1)根据当前水头,查表初始化机组各个出力工况下参数InitUnitPQ,根据机组有功步长间隔,初始化有功从0至最大出力各个工况效率、流量等,并计算对应输入功率,对于机组禁运区,输入功率设置为HUGE_VAL(极大值),便于将来舍弃该工况。

2)初始化全厂最优分配表init_Plant_Table,机组选择标记均置0,各最优分配机组号均赋0,输入功率置HUGE_VAL。

3)以机组台数为阶段变量,以机组总负荷为状态变量,以新投入机组为决策变量,把机组台数i置为1,寻找机组可调范围内最优分配表,生成阶段变量为1的可调范围内最优分配表[5]。

4)对于阶段变量i,在阶段变量为i-1最优分配表基础上,增加1台机组,计算阶段变量为i的最优分配表,生成全厂i台可调机组在可调范围内最优分配表。

5)依次循环,最终计算出当前发电机组台数下,全厂各工况最优分配表,当给定全厂总有功时,通过查表,可以得出机组有功分配组合。

4 结束语

梯级电站群有较为明显的综合效益优势,随着调控一体化等新概念、新技术在金沙江下游电站群中的实施与发展,必将进一步推动水电站向数字化、智能化、智慧化方向迈进,发挥电站群的整体运营优势,统一调度管理,减少重复投资的目标,为社会提供优质的电力产品,为公司在网电分离改革及资源高效利用等方面发挥正面的作用。

[1]王峥瀛,等.金沙江下游巨型机组电站群调控一体化控制系统研制报告[Z].

[2]王菲娜,谈 飞.梯级水电站群联合优化调度研究与应用[J].中国水利水电科学研究院学报,2015(4):150-156.

[3]王峥瀛,谭 华,王桂平.巨型电站群远程调控一体化技术研究[J].水电站机电技术,2013,36(3).

[4]王劲夫,林 峰.中型梯级水电站实现”无人值班”集中监控的技术探讨[J].水电厂自动化,2005(1).

[5]王德宽,张 毅,刘晓波.白山梯级水电厂监控系统及基自动化改造[J].水力发电,1999(9).

TV736

B

1672-5387(2017)07-0016-06

10.13599/j.cnki.11-5130.2017.07.005

2017-04-27

程 建(1970-),男,教授级高级工程师,从事电力行业生产管理与技术研究工作。