水电优化经济效益的评估

电力18讯：    最近，对十个水电系统进行了广泛的研究，结果表明，对水电机组运行进行优化会带来发电量和收入的显著增加。
　　由于供电市场逐步放开进行竞争，电力生产商对其水电厂运行进行优化，从而产生经济回报的兴趣日益增加。通过优化提高一个水电站或水电站系统的效率，已经证明是增加利润率的一个强有力方法。
单个电站或电站系统的发电优化通常分为两个计划水平：短期（一星期）和中长期（一年或更多）。对于这两类计划水平，最近几年开发和采用了各种排序方法。然而，短期计划水平的优化仍然处于实施的初期阶段，这一计划水平的效益还有待于充分证明。此外，由于既要模拟水电系统中的各种要素，又要模拟各种运行约束条件，使这种优化变为可行的数学复杂性是面临的一个挑战。
　　加拿大魁北克省水电公司及其子公司水电能源软件有限公司已经开发了一种短期计划优化软件模型，叫做：水电厂计划（HFS）。1994～1998年间，模型开发者实施了一项旨在证明该模型在实际水电运行中的效益的项目。该项目包括分析北美及南美的十个水电系统。系统装机容量为35MW至3000MW，具有不同的蓄水能力和运行条件。模型开发者利用实际的每小时数据，对实际的周发电量与采用fll7se软件对系统运行进行优化得到的计算发电量进行了比较。比较结果表明，通过优化一周的发电计划、系统效率及经济回报可以增长几个百分点。
　　研究表明，对于一条河上的梯级电站系统，并且在峰荷与非峰荷电价差别显著的情况下，优化是最有效的。然而，采用单个电站或电站系统的特定自然流量、用电需求和水力条件，以这些信息为基础优化运行，研究中的所有电站业主都以最小成本增加了收入。
　　1 研究潜在的经济效益
　　研究中的一个重要因素是比较所有十个系统的分析结果，尽可能地确保软件连续且准确地运行。因此，对于每个系统，都要使用现一套运行特性――流量、用电需求、电价。
基础历史数据与优化结果之差就是产生的“经济效益”。在每项分析中，将经济效益定义为每个电站和整个水电系统的额外收入，即采用历史记录中计算中的同样水量和同样的运行约束条件，对短期计划进行优化产生的额外收人。
　　2 研究方法
　　在计算经济效益时，为了获得所希望的精确度，研究人员采取了三个步骤：
首先，他们生成输入数据。最初，为了使研究结果对可获得资料的依赖程度减到最小，他们预先加工历史数据。然后，集中于确保优化时精确地使用与历史数据相同的水量数据。为了做到这些，采用机组负荷优化模型，重新计算每一台机组或一个电站的出力一流量曲线是必要的。
第二步，研究人员分析了每座电站可获得的历史数据，并计算每座电站在最优机组负荷时的收益。作为这一工作的一部分，研究人员还要评估水头和弃水损失。
最后，研究人员利用软件中的优化功能进行数据全面优化。
在进行最优化时，研究人员特别注意水力模拟的质量和水头损失的考虑。这些方面由于数学上的困难，传统上在优化功能中可能被忽视了。然而，他们对实际和优化运行之间的电量差和收入差有显著影响。
HFS软件特别注意尾水、进水口管理中的水力损失，他们对电站运行有显著影响，其损失可占获得电量的5～10％。研究人员利用所分析的十个系统的历史数据，重新绘制尾水位一流量曲线，并结合进优化过程。
　　3 确定性能指标
　　为了评价所分析的十个水电系统的优化的成功性，选择了四个性能指标：
・机组负荷率；
・最大电站水头
・弃水量；
・发电量随电价的变化。
前三个性能指标直接与发电量有关，最后一项与发电量在一周内的分布更有关。对于每座电站，采用历史计划确定每一个指标的基准值，然后与代化计划中的数值进行比较。这样，研究人员可以确定最有效的优化。
尽管每一条河流系统都有其特殊性，特别是就其规模和复杂性而言，总的来说，由于受水文周期的影响，这些指标随季节变化。由于每百万千瓦小时的售电价随时间变化，因此在电价高时，出售电力应有很强的吸引力。从干旱到正常季节，可将水蓄存起来，以便在电价高的时候出售。但是在湿季时，由于缺少蓄水能力，无论电价如何，都必须将电出售。
　　4 研究成果
　　表1概述了十个水电系统的优化结果即性能指标的增长。在表中，年效益-发电量和收入---以历史记录的百分比表示。一般来说，优化的总发电量增长0.8-4%。将发电量增长转换为系统收入的增长，在峰荷和非峰荷电价变化突出的系统中，收入平均增长2.8%。

表1水电系统优化后的性能指标增长
效益
最小(%)
最大(%)
平均(%)
发电量
0.80
4.00
1.94
弃水收入
0.80
6.30
2.80
性能指标



机组负荷率
0.00
1.70
0.77
电站水头最大化
0.00
1.40
0.68
弃水量
0.00
2.54
1.09
电价变化
0.00
4.30
1.31

（1）机组负荷率