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基于历史数据的经济运行生产指标统计分析方法

2024-06-04 116 上传者：管理员

摘要：为探寻电站群的最优运行方案，以获得更好的经济效益，创新地提出了一种基于历史数据的经济运行生产指标的统计分析方法，首先提取较优的历史数据，再对其进行加工计算和对综合效率系数K值进行拟合，并使K值函数动态化，使其不仅具有良好的自适应性，还可以随着数据的继续积累，样本量增大，误差会越来越小，精度越来越高，可更好地指导生产，进一步提升梯级电站群的优化调度水平。

关键词：
K值动态化
历史数据
双碳目标
生产指标
经济运行
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国家“碳达峰、碳中和”的双碳目标对能源行业提出了明确要求，水电企业作为传统的清洁能源，更需坚定不移贯彻节水增效的新发展理念，推动行业高质量发展。此文正是根据多年工作经验，另辟蹊径，创新提出了一种基于历史数据的经济运行生产指标的统计分析方法，并应用于实际工作中指导生产，从而达到相对高效经济运行的目的。

1、选用历史数据提炼法的缘由

水电站经济运行是通过合理地组织调度电站设备设施，在可靠、安全、优质等前提下生产水电清洁能源，使电站多发多供，以满足发电效益最大化的目标[1]。水电站厂内优化运行需要考虑出力平衡、流量平衡、工作机组的台数、机组间负荷或流量的最佳匹配方式、机组最优启停顺序、机组的最合理调节程序、水电站的动力特性和电能生产等一系列的质量控制问题，其优化计算是一个限制条件多、结构复杂、多维多阶段的非线性动态问题。梯级水电站在水力、电力联系上相互制约，存在补偿调度的效应，其联合调度更是加重了计算维度，还可能出现“维数灾”的情况，难以满足梯级水电站经济运行的实时性要求。

如今，在企业生产活动中着重强调数据统计对企业生产的辅助作用，力求在不断的改革创新过程中做到数据统计工作更加符合企业实际生产需求[2]。清江梯级水电站经过多年的运行，积累了一系列的历史数据。我们通过对历史数据进行整理、整合，采取一定的提炼方法把经济运行良好的数据作为典型生产指标提炼出来，应用并指导生产。此种途径从侧面入手，避开了众多约束条件限制，不失为一种进行经济运行分析简单有效的方法。通过挖掘历史数据，使电力生产可以提质增效，不但让历史数据成为会说话的道具，而且使数据统计工作变得更有意义。

2、基于历史数据的经济运行生产指标统计分析应用示例

以清江梯级水电站为应用单位、以综合效率系数动态化为应用示例进行具体阐述。

2.1清江梯级电站简介

清江是长江中游宜昌至荆江河段的最大支流，发源于湖北利川，全长423 km,总落差1 430 m,流域总面积17 000 km2。清江梯级共有三级大型水电站[3],其中水布垭电站是清江梯级开发的龙头枢纽，电站装机1 840 MW,是多年调节水库；隔河岩电站是清江梯级开发的启动工程，总装机1 212 MW,不完全年调节水库；高坝洲电站是隔河岩的反调节电站，具有日调节能力，电站装机270 MW。

2.2综合效率系数动态化应用示例

2.2.1耗水率与综合效率系数的关系

水电站综合耗水率是衡量水电站经济运行情况的一个重要指标[4],它是指单位电量所消耗的发电水量。理论推导耗水率的公式如下。

一般电站发电出力计算采用K值法[5]。假设N为电站出力，Q为电站发电流量，K为电站综合效率系数，H为发电净水头，E为发电量，W为发电水量，耗水率为α。

电站出力计算公式为：N=K*Q*H

从而推知发电量：E=N*T=K*Q*H*T=K*H*W/3600

耗水率则为：α= W/E=3 600/(K*H)

式中单位：N,kW;Q,m3/s; H,m; E,kWh; W,m3。以下单位同此。

由此可以看出，耗水率的大小取决于机组发电水头H和综合效率系数K。而在实时调度中，水头H在短时间内可以认为是一定的，那反映机组运行工况的综合效率系数K则起到了至关重要的作用。

2.2.2 K值动态化

综合效率系数K在某些经济运行迭代运算中，为了简化均取的固定值。本文利用历史数据进行统计分析，使其实现了动态化。

第一步，提取历史数据。水电站每日的发电量、发电用水量、上下游水位等水情电力生产指标均有统计，可以按日系列把历史数据从数据库取出，并进行初步整理。

第二步，对原始数据进行加工计算。可以用上下游水位的关系剔除水头损失(水头损失若为以出库流量为自变量的函数，则提取历史数据时需整理每日出库流量)后得到每日发电水头H;再利用每日实际发电用水量除以日发电量得到每日实际耗水率α;最后通过以上理论推导，即耗水率α和综合效率系数K的关系，计算得到每日实际发生的K值数据。

第三步，对综合效率系数K值进行拟合，并编制K值函数。把日发电量从小到大进行排序，并以一定区间为单位尺度，将计算得到的K值进行平均处理，即可得到不同发电量区间所对应的K值系列。以发电量为自变量，即可拟合出K值曲线，从而实现动态化。为了方便后期应用，可以用VBA程序语言对其进行函数化，即编制成K值函数直接调用。

清江梯级水电站在实现K值动态化的实施过程中，进行了一些细化。如根据工作实际，把全年分为三个时段，分别为汛前消落期(1～5月)、汛中大发期(6～9月)和汛后蓄水期(10～12月),来优化K值函数；根据最大发电能力，对梯级电站的电量区间进行设定(水布垭为0～4 430万kWh,隔河岩0～2 900万kWh);为了剔除数据的奇点，根据运行经验对梯级电站的K值输出函数均设了上限(水布垭和隔河岩分别为9.0和8.8)。隔河岩汛前消落期K值拟合函数示例如图1。

图1隔河岩汛前消落期K值拟合函数示例

2.2.3综合效率系数动态化在工作中的相关应用

1)对日发电计划申请的指导。

实际工作中，在安全生产的基础上以经济效益最大化为目标。清江梯级水库日常调度以水位目标为总体框架指导，实时调度中则以优化机组工况为调度工作着力点。在申请日发电计划时，充分考虑不同电量的K值差异，以此实现精细化调度。举例说明，一般情况下，电量越大，电站综合效率系数K越大，耗水率α越小，但隔河岩电站以历史数据为基础的K值函数值在800～1 000万kWh变化不大，再分析具体数据，甚至发现日电量在800万kWh时显示K值反而略大，由此在满足水位控制范围的基础上，且隔河岩日电量在一定区间可选时(如700～1 000万kWh),则日发电计划可优先按800万kWh申请。

2)对运行方式安排的影响。

清江梯级电厂为华中网调直调电厂，每日需滚动上报未来一周运行方式安排。运行方式安排报告中包括未来申请的电量计划及水位变化趋势等内容。而水位变化趋势中需用预报入库流量和以机组发电用水为主的出库流量平衡计算得来，其中机组发电用水即为耗水率与发电计划的乘积。这里的耗水率即采用了之前的K值函数进行推导，只有在日发电计划申请为零时，才采用固定值进行计算。对K值进行动态化后计算的耗水率相对准确，从而对梯级水库水位控制更为精准，尤其是在电量较小时差距更大，更能实现精准调度。

3)促进了企业管理精细化。

发电企业为实现全年利润目标和指导后期发电生产，经常需要对后期发电和水位控制情况进行滚动预测，而耗水率是其中很重要的一项生产计算指标，通过关联K值函数使耗水率动态化，从而对后期生产情况的预测更加准确，更好地指导生产，满足了企业计划经营和管理等多方面的需要。

3、基于历史数据的经济运行生产指标统计分析拓展应用

通常在发电企业中所涉及的数据统计工作基本涵盖了企业生产中的各个环节，对于发电企业来说，数据统计和处理工作就如同企业发展方向的骨架支撑，可以为企业发展制定切合实际的目标或编制后期发展策略提供决策基础，有效促进企业的进一步发展[6]。

基于历史数据的经济运行生产指标统计分析应用不仅应用于K值动态化方面，还可以应用于其他方面。

比如日96点计划曲线绘制。以耗水率小、穿越振动区次数少、机组小出力运行时间短等经济运行生产指标为目标，在历史数据中筛选出典型日作为96点曲线绘制模板存入数据库，以日电量数据为自变量进行调用。

比如调度运行决策分析。将历史年份分为丰水年、枯水年、平水年份，以发电量最大等经济运行生产指标为目标寻找典型年，提取当年好的调度策略和措施，供未来调度参考。

随着电力市场的进一步推进，后期亦可通过研究历史数据，了解自身的能力与优势，为参加电力市场时制定合理的竞价策略奠定基础。

这一系列应用不但提升了机组运行的工况水平、增加了设备安全性，同时大大拓展了增益空间，真正践行了“用好每方水，调好每度电”水电调度人的承诺。

4、结语

此种基于历史数据的经济运行生产指标统计应用方法不但具有良好的自适应性，还可以通过历史数据的积累不断增多，样本量不断增大，误差会越来越小，精确度提高，更切合实际。

实践证明，通过对历史数据进行统计分析，并结合工作经验，用一定的方法来提炼、总结，再把这种基于历史数据的经济运行生产指标统计应用于清江梯级电站实际调度工作中，实现了“来源于工作，用之于工作”的闭环，更好地指导了生产，进一步提升了梯级电站的经济优化调度水平，节能增效，用行动为实现国家双碳目标贡献力量。