Page 68 - 2024年第55卷第12期

由于本文所提典型负荷提取方法立足于多种负荷特征参数，相较于 Ｋ － ｍｅａｎｓ等聚类方法有实际的物
理意义可以更加准确的刻画当月典型负荷，由图 ９可以看出本方法所提取典型负荷峰谷差为 ３４５２７．２ＭＷ，
由 Ｋ － ｍｅａｎｓ聚类方法所提取典型负荷峰谷差为 ３３７４０．５ＭＷ 相差近 １０００ＭＷ，这个量级的差别对以多
电网调峰为目标的调度优化计算会产生较大影响，说明了本方法的必要性。
５．３ 与常规长期调度方法对比 本节以单一径流场景，对比分析了常规长期优化调度以及本文所提考
虑短期调峰调度的差异性，其中长期优化调度模型目标为发电量最大，考虑短期调峰的模型目标为
式（１）。如图 １０所示常规调度为了保证全年发电量最大，尽可能让水电站在枯期维持较高水头运行，
以获得更高的发电效率。本文所提模型在长期调度中考虑了多受端省份的负荷响应问题，改变了传统
常规发电调度水电出力在各月间的分配方式。整体来看，考虑各省负荷响应的模型为了兼顾各个月份
的调峰效果，缩小了汛、枯期的出力差距，使出力在月间尽可能均匀。

图 １０ 梯级水电调度结果

５．４ 全计划电量模式下年度曲线分解 本节根据 ４．３．１节所提全计划电量模式下年度曲线分解模型结
果展开对各省短期负荷需求响应的定量分析。计算结果表明，一月广东原始负荷的峰谷差率为 ２６．７％；
图 １１以综合调峰目标计算后，广东的峰谷差率变为 １２．３％；显然对于梯级不同水电站送同一省份情况
（Ａ电站、Ｃ电站右岸共送广东），综合调峰目标可使水电站起到较好的负荷需求响应作用，可满足实
际生产业务需要。由图 １２可发现，本文所提梯级电站多省份、多时段调峰目标权重，所求结果可以
兼顾各省、各月负荷需求响应，且较为均匀，但由于计划电量比例限制及汛期来水较多的影响，整体
上看汛期调峰效果优于枯期。

图 １１ 调峰效果图

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