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2025 , Vol. 42 >Issue 5: 50 - 56

DOI: https://doi.org/10.11988/ckyyb.20240222

水资源

抽水蓄能电站运行对下游常规水电站的综合影响

  • 朱德康 , 1 ,
  • 覃锐 , 2, 3 ,
  • 程翔 1 ,
  • 郭旭晔 2
展开
  • 1 国网新源集团有限公司 富春江水力发电厂,浙江 桐庐 311504
  • 2 华中科技大学 土木与水利工程学院,武汉 430074
  • 3 长江科学院 工程安全与灾害防治研究所,武汉 430010
覃 锐(1995-),男,湖北利川人,硕士研究生,主要从事水利信息化和水库调度相关研究。E-mail:

朱德康(1975-),男,辽宁庄河人,高级工程师,主要从事水电站运行管理相关工作。E-mail:

Copy editor: 罗娟

收稿日期: 2024-03-08

  修回日期: 2024-04-30

  网络出版日期: 2024-12-26

基金资助

国网新源集团有限公司科技项目(SGXYKL-2022-128)

收起

Comprehensive Effects of Operation of Pumped-Storage Hydropower Plants on Downstream Conventional Hydropower Plants

  • ZHU De-kang , 1 ,
  • QIN Rui , 2, 3 ,
  • CHENG Xiang 1 ,
  • GUO Xu-ye 2
Expand
  • 1 Fuchunjiang Hydropower Plant, State Grid Xinyuan Group Co., Ltd., Tonglu 311504, China
  • 2 School of Civil and Hydraulic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
  • 3 Institute of Engineering Safety and Disaster Prevention, Changjiang River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China

Received date: 2024-03-08

  Revised date: 2024-04-30

  Online published: 2024-12-26

Fold

摘要

常规水电站上游建设大型抽水蓄能电站后,对常规水电站的水位、出力、发电经济效益等都会造成一定影响;提出基于多层感知机的耗水率-水头曲线拟合方法,并结合当地电网分时电价,建立常规水电站发电调度模型,分析了抽水蓄能电站不同调度运行模式下常规水电站各项经济运行指标的变化情况。结果表明:在常规水电站现有调度方式不变的情况下,抽水蓄能电站不同调度运行模式会导致下游常规水电站的运行水位下降约0.2 m,年发电量减少0.49%~0.65%,年发电经济效益减少2.02%~2.23%。研究成果对研究抽水蓄能电站对下游常规水电的影响及抽水蓄能电站的规划建设有一定的参考和借鉴意义。

关键词： 抽水蓄能; 常规水电站; 多层感知机; 发电调度; 经济效益

本文引用格式

朱德康 , 覃锐 , 程翔 , 郭旭晔 . 抽水蓄能电站运行对下游常规水电站的综合影响[J]. 长江科学院院报, 2025 , 42(5) : 50 -56 . DOI: 10.11988/ckyyb.20240222

Abstract

[Objective] Following the construction of pumped-storage hydropower plant upstream of conventional hydropower plant, its operation alters the original natural inflow process, causing increased frequency of water level fluctuations and intraday flow reversal regulation, thereby affecting the scheduling processes of the downstream conventional hydropower plants. Such effects are reflected not only in the water level regulation of the downstream conventional hydropower plants, but also in power generation output, operation stability, and economic benefits. A comprehensive analysis of the systematic effect of the operation of the pumped-storage hydropower plants on the downstream conventional hydropower plants holds significant practical value for scientifically developing scheduling strategies for regional power stations and improving overall operational efficiency.[Methods] To systematically and quantitatively analyze this effect, this study proposed a water consumption rate-head curve fitting method based on a multi-layer perceptron (MLP). By integrating this method with the local grid’s time-of-use electricity pricing policy, a power generation scheduling model for conventional hydropower plants was established. Subsequently, the variations in different economic operation indicators of conventional hydropower plants were analyzed under different scheduling modes of pumped-storage hydropower plants.[Results] When the existing scheduling modes of conventional hydropower plants remained unchanged, different scheduling modes of pumped-storage hydropower plants (“dual pumping and dual generation” and “single pumping and dual generation”) resulted in a decline of approximately 0.2 m in the operating water level of downstream conventional hydropower plants. Additionally, the water level regulation process was significantly altered, thereby affecting the generation heads during different periods. Under the “dual-pumping and dual-generation” scheduling mode, the annual power generation decreased by an average of about 6.667 million kW·h, accounting for 0.65% of the multi-year average. The annual power generation benefit decreased by approximately 9.667 million yuan, representing 2.02% of its multi-year average benefit. This was because the pumped-storage hydropower plant occupied part of the conventional hydropower plant’s reservoir storage capacity, lowering the conventional plant’s total generation head, increasing the unit water consumption rate, and reducing the composite output coefficient. Ultimately, the total power generation was decreased. Statistical results indicated that, under the “single-pumping and dual-generation” scheduling mode, the annual power generation of conventional hydropower plants reduced by an average of about 5 million kW·h (0.49% of its multi-year average), and the annual generation benefit declined by about 10.667 million yuan (2.23% of its multi-year average).[Conclusion] Further analysis shows that the operation of the pumped-storage hydropower plants has a pronounced “peak-valley mismatch” effect on downstream conventional hydropower plants: the operation of upstream pumped-storage hydropower plants reduces the maximum operating water level at downstream conventional hydropower plants, decreases the generation head during peak periods, increases available water flow during off-peak periods, and reduces overall water utilization efficiency. Consequently, conventional plants experience reduced power generation during peak periods, increased generation during off-peak periods, and an overall decline in total power generation. Although power generation during off-peak periods increases, the significant differences in electricity prices between the two periods result in insufficient off-peak revenue gains to compensate the losses during peak periods, leading to reduced total annual generation benefit. In summary, this study provides valuable insights for investigating the effects of pumped-storage hydropower plants on downstream conventional hydropower plants and for their planning and construction.

Key words： pumped-storage hydropower; conventional hydropower plant; multi-layer perceptron; power generation scheduling; economic benefit

0 引言

2020年9月,我国明确提出要在2030年前实现碳达峰,并在2060年前实现碳中和的“双碳”目标[1]。作为电力系统的主要调节电源,抽水蓄能电站能够有效解决清洁能源随机性、间歇性和用电负荷之间的矛盾,在电化学储能技术还不成熟的当下,抽水蓄能就是电力“零碳”的基石和保障[2-4]。因此,国家将加快推进建设大型抽水蓄能电站,国家能源局提出到2025年投产总规模62 GW、到2030年投产总规模120 GW、到2035年投产总规模300 GW的发展目标,超过过去50 a的投产总和[5-6]。
随着抽水蓄能电站的深入发展,其对附近原有常规水电站的影响成为一个新的课题。何欣[7]依据水文地质资料和实测数据,分析了抽水蓄能电站水位变化对库区边坡地貌、地表水水位和地下水位等的影响。卢婷等[8]研究某抽水蓄能电站下水库水位提升1 m的安全影响;鄢军军等[9]以五岳抽水蓄能电站为例,考虑抽水蓄能发电流量对下水库的调洪影响,研究提出下水库洪水调度规则;陈颖杰[10]以仙游木兰抽水蓄能电站工程为例,研究纯抽水蓄能电站下水库洪水调节计算原则和滑动叠加计算,寻找天然洪水与发电流量遭遇的最不利组合工况;祝东亮[11]研究了桐城抽水蓄能电站建设运行对下游牯牛背水库的影响;王锁平等[12]构建了抽水蓄能与常规水电联合运行优化模型,并利用逐步优化算法对其进行求解,以量化抽水蓄能电站不同运行模式对下库水位过程的影响。
现有研究主要集中在抽水蓄能电站调度运行对原有水库防洪安全方面的影响,对常规水电站在经济效益方面所受影响的研究仍有不足。因此,本文提出一种基于多层神经网络的耗水率-水头曲线拟合方法,并考虑电力市场情况下当地不同时段电价差异,维持调度规则不变,建立常规水电站的发电调度模型,综合分析上游抽水蓄能电站不同调度运行模式对常规水电站的影响,为同类型抽水蓄能建设和常规水电站所受影响的分析提供参考。

1 常规水电站发电调度模型

1.1 基于神经网络的耗水率-水头曲线拟合

水电站的综合耗水率(见式(1))是水电站发一个单位电量所消耗的平均水量,可用来衡量水电站的经济运行情况,与发电净水头和电站综合出力系数密切相关。
R = Q g e n N = 1 A H 。
式中:R为水电站耗水率(m3/(s·MW));Qgen为发电流量(m3/s);N为出力(MW);A水电站综合出力系数(MW·s/m4);H为发电净水头(m)。
由式(1)可知,水电站耗水率的大小,与发电净水头和电站综合出力系数密切相关,水头越高,则电站机组的发电效率越高,对应的电站综合耗水率越低;反之,则对应的综合耗水率越高[13]。
通过对实际发电调度过程数据进行大量计算分析,发现电站综合出力系数不是一个简单的常数。因此,发电调度过程中将电站综合出力系数设置为常数会带来较大的水能计算误差,无法保证发电调度模型的准确性和工程实用性[14-15]。为提高出力计算精度,本文建立了一个多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型用于拟合耗水率-水头曲线[16]:
R = f ( H ) 。
模型包含一个输入层、两个隐藏层和一个输出层,其中,输入层和输出层各设一个节点,两个隐藏层设有30个节点,模型输入特征为发电净水头(H),通过两层采用ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数的隐藏层进行非线性变换,最终由输出层通过线性变化得到水电站综合耗水率R作为模型的输出特征。在训练过程中使用均方误差损失函数来度量模型输出与真实值之间的差距,使用Adam(Adaptive Moment Estimation)优化器来更新模型的权重。Adam是一种自适应学习率的优化算法,结合了动量和自适应学习率的思想,在训练中能更高效地收敛[17-18]。

1.2 常规水电站发电调度模型构建

本研究涉及的常规水电站水库是日调节水库,采用以水定电的方式进行发电调度[19-20],出力计算采用MLP拟合的耗水率-水头曲线,由于经济效益基于当地电网分时电价计算,且按照常规水电站实际运行方式,需要尽量在电价高峰期发电以提高经济效益;模型可根据电价高峰、平峰、低谷3个时段分为3部分,以高峰时段为例,流程如图1所示。
图1 发电调度流程

Fig.1 Flowchart of power generation scheduling

具体流程如下:
(1)初始化基本参数:时段总数T,时段满发所需水量Vneed,满发出力Nmax,低谷时段限制出力Nmin,停机控制水头Hmin,停机控制洪峰流量Qmax,初始时段控制入库流量Qsmax,死水位Zdead,正常蓄水位Zflat。
(2)更新时段可用水量Vre、时段入库流量Qin、当前时段数t。
(3)判断当前时段是否在调度期内,是则继续下一步,否则结束流程。
(4)判断当前所处时段,若处于高峰时段前往步骤(5),若处于平峰或低谷时段则执行平峰或低谷时段处理流程,前往步骤(12)。
(5)判断可用水量Vre是否大于时段满发所需水量Vneed,是则前往步骤(6),否则前往步骤(10)。
(6)使用耗水率-水头曲线计算耗水率R,并计算发电流量Qgen、时段末水位Zd、水头Hd。
(7)判断当前时段是否为初始时段及入库流量是否大于初始时段控制入库流量,若是则直接弃水并前往步骤(12),否则前往步骤(8)。
(8)判断时段末水位是否大于正常蓄水位,若是则将多余水量弃水并进入下一步,否则直接进入下一步。
(9)判断时段末水头是否低于停机控制水头以及时段末水位是否低于正常蓄水位,若是则停机蓄水并前往步骤(12);否则进入下一步。
(10)计算调度期末水位Zend、时段末水位Zd。
(11)判断时段末水位是否低于死水位以及调度期末水位是否低于正常蓄水位,若是则停机蓄水并前往步骤(12);否则发电,然后前往步骤(12)。
(12)更新时段发电流量Qgen、出力N、可用水量Vre等。
(13)时段数加1,并前往步骤(2)。

2 实例分析

2.1 研究区域概况

本研究涉及的常规水电站(以下简称为常规电站)为大型低水头河床式水电站,水库正常蓄水位23.0 m,死水位21.5 m,查询库容-水位曲线,当水库消落深度为0.2 m时,调节库容约为1 060万 m3。
本研究涉及的抽水蓄能电站(以下简称为抽蓄电站,尚未建成)为日调节纯抽水蓄能电站,设计连续满发小时数为6.7 h,上水库调节库容为1 042万 m3;下水库利用已建成并运行多年的常规电站水库,取水口距离该常规电站大坝约18 km。给出2个电站相关特征参数如表1所示。
表1 富春江电站、建德抽水蓄能电站主要参数

Table 1 Key parameters of Fuchunjiang Hydropower Plant and Jiande Pumped-Storage Hydropower Plant

电站 正常蓄
水位/m		 死水位/m 装机容量/
MW		 调节库容/
(万m3)
富春江电站 23.0 21.5 360 7 700
建德抽水蓄能
电站		 738.0 690.0 2 400 1 042
根据设计要求,抽蓄电站调度运行模式分为“一抽两发”和“两抽两发”2种,相应抽水及发电时段如表2所示,为保证抽蓄电站抽水量和抽蓄下泄水量在调度期内保持平衡,以抽蓄电站设计抽水流量和发电流量的最小值(351.6 m3/s)作为模型中抽蓄电站的抽水流量和发电流量。同时规定抽蓄电站只能保持按此抽水流量和发电流量进行抽水、发电和停机。
表2 抽蓄电站抽水发电时段

Table 2 Pumping and generation periods of pumped-storage hydropower stations

调度运行模式 抽水时段 发电时段
一抽两发 01:00—07:00 10:00—14:00
19:00—21:00
两抽两发 01:00—07:00 10:00—14:00
14:00—16:00 19:00—23:00
当地电网实行分时电价,根据项目实际采用各个时段电价如表3所示。
表3 研究区域电网分时电价

Table 3 Time-of-use electricity pricing of grid in the study area 元/(kW·h)

电价时段 时段 夏冬电价 春秋电价 平均电价
高峰 08:00—12:00 0.55 0.52~0.53 0.54
17:00—21:00
平峰 12:00—17:00 0.33 0.30~0.31 0.32
21:00—24:00
低谷 00:00—08:00 0.15 0.12~0.13 0.14

2.2 抽蓄电站对下水库入库流量的影响

综合考虑水量传播时延,抽蓄电站2种工况运行对常规水电站入库流量的影响如图2所示。
图2 抽蓄电站2种调度运行模式对入库流量的影响

Fig.2 Effect of two scheduling modes on reservoir inflow at pumped storage hydropower plant

由图2可知,抽蓄电站不同调度运行模式会直接影响常规水电站的入库流量,并将直接改变水库水位和发电水头。根据常规电站发电调度模型得到水位数据,计算各个时段的平均水位,得到在抽蓄电站2种调度运行模式和无抽蓄运行情况下常规电站水库的水位变化过程(图3)。由图3可知,在相同的入库流量过程和约束条件下,仅改变抽蓄电站的调度运行模式时,水库全天的水位变化趋势相同。
图3 常规水电站日水位过程

Fig.3 Daily water levelvariations at conventional hydropower plants

由于抽蓄电站投运后,会占用常规电站水库约1 060万m3调节库容,根据下游电站实际运行经验与相关要求,为在可能的极端情况下保证防洪安全,水库最高可调水位将下降0.2 m。导致同一个典型年内,抽蓄电站2种调度运行方式下的水库水位相较于无抽蓄电站运行情况下的水位均有明显下降,且降幅都在0.2 m左右,即抽蓄电站将占用调节库容对应的消落水位。

2.3 抽蓄电站对常规水电站出力及耗水率的影响

根据常规水电站发电调度模型计算得到出力数据,进一步计算各个时段的平均出力情况,得到在抽蓄电站2种调度运行模式和无抽蓄运行时常规水电站的出力变化过程,并绘制3种情况下常规电站日出力过程如图4所示。
图4 常规水电站日出力过程

Fig.4 Dailyoutput variations at conventional hydropower plants

由图4可知,全天发电过程中,在抽蓄电站2种调度运行模式影响下,常规电站在8时至12时和17时至21时(电价高峰时段)的出力均小于无抽蓄电站影响时的出力。这是由于抽蓄电站占用了部分调节库容,使得常规水电站发电水头降低,电站综合耗水率升高,综合出力系数减小,导致出力减小。而在12时至17时和21时至24时(电价平峰时段)两个区间,常规电站的出力相较于无抽蓄影响的情况会有不同程度的增加,这是由于次日8时水库的发电调度原则为尽量减少弃水,该部分水量转移到电价平峰时段发电,使得电价平峰时段发电量增加。对比抽蓄电站2种不同调度运行模式影响下常规电站的出力过程,两条曲线大部分基本重合,仅在12时至17时(第一个电价平峰时段),抽蓄电站两抽两发调度运行模式影响下的常规电站出力比一抽两发调度运行模式影响下的出力明显更大。
定量计算3种情况下的耗水率,如表4所示。纵向对比各个典型年的耗水率,由丰水年至平水年再至枯水年的耗水率是递增的。这是因为丰水年水量充沛,富春江电站可以长时间维持较高水头运行,机组运行效率更佳,平水年、枯水年则递减,这与实际情况是一致的。对比无抽水蓄能电站影响及抽水蓄能电站两种运行模式下的耗水率,可知无抽水蓄能电站影响时富春江电站的耗水率最低,这是因为有抽蓄运行时,富春江电站需要将起调水位降低约0.2 m以适应防洪需求;而抽蓄电站一抽两发模式运行时,富春江水电站的耗水率略要低于两抽两发模式,这是由于在抽蓄电站一抽两发模式运行时比两抽两发模式减少了14时至16时这一抽水时段,导致在此时段之后前者水位过程会略高于后者,发电水头更高。
表4 常规水电站耗水率

Table 4 Unit water consumption rates at conventional hydropower plants

调度运行模式 耗水率/[m3·(s∙MW)-1]
丰水年 平水年 枯水年 均值
无抽蓄 7.678 7.710 7.724 7.704
一抽两发 7.685 7.719 7.728 7.711
两抽两发 7.724 7.751 7.753 7.743

2.4 抽蓄电站对常规电站发电量及发电经济效益的影响

由于常规电站在电价高峰、平峰、低谷时段的发电调度规则有所不同,所以需要对不同时段的发电量进行深入研究,分析各个时段发电量变化的原因,统计结果如表5所示。
表5 常规电站各时段发电量及经济效益

Table 5 Power generation and economic benefits during different periods at conventional hydropower plants

典型年 调度运
行模式		 高峰时段 平峰时段 低谷时段 年总量
发电量/
(亿kW ·h)		 效益/
(亿元)		 发电量/
(亿kW · h)		 效益/
(亿元)		 发电量/
(亿kW · h)		 效益/
(亿元)		 发电量/
(亿kW ·h)		 效益/
(亿元)
一抽两发 8.24 4.45 3.76 1.20 1.11 0.16 13.11 5.81
丰水年 两抽两发 8.30 4.48 3.68 1.18 1.10 0.15 13.09 5.82
无抽蓄 8.66 4.68 3.41 1.09 1.17 0.16 13.24 5.93
一抽两发 7.03 3.80 2.45 0.78 0.39 0.05 9.87 4.63
平水年 两抽两发 7.12 3.84 2.35 0.75 0.38 0.05 9.85 4.64
无抽蓄 7.52 4.06 1.96 0.63 0.40 0.06 9.88 4.74
一抽两发 5.70 3.08 1.40 0.45 0.41 0.06 7.51 3.59
枯水年 两抽两发 5.75 3.11 1.34 0.43 0.41 0.06 7.50 3.60
无抽蓄 6.15 3.32 0.93 0.30 0.44 0.06 7.52 3.68
由发电量变化量统计结果可知,在抽蓄电站两种调度运行模式运行影响下,常规电站在3个典型年内电价高峰时段的发电量相较无抽蓄影响情况均有所减少。以两抽两发运行模式为例,丰水年减少0.36亿kW·h,平水年减少0.40亿kW·h,枯水年减少0.40亿kW·h;平峰时段的发电量则有所增加,其中丰水年增加0.27亿kW·h,平水年增加0.39亿 kW·h,枯水年增加0.41亿kW·h;低谷时段基本维持不变;且3个典型年的年发电量均有不同程度减少。
结合研究区域电网分时电价和常规水电站发电量,考虑在高峰、平峰、低谷3种情况下的各个时段电价差距较大,而四季的电价差别较小,发电效益模拟计算中取3个电价时段在全年四季的平均值,分别为:高峰时段电价为0.54元/(kW·h),平峰时段电价为0.32元/(kW·h),低谷时段电价为0.14元/(kW·h)。统计3个典型年常规电站各时段发电量和发电经济效益如表5所示。
结合表5计算结果以及上文抽蓄电站不同调度运行模型对常规电站调度过程的影响分析可知:
(1)高峰时段发电水头降低。抽蓄电站建成投入运行后,将占用常规电站水库部分调节库容,水库的起调水位将由正常高水位下降0.2 m,使得常规电站在第一个电价高峰时段(8时至12时)的发电水头降低;并且抽蓄电站2种调度运行模式下都会在电价高峰时段之前抽水,进一步导致常规电站水库在电价高峰时段大发电期间的运行水头降低,使高峰时段发电量减少。
(2)平峰时段可利用水量增加。抽蓄电站建成前,常规电站每日8时将水位控制在正常蓄水位23.0 m;而抽蓄电站建成投运后,水库的最高可调水位下降约0.2 m。在来水不变的情况下,为避免第二日8时的水位超过降低后的最高可调水位22.8 m,需要将更多的水在第二个平峰时段(21时至24时)用于发电,故电价平峰时段发电量增加;此外,抽蓄电站晚高峰发电放水,叠加正常来水,使得常规电站在第二个平峰时段水位升高,也导致平峰时段发电量增加。
(3)总利用效率变低。由于抽蓄电站占用了常规电站水库部分调节库容,常规电站总的发电水头降低,耗水率增加,电站综合出力系数降低,导致总发电量减少;由统计结果可知,在抽蓄电站两抽两发调度运行模式影响下,常规电站年发电量平均减少约666.7万 kW·h,占多年平均发电量的0.65%;在抽蓄电站一抽两发调度运行模式影响下,常规电站年发电量平均减少约500.0万 kW·h,占多年平均发电量的0.49%。虽然年发电量都有下降,但降幅很小。在抽蓄电站两抽两发调度运行模式影响下,常规电站年发电效益平均减少约966.7万元,占多年发电效益的2.02%;在抽蓄电站一抽两发调度运行模式影响下,年发电效益平均减少约1 066.7万元,占多年发电效益的2.23%。

3 结论

为研究上游新建抽水蓄能电站对常规水电站的影响,本文根据上游抽蓄电站的运行方式与运行时段,结合下游常规电站发电调度运行方案,建立基于耗水率-水头曲线、考虑电力市场情况下不同时段电价差异的发电效益计算模型。以某常规水电站及其上游在建抽水蓄能电站为例的研究结果表明,当抽蓄电站直接利用下游电站水库作为其下水库,在现有调度规程约束下,会对常规电站发电经济效益造成一定不利影响,且该影响的主要因素来自抽蓄电站不同抽水、发电时段对常规电站水库入库流量变化带来的连锁反应:
(1)抽蓄电站的运行会导致常规电站最高运行水位下降,高峰时段发电水头降低,平峰时段可利用水量增加,水量总利用效率降低,从而使得常规电站高峰发电量减少,平峰发电量增加,总发电量减少。
(2)抽蓄电站运行会导致常规电站电价高峰时段发电量减少,虽然平峰时段发电量增加,但是两个时段电价差异较大,平峰时段发电效益的增加量并不足以弥补高峰时段发电效益的减少量,从而导致总发电效益减少。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
张志超. “双碳” 目标下的抽水蓄能作用及意义[J]. 低碳世界, 2022, 12(10): 136-138.

(ZHANG Zhi-chao. The Role and Significance of Pumped Storage under the Goal of “Double Carbon”[J]. Low Carbon World, 2022, 12(10): 136-138.) (in Chinese)

[2]
张博庭. 水电和抽水蓄能是实现碳中和的重要保障[J]. 水电与新能源, 2023, 37(4): 1-5.

(ZHANG Bo-ting. Hydropower and Pumped Storage: Important Guarantees to Achieve Carbon Neutrality[J]. Hydropower and New Energy, 2023, 37(4): 1-5.) (in Chinese)

[3]
肖广磊, 王振明, 李晓雯, 等. “双碳”目标下抽水蓄能电站建设分析[J]. 水科学与工程技术, 2023(2):93-96.

(XIAO Guang-lei, WANG Zhen-ming, LI Xiao-wen, et al. Analysis of Pumped Storage Power Station Construction under the Goal of Double Carbon[J]. Water Sciences and Engineering Technology, 2023(2):93-96.) (in Chinese)

[4]
王振明, 肖广磊. “双碳” 目标下的抽水蓄能电站发展研究[J]. 吉林水利, 2023(1): 52-55.

(WANG Zhen-ming, XIAO Guang-lei. Study on the Development of Pumped Storage Power Station under the Goal of “Double Carbon”[J]. Jilin Water Resources, 2023(1): 52-55.) (in Chinese)

[5]
陈刚, 丁理杰, 韩晓言, 等. 抽水蓄能在四川电网的应用前景展望[J]. 四川电力技术, 2022, 45(2):1-6,37.

(CHNE Gang, DING Li-jie, HAN Xiao-yan, et al. Investigation into Application Prospects of Pumped Storage in Sichuan Power Grid[J]. Sixhuan Electric Power Technology, 2022, 45(2): 1-6,37.) (in Chinese)

[6]
谭显东, 刘俊, 徐志成, 等. “双碳” 目标下“十四五” 电力供需形势[J]. 中国电力, 2021, 54(5): 1-6.

(TAN Xian-dong, LIU Jun, XU Zhi-cheng, et al. Power Supply and Demand Balance during the 14th Five-year Plan Period under the Goal of Carbon Emission Peak and Carbon Neutrality[J]. Electric Power, 2021, 54(5): 1-6.) (in Chinese)

[7]
何欣.抽水蓄能电站水位变化对库区边坡的影响[C]//2023年电力行业技术监督工作交流会暨专业技术论坛论文集(上册). 南宁: 中国电力技术市场协会, 2023:437-439.

HE Xin.The Impact of Water Level Fluctuations in Pumped Storage Power Plants on Reservoir Area Slopes[C]//Proceedings of the 2023 Power Industry Technical Supervision Workshop and Professional Technical Forum (Volume I). Nanning: China Power Technology Market Association, 2023:437-439.) (in Chinese)

[8]
卢婷, 崔伟杰, 尚岩. 某抽水蓄能电站下水库水位提升1m安全影响研究[J]. 小水电, 2023(3):20-23.

(LU Ting, CUI Wei-jie, SHANG Yan. Research on the Safety Impact of Increasing the Water Level of a Pumped Storage Power Station’s Lower Reservoir by 1m[J]. Small Hydro Power, 2023(3): 20-23.) (in Chinese)

[9]
鄢军军, 罗茜, 周铁柱. 五岳抽水蓄能电站下水库洪水调度规则研究[J]. 水力发电, 2020, 46(3): 91-93.

(YAN Jun-jun, LUO Xi, ZHOU Tie-zhu. Study on Flood Regulation Rules for the Lower Reservoir of Wuyue Pumped-storage Power Station[J]. Water Power, 2020, 46(3): 91-93.) (in Chinese)

[10]
陈颖杰. 仙游木兰抽水蓄能电站下水库洪水调节分析[J]. 水利科技, 2023(4): 14-17, 21.

(CHEN Ying-jie. Analysis of Flood Regulation in the Lower Reservoir of Xianyou Mulan Pumped Storage Power Station[J]. Hydraulic Science and Technology, 2023(4): 14-17, 21.) (in Chinese)

[11]
祝东亮. 桐城抽水蓄能电站对牯牛背水库的影响分析[J]. 江淮水利科技, 2019(4): 15-16.

(ZHU Dong-liang. Influence Analysis of Tongcheng Pumped Storage Power Station on Guniubei Reservoir[J]. Jianghuai Water Resources Science and Technology, 2019(4): 15-16.) (in Chinese)

[12]
王锁平, 马伊洋, 姚华明, 等. 抽水蓄能与常规水电联合运行对下库水位影响研究[J]. 西安理工大学学报, 2024, 40(3):400-406.

(WANG Suo-ping, MA Yi-yang, YAO Hua-ming, et al. Study on the Influence of Pumped Storage Combined with Conventional Hydropower on the Lower Reservoir Water Level[J]. China Industrial Economics, 2024, 40(3):400-406.) (in Chinese)

[13]
刘志武, 张继顺, 杨旭. 三峡—葛洲坝梯级电站耗水率计算方法改进[C]//中国水力发电工程学会.大型水轮发电机组技术论文集. 北京: 中国电力出版社,2008:327-332.

(LIU Zhi-wu, ZHANG Ji-shun, YANG Xu. Improved Calculation Method of Water Consumption Rate for Three Gorges - Gezhouba Cascade Hydropower Stations[C]//China Society for Hydropower Engineering.Collection of Technical Papers on Large Hydropower Generator Units. Beijing: China Electric Power Press,2008:327-332.) (in Chinese)

[14]
方豪文. 基于机器学习的梯级水电站中长期发电调度规则研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2021.

(FANG Hao-wen. Medium- and Long-term Power Generation Dispatching Rules for Cascade Hydropower Stations Based on Machine Learning[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2021.) (in Chinese)

[15]
王金文, 石琦, 伍永刚, 等. 水电系统长期发电优化调度模型及其求解[J]. 电力系统自动化, 2002, 26(24):22-25,30.

(WANG Jin-wen, SHI Qi, WU Yong-gang, et al. Long-term Optimal Generation Scheduling for the Energy Maximization of Hydropower Systems[J]. Automation of Electric Power Systems, 2002, 26(24):22-25,30.) (in Chinese)

[16]
胡铁松, 袁鹏, 丁晶. 人工神经网络在水文水资源中的应用[J]. 水科学进展, 1995, 6(1): 76-82.

(HU Tie-song, YUAN Peng, DING Jing. Application of Artificial Neural Network in Hydrology and Water Resources[J]. Advances in Water Science, 1995, 6(1): 76-82.) (in Chinese)

[17]
唐思豪, 滕召胜, 孙彪, 等. ADAM改进BP神经网络与动态称重应用[J]. 电子测量与仪器学报, 2021, 35(4):127-135.

(TANG Si-hao, TENG Zhao-sheng, SUN Biao, et al. Improved BP Neural Network with ADAM Optimizer and the Application of Dynamic Weighing[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation, 2021, 35(4): 127-135.) (in Chinese)

[18]
常子汉. 基于小波变换与Adam优化的LSTM电价预测研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2019.

(CHANG Zi-han. Research on LSTM Electricity Price Forecasting Based on Wavelet Transform and Adam Optimization[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2019.) (in Chinese)

[19]
程雄, 陈庆宁, 李咸善, 等. 响应调峰需求的中小型流域梯级电站短期调度方法[J]. 水利学报, 2023, 54(2):159-171.

(CHENG Xiong, CHEN Qing-ning, LI Xian-shan, et al. A short-term Scheduling Method for Small and Medium-sized Basin Cascade Power Plants in Response to Peaking Demand[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2023, 54(2):159-171.) (in Chinese)

[20]
李俊聪, 张勇传, 覃晖, 等. 锦东—官地梯级水电站短期调度中的电站间流量响应关系研究[J]. 水电能源科学, 2023, 41(7): 75-79.

(LI Jun-cong, ZHANG Yong-chuan, QIN Hui, et al. Study on Inter-station Flow Response in Short-term Operation of Jindong-Guandi Cascade Hydropower Stations[J]. Water Resources and Power, 2023, 41(7): 75-79.) (in Chinese)

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