2025年，随着新型电力系统建设目标的提出，水电等清洁能源在电力系统中的重要性日益凸显。梯级水电站由于涉及多座水电站的协调运行，并需与风电、光伏等能源配合，在现货市场的开放背景下，其调度运行经济效益受到多因素影响。抽水蓄能凭借其发电和抽水工况双模式运行及快速功率调节性能，与梯级水电站联合运行可以提升发电量并减少调峰市场分摊，从而提高综合经济效益。本文通过对梯级水电站与抽水蓄能联合经济调度策略的研究，探讨了当前水电市场的发展现状、面临的挑战以及未来的发展方向。

  一、梯级水电站与抽水蓄能的联合运行优势

  (一)提升发电量与经济效益

  《2025-2030年全球及中国水电行业市场现状调研及发展前景分析报告》在新型电力系统中，梯级水电站面临着风电、光伏等新能源接入带来的挑战。这些新能源的间歇性和波动性对梯级水电站的调度运行提出了更高要求。抽水蓄能电站凭借其灵活的工况转换能力和双向调节性能，能够有效提升梯级水电站的发电量。通过联合运行，抽水蓄能电站可以在梯级水电站弃水时进行抽水储能，在高峰时段发电，从而减少弃水损失，提高整体经济效益。研究表明，通过优化调度策略，梯级水电站与抽水蓄能电站的联合运行可以显著提升发电量，增加经济效益。

  (二)优化调峰市场分摊

  水电市场情况分析提到调峰市场分摊是梯级水电站运行中的一个重要成本因素。在电力系统中，新能源的波动性导致负荷峰谷差增大，梯级水电站需要承担更多的调峰任务。抽水蓄能电站通过在低谷时段抽水储能，在高峰时段发电，能够有效减少梯级水电站在调峰市场中的分摊费用。这种联合运行模式不仅提高了梯级水电站的经济效益，还增强了电力系统的灵活性和稳定性。

  二、梯级水电站与抽水蓄能的数学模型

  (一)梯级水电站数学模型

  梯级水电站的数学模型包括各级水电站的来水量、发电流量和弃水量。各级水电站的输出功率可以通过以下公式计算： Pi(t)=9.81⋅Qi(t)⋅Hi(t)⋅η 其中，Pi(t) 为第 i 级水电站 t 时刻的有功功率，Qi(t) 为发电流量，Hi(t) 为工作水头，η 为水电站的工作效率。各级水电站的水库存水量和流量之间的关系可以通过水量平衡方程表示： Vi(t)=Vi(t−1)+qi(t)−Si(t)−Qi(t) 其中，Vi(t) 为第 i 级水电站 t 时刻的水库存水量，qi(t) 为来水量，Si(t) 为弃水量。

  (二)抽水蓄能电站数学模型

  抽水蓄能电站的运行模式包括发电、抽水、发电调相、抽水调相、停机和旋转备用。在发电工况下，输出功率可以通过以下公式计算： Pr=0.8⋅H⋅ω−0.2⋅H2+0.12⋅ω2 在抽水工况下，输出功率为： Ph=−a0⋅Hp2−a1⋅Hp−a2 其中，H 为水头高度，ω 为转速，Hp 为扬程，a0、a1、a2 为常数。

  三、联合经济调度策略

  (一)目标函数

  为了实现梯级水电站与抽水蓄能电站的联合经济运行，构建了多目标联合调度模型，目标函数包括发电量最大化、现货正向收益最大化、调峰市场分摊最小化和机组耗水率最小化。

  发电量最大化：通过抽水蓄能电站的调节作用，减少梯级水电站的弃水损失，提升发电量。目标函数为： W1=E0+Ec 其中，E0 为常规情况下的发电量，Ec 为加入抽水蓄能后的提升发电量。

  现货正向收益最大化：考虑梯级水电站参与现货市场的收益，目标函数为： W2=∑i=1N∑t=1TCi,t⋅Pi,t 其中，Ci,t 为水电站 i 在时段 t 的现货市场价格，Pi,t 为参与现货市场的电量。

  调峰市场分摊最小化：通过抽水蓄能电站的调节，减少梯级水电站在调峰市场中的分摊费用，目标函数为： W3=min(F3,1+F3,2) 其中，F3,1 为其他电源的综合出力波动，F3,2 为电网负荷的最大峰谷差。

  机组耗水率最小化：通过优化机组耗水率，减少水资源消耗，目标函数为： W4=min(∑n=1K∑t=1TQn,k,t) 其中，Qn,k,t 为水电站 n 机组 k 在时段 t 的发电流量。

  (二)约束条件

  联合经济调度策略的约束条件包括调度始末边界约束、节点电压约束、水电出力分解约束、中长期合约电量分解约束、水量平衡约束和机组最小开停机时间约束。这些约束条件确保了梯级水电站与抽水蓄能电站在实际运行中的可行性和安全性。

  四、基于改进灰狼算法的求解方案

  (一)改进灰狼算法

  为了求解梯级水电站与抽水蓄能电站的联合经济调度模型，采用改进的灰狼算法(LGWO)。该算法通过模拟灰狼群体的社会等级和狩猎行为，结合莱维飞行的随机游走特性，增强了全局搜索能力，同时保持了局部搜索的精度。改进的灰狼算法在求解多目标、强非线性、强耦合的优化问题时，能够有效避免早熟收敛和陷入局部最优解的风险，加快收敛速度并提高解的精度。

  (二)求解步骤

  初始化参数：设置狼群数量、迭代次数、维数和搜索边界。

  初始化位置：根据梯级水电站、抽水蓄能电站和电网负荷峰谷差等运行参数，初始化狼群位置。

  适应度计算：计算每个狼的适应度值，并进行排序，确定最优解、次优解和第三优解。

  位置更新：根据灰狼算法的更新公式，结合莱维飞行特性，更新狼群位置。

  贪婪搜索：通过贪婪搜索机制，保留适应度更高的位置。

  围攻猎物：更新最优解、次优解和第三优解的位置，围攻猎物。

  迭代终止：达到最大迭代次数后，输出最优解。

  五、仿真验证

  (一)案例分析

  以某梯级水电站为例，该梯级水电站包括A、B、C三座水电站，以及一座抽水蓄能电站。系统还包括风电、光伏和火电等其他电源。通过对比常规调度策略、忽略季节性波动影响、不考虑蓄水策略和仅考虑蓄水策略等四种方案，验证本文提出的联合经济调度策略的有效性。

  (二)结果分析

  通过仿真验证，本文提出的联合经济调度策略在全年经济效益方面表现最优。具体结果如下：

  方案1(常规调度策略)：全年经济效益为11.87亿元。

  方案2(忽略季节性波动影响)：全年经济效益为12.31亿元。

  方案3(不考虑蓄水策略)：全年经济效益为11.71亿元。

  方案4(仅考虑蓄水策略)：全年经济效益为12.19亿元。

  本文优化方案：全年经济效益为12.44亿元。

  从结果可以看出，本文提出的联合经济调度策略通过协调抽水蓄能与梯级水电站的联合运行，在多种运行场景下均展现出更好的经济性和调节能力。