中國報(bào)告大廳網(wǎng)訊，在能源結(jié)構(gòu)加速轉(zhuǎn)型的背景下，水電憑借其穩(wěn)定性和可持續(xù)性成為全球清潔能源發(fā)展的核心支柱。2025年，水電技術(shù)在智能化調(diào)度、流域協(xié)同開發(fā)等領(lǐng)域取得顯著突破，重點(diǎn)企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)?；\(yùn)營，持續(xù)釋放綠色電力潛能。前三季度數(shù)據(jù)顯示，中國水電領(lǐng)域關(guān)鍵企業(yè)發(fā)電量同比顯著增長，其中中國大唐集團(tuán)前三季度水電發(fā)電量同比增長7.76%，展現(xiàn)出水電在能源保供中的核心作用。
中國報(bào)告大廳發(fā)布的《2025-2030年中國水電行業(yè)競爭格局及投資規(guī)劃深度研究分析報(bào)告》指出，水電技術(shù)的迭代升級正推動行業(yè)向高效化、智能化方向發(fā)展。以智慧預(yù)報(bào)平臺與實(shí)時調(diào)度系統(tǒng)為代表的技術(shù)突破，顯著提升了水電站對極端天氣的響應(yīng)能力。例如，在2025年汛期，部分流域通過“一個流量、一方庫容”的精細(xì)化調(diào)度，將水能利用率提升至新高。這些技術(shù)不僅優(yōu)化了水電站的運(yùn)行效率，還為區(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定性提供了重要支撐。
作為水電領(lǐng)域的重要參與者，中國大唐集團(tuán)通過梯級水電站集群的運(yùn)營管理，形成了覆蓋珠江水系的清潔能源走廊。其所屬桂冠電力在紅水河流域運(yùn)營的平班、龍灘、巖灘等6座梯級水電站，截至2025年10月已累計(jì)生產(chǎn)清潔電量超6000億千瓦時，相當(dāng)于減少碳排放約3億噸。這種規(guī)?；?、集約化的水電開發(fā)模式，不僅強(qiáng)化了區(qū)域電力供應(yīng)能力，還通過流域協(xié)同管理降低了運(yùn)營成本。
2025年汛期，紅水河流域面臨“樺加沙”“博羅依”臺風(fēng)帶來的持續(xù)暴雨挑戰(zhàn)。桂冠電力集控中心依托智慧調(diào)度系統(tǒng)，通過實(shí)時跟蹤臺風(fēng)路徑與水情變化，精準(zhǔn)調(diào)控水庫群水位，成功實(shí)現(xiàn)梯級電站滿負(fù)荷運(yùn)行。這種“技術(shù)+管理”的協(xié)同機(jī)制，既保障了汛期安全，又將災(zāi)害性降水轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的電力輸出，凸顯了水電在應(yīng)對氣候變化中的多重價值。
2025年的水電發(fā)展充分體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的深度融合。通過智慧調(diào)度、流域協(xié)同等技術(shù)手段，水電企業(yè)在提升發(fā)電效能的同時，進(jìn)一步強(qiáng)化了抗災(zāi)保供能力。未來，隨著技術(shù)迭代與開發(fā)模式優(yōu)化，水電將持續(xù)為能源轉(zhuǎn)型注入綠色動能，成為構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐。
在當(dāng)前電力體制改革不斷深化的背景下，水電行業(yè)面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。隨著市場化調(diào)度逐漸取代傳統(tǒng)的集中調(diào)度管理運(yùn)行方式，水電站在電力市場中的決策受到多種因素的影響。特別是對于梯級水電站，上下游電站之間的水力電力聯(lián)系緊密，上游電站的下泄流量直接影響下游電站的發(fā)電和競價計(jì)劃。當(dāng)上下游電站歸屬不同利益主體時，上游電站的自利調(diào)度方式會給下游電站帶來高度不確定性。因此，如何通過有效手段應(yīng)對流域內(nèi)上下游電站發(fā)電信息不對等問題，成為當(dāng)前水電行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題之一。
《2025-2030年全球及中國水電行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展前景分析報(bào)告》隨著電力體制改革的推進(jìn)，水電站在電力市場中的決策受到多種因素的影響。梯級水電站上下游之間存在著密切的水力電力耦合關(guān)系，下游電站的調(diào)度及競價過程嚴(yán)重依賴梯級上下游間的協(xié)調(diào)聯(lián)系。然而，當(dāng)同一流域內(nèi)存在多個利益主體時，在競爭性電力市場中，上游電站往往采用自利調(diào)度方式，缺乏對下游電站發(fā)電計(jì)劃的考慮。流域內(nèi)多利益主體的市場化競爭，增大了下游電站發(fā)電能力不足或棄水的概率，嚴(yán)重制約了下游電站發(fā)電競價決策的可行性。如何通過有效手段，應(yīng)對流域內(nèi)上下游電站獲得的發(fā)電信息不對等問題，是當(dāng)前電力市場亟需解決的關(guān)鍵問題之一，也是本文研究的重點(diǎn)。
水電行業(yè)分析提到為了解決水電站發(fā)電信息不對等問題，提出了一種基于逆優(yōu)化的雙層模型。該模型利用可觀測的上游電站下泄流量、發(fā)電量等歷史序列數(shù)據(jù)，反推其運(yùn)行參數(shù)及歷史序列數(shù)據(jù)。模型的上層負(fù)責(zé)確定目標(biāo)電站的主要運(yùn)行參數(shù)，下層則利用上層給定的參數(shù)模擬目標(biāo)電站的自利調(diào)度過程。具體來說，模型的構(gòu)建思路如下：
(一)模型基本假設(shè)及構(gòu)建思路
選取由兩個利益主體管理的三座梯級水電站作為研究對象，假設(shè)這三座電站均為價格接受者。站在下游電站的角度，對中游電站(目標(biāo)電站)的主要運(yùn)行參數(shù)及歷史序列數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷?；谀鎯?yōu)化思想，構(gòu)建一個推斷目標(biāo)電站運(yùn)行參數(shù)和歷史序列數(shù)據(jù)的逆優(yōu)化模型。該模型保留了常規(guī)水電調(diào)度模型結(jié)構(gòu)作為推斷的關(guān)鍵橋梁，并以外界可觀測信息作為推斷的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
(二)逆優(yōu)化雙層模型的構(gòu)建
逆優(yōu)化雙層模型的上層模型以符號U表示，目標(biāo)是最小化推斷值與觀測值之間的偏差。下層模型則負(fù)責(zé)模擬目標(biāo)電站在電力市場中的自利決策。具體建模如下：
上層模型
上層模型的目標(biāo)是最小化推斷值與觀測值之間的偏差，約束條件包括參數(shù)的物理意義和工程經(jīng)驗(yàn)。模型的目標(biāo)函數(shù)為最小化推斷值與觀測值之間的偏差，約束條件包括參數(shù)的物理意義和工程經(jīng)驗(yàn)。
下層模型
下層模型的目標(biāo)是最大化目標(biāo)電站的發(fā)電收益，約束條件包括水電站的運(yùn)行約束和天然徑流約束。具體的目標(biāo)函數(shù)和約束條件如下：
目標(biāo)函數(shù)：最大化目標(biāo)電站的發(fā)電收益。
水電站運(yùn)行約束：包括發(fā)電量約束、水量平衡約束、下泄流量約束、水頭約束、特征曲線約束和邊界約束。
天然徑流約束：考慮天然徑流在流域內(nèi)的分配，將天然徑流分配系數(shù)作為決策變量。
(三)模型作用原理
該模型以目標(biāo)電站的核心運(yùn)行參數(shù)為決策變量。下層模型在給定運(yùn)行參數(shù)下模擬目標(biāo)電站的競價決策，上層模型以模擬發(fā)電量與歷史真實(shí)發(fā)電量的偏差為依據(jù)，對運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，直到模擬效果與真實(shí)觀測數(shù)據(jù)相符，此時得到的運(yùn)行參數(shù)及模擬的發(fā)電量即為推斷結(jié)果。
針對所構(gòu)建的逆優(yōu)化雙層模型，提出了一種基于改進(jìn)微粒子群的變維搜索算法。該算法通過逐步迭代的方式對上層模型進(jìn)行尋優(yōu)，每次求解過程僅針對部分參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而極大提升求解效率。下層模型則采用成熟的數(shù)字優(yōu)化求解器進(jìn)行求解。
(一)改進(jìn)的微粒子群算法
微粒子群算法是一種適用性強(qiáng)且易于實(shí)現(xiàn)的進(jìn)化算法。然而，該算法需要較大規(guī)模的種群，增加了計(jì)算負(fù)擔(dān)。為此，引入基于禁忌表的重啟動策略對微粒子群算法進(jìn)行改造。改進(jìn)的微粒子群算法在每迭代一次之后，對種群收斂程度進(jìn)行評估，若收斂程度較高，則將當(dāng)前的最優(yōu)解放入禁忌表中，并對種群進(jìn)行重啟動，使用遠(yuǎn)離禁忌表中粒子的新粒子種群代替原有粒子種群。
(二)變維搜索算法
變維搜索算法的核心思想是在搜索過程中，并非對所有參數(shù)同時優(yōu)化，而是按照參數(shù)對模型影響的大小逐個進(jìn)行錨定。具體步驟如下：
確定搜索順序：在搜索空間內(nèi)隨機(jī)進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，計(jì)算各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，并按照標(biāo)準(zhǔn)差從小到大的順序?qū)?shù)進(jìn)行排序。
逐個錨定參數(shù)：在每輪尋優(yōu)過程中，固定除當(dāng)前參數(shù)以外的所有已錨定參數(shù)，對當(dāng)前參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算，直到所有參數(shù)均被錨定。
輸出最終結(jié)果：輸出最后一輪尋優(yōu)的結(jié)果作為最終結(jié)果。
以中國西南某流域的三座相鄰水電站為研究對象，采用2011—2017年的實(shí)際徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析。對比了三種算法：粒子種群為30的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(SPSO-30)、粒子種群為8的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(SPSO-8)和本文提出的基于改進(jìn)微粒子群的變維搜索算法(VDS-IMPSO)。結(jié)果表明：
(一)參數(shù)推斷結(jié)果
VDS-IMPSO算法能夠準(zhǔn)確推斷目標(biāo)電站的運(yùn)行參數(shù)和歷史序列數(shù)據(jù)，推斷誤差在2%以內(nèi)。具體結(jié)果如下：
參數(shù)推斷偏差：KV的推斷偏差為-0.56%，K的推斷偏差為1.12%，KI的推斷偏差為-0.20%，b的推斷偏差為0.44%。
歷史序列數(shù)據(jù)推斷偏差：發(fā)電量序列的推斷偏差為0.37%，發(fā)電流量序列的推斷偏差為0.82%。
(二)模型求解過程
VDS-IMPSO算法在求解過程中表現(xiàn)出較強(qiáng)的搜索能力，能夠在多次迭代后避免陷入局部最優(yōu)解。具體表現(xiàn)如下：
求解過程圖：VDS-IMPSO算法在求解過程中多次出現(xiàn)突變高峰，表明在完成一個參數(shù)的搜索后，固定該參數(shù)并重新進(jìn)行搜索。
搜索能力：VDS-IMPSO算法在每一輪搜索過程中均保持較強(qiáng)的搜索能力，一旦多樣性喪失使得粒子收斂，就會觸發(fā)重啟動策略，對粒子種群進(jìn)行再生成，避開局部最優(yōu)解，搜索更廣泛的決策空間。
(三)模型評價
從推斷結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對照的角度以及相關(guān)性方面，進(jìn)一步說明模型的可靠性與有效性。
搜索域確定評價：本文所提搜索域確定方法能夠精準(zhǔn)定位未知參數(shù)所在大致范圍，縮減其定義域，減少計(jì)算資源消耗，提高計(jì)算效率。例如，KV的真實(shí)值為4.60×10^-11，左邊界為2.4×10^-11，右邊界為7.26×10^-11，真實(shí)值處于中間位置。
參數(shù)推斷順序評價：參數(shù)推斷順序的選取合理性直接影響推斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。相關(guān)關(guān)系圖表明，目標(biāo)函數(shù)值對參數(shù)KV、KI與b比參數(shù)Ki更為敏感，證明了推斷順序的合理性。
在多利益主體電力市場環(huán)境中，上下游發(fā)電信息不對等可能引發(fā)下游電站調(diào)節(jié)能力差、不確定性風(fēng)險(xiǎn)高等問題。本文從梯級下游電站角度，考慮了天然徑流的因素，將分配系數(shù)作為決策變量，基于上游鄰接競爭對手電站歷史決策中的可觀測數(shù)據(jù)，建立了推斷上游目標(biāo)電站參數(shù)和歷史序列數(shù)據(jù)的逆優(yōu)化雙層模型。該模型能夠基于公開資料及自身數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地推斷目標(biāo)電站的歷史數(shù)據(jù)序列，誤差不超過1%。同時，基于工程經(jīng)驗(yàn)確定了參數(shù)的搜索域，有效減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)。提出的基于改進(jìn)微粒子群的變維搜索算法能夠高效準(zhǔn)確地反推出目標(biāo)電站的主要參數(shù)，偏差在2%以內(nèi)，并在求解過程中始終保持較強(qiáng)的搜索能力。
電，作為我們生活中必不可少的重要能源，是推動國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改善人民生活必不可少的存在。據(jù)宇博智業(yè)小編了解的2016年中國水電行業(yè)行情如下：
據(jù)國家發(fā)改委新聞發(fā)言人趙辰昕介紹，2016年1—11月份，全國全社會用電量53847億千瓦時，同比增長4.96%，增速較去年同期回升4.24個百分點(diǎn)。其中，第一、二、三產(chǎn)業(yè)和居民生活用電量同比分別增長5.16%、2.62%、11.66%和11.43%，增速同比分別回升2.19、3.74、4.33和6.70個百分點(diǎn)。
從用電結(jié)構(gòu)看，2016年1—11月份，三產(chǎn)和居民生活用電合計(jì)對全社會用電增長的影響度達(dá)到42.52%，高于二產(chǎn)的38.23%，用電結(jié)構(gòu)繼續(xù)優(yōu)化。三產(chǎn)用電中，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)用電同比增長15.38%，商業(yè)、住宿和餐飲業(yè)用電同比增長9.99%，金融、房地產(chǎn)、商務(wù)及居民服務(wù)業(yè)用電同比增長12.84%。
從發(fā)電情況看，1-11月份全國水電、核電、風(fēng)電發(fā)電量同比分別增長6.94%、23.87%和30.30%。
更多的行業(yè)數(shù)據(jù)可查看2016-2021年中國水電行業(yè)市場需求與投資咨詢報(bào)告。
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