[发明专利]大规模跨流域水电站群智能调度系统

权利要求书

1.大规模跨流域水电站群智能调度系统，包括有智能模型算法模块，其特征在于，智能模型算法模块采用有向图技术描述梯级电站群拓扑结构，通过图中的结点表示电站，每一条有向边表示上下游梯级关系；还包括有：

数据采集装置，其采集各种调度任务数据；比较判断装置，其与数据采集装置连接，根据所得的电站数目进行选通，选择不同的处理模块对数据进行降维处理，

动态规划处理模块、离散动态规划模块以及优化动态规划模块，三者分别与比较判断装置连接；比较判断装置判断电站数目为1时，数据进入动态规划处理模块进行降维处理，当电站数目为2-5时，则数据进入离散动态规划模块进行降维处理，当电站数据大于5时，数据进入优化动态规划模块进行降维处理；

人工辅助处理模块，通过人工干预的手段，模块结合调度任务，形成调度指令，输出经验数据；动态规划处理模块、离散动态规划模块、优化动态规划模块以及人工辅助处理模块均连接到智能模型算法模块，将降维处理后的数据传送到算法模块中进行最后处理，输出各种调度数据。

2.根据权利要求1所述的大规模跨流域水电站群智能调度系统，其特征在于，优化动态规划模块包括有逐次逼近动态规划模块、增量动态规划模块和逐步优化算法模块，三者的输入端均连接比较判断装置的发送端，输出端与智能模型算法模块连接。

3.根据权利要求1所述的大规模跨流域水电站群智能调度系统，其特征在于，逐次逼近动态规划模块提供逐次逼近算法，将多维数据转化成一维数据，把带有多个决策变量的问题分解成仅仅带有一个决策变量的若干个子问题，轮流让一个变量变动而让其它变量都固定在已得到的最优值上，迭代直至收敛。

4.根据权利要求1所述的大规模跨流域水电站群智能调度系统，其特征在于，逐步优化算法模块提供POA算法，POA算法将多阶段决策问题分解成若干个子问题，子问题之间由系统状态联系，每个子问题仅考虑某个时段的状态及相邻两时段的目标函数值，逐个时段进行寻优，直到收敛。

5.根据权利要求4所述的大规模跨流域水电站群智能调度系统，其特征在于，逐步优化算法模块获得POA算法初始可行解的方法包括如下步骤： 将调度期按照径流量大小分成若干段，首先设定各段的起止水位，在各段时期内采用等流量调节，并在无法满足单站最小出力要求的时候，自动调整前面设置的水位 在设定的约束条件较为苛刻的时候，需要在前面得到的解的基础上，由上游电站到下游电站逐个采用动态规划方法继续寻找满足约束条件的可行解。