[发明专利]一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统

说明书

本发明公开了一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统，实现方式为：确定各水电站约束条件集合；设置计算参数并生成初始种群；计算个体适应度并更新个体历史位置与种群全局最佳位置；采用标准正余弦算法更新各个体位置；采用种群位置中心变异策略增加个体多样性，引入邻域搜索策略提升种群全局寻优能力，利用单纯形动态搜索策略增强算法收敛速度；通过多轮次迭代不断更新各个体位置，将最后一轮次获得的种群全局最优位置作为最优调度过程。乌江流域工程应用结果表明：本发明方法具有计算精度高、寻优速度快、搜索能力强、鲁棒性强等优点，能够显著提高梯级水电系统的整体发电效益，具有重要的工程应用价值。

技术领域

本发明属于水资源高效利用与水电站群优化调度领域，更具体地，涉及一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统。

背景技术

近年来我国经济飞速发展，我国的水利事业由大规模动工建设阶段逐步转变到联合调度运行与管理维护的新阶段。梯级水电系统发电调度能够充分利用水能资源、增加发电效益，对实现国家战略的可持续发展与节能减排目标至关重要。梯级水电系统通常希望在满足各综合利用部门用水要求的条件下实现梯级水电系统总发电量的最大化，具体公式为：

其中，E为梯级水电系统总发电量；N为电站数目；T为调度时段数目；n表示电站序号，n＝1,2,…,N；t表示时段序号，t＝1,2,…,T；Δ_t为第t个时段的小时数；P_n,t为第n个水电站在第t个时段的出力；

需要满足的约束条件如下：

(1)水量平衡约束：V_n,t+1＝V_n,t+3600×(q_n,t-Q_n,t-S_n,t)×Δ_t。其中，V_n,t为第n个水电站在第t个时段的库容；q_n,t为第n个水电站在第t个时段的入库流量；Q_n,t为第n个水电站在第t个时段的发电流量；S_n,t为第n个水电站在第t个时段的弃水流量；

(2)水库水位约束：其中，Z_n,t为第n个水电站在第t个时段的水位；为第n个水电站在第t个时段的库容上限；为第n个水电站在第t个时段的库容下限；

(3)发电流量约束：其中，为第n个水电站在第t个时段的发电流量上限；为第n个水电站在第t个时段的发电流量下限；

(4)水库出库流量约束：其中，为第n个水电站在第t个时段的出库流量上限；为第n个水电站在第t个时段的出库流量下限；

(5)水电站出力约束：其中，为第n个水电站在第t个时段的出力上限；为第n个水电站在第t个时段的出力下限；

从数学上看，梯级水电系统发电调度模型是一类非常复杂的非线性多阶段动态优化问题。经典的线性规划、非线性规划及动态规划等方法大多存在维数灾、计算开销大及无法处理非线性等不足，亟待研发新型有效的方法。正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)是一种全新的群体智能算法，该方法利用正余弦式进化模型实现种群个体协同进化，能够有效兼顾局部探索与全局开发，具有可操作性强、内存占用少等优点，已在复杂优化问题崭露头角，但目前仍未见到SCA求解水电调度问题的相关报道。因此，尝试将标准SCA算法引入到水电调度领域，并在实践过程中发现该方法存在易陷入局部最优、早熟收敛等不足，存在较大的改善提升空间。因此，如何对SCA做出相应改进以期丰富和发展梯级水电调度理论是目前亟需解决的技术难题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统，由此解决现有采用SCA算法进行水电调度存在的易陷入局部最优及早熟收敛等技术问题。