[发明专利]一种梯级水库生态随机优化调度模型及求解方法

说明书

一种梯级水库生态随机优化调度模型及求解方法，优化调度模型的建立包括：首先建立修正全年流量偏差AAPFD指标最小的梯级水库生态随机调度模型目标函数；接着描述梯级水库生态随机调度模型的约束条件，包括：水位约束、下泄流量约束、库容约束以及保证出力约束。利用强化学习中的SARSA算法对该生态随机调度模型进行求解将克服随机动态规划算法所带来的维数灾问题。本发明能在保证梯级水库水电站出力的前提下提高生态需求，对于水库水资源的生态利用具有较高指导意义。同时提出的SARSA算法能够很好地在较短时间内获得梯级水库随机生态优化调度模型的结果。

技术领域

本发明一种梯级水库生态随机优化调度模型及求解方法，属于水库优化调度领域。

背景技术

水电作为目前开发技术最为成熟、开发规模最大的可再生能源，以其低廉运行成本、良好调节性能和快速负荷响应能力，在全球电力能源供给中发挥着重要作用。水库具有发电、防洪、灌溉等兴利作用。但是水库在实际运行过程中，为提高发电等效益，常会改变水库所在河流的天然径流，破坏了河流水文变化的天然规律，给河流生态环境带来极大影响，造成河流生态环境恶化。随着我国加快推进绿色发展，实行最严格的环境保护制度，要求水库在生态保护中发挥作用。水库生态调度在传统调度基础上增加生态因子的考虑，以改善流域生态环境为目标，优化水资源的可持续利用性，实现河流生态系统的良性循环。

发明内容

本发明目的一方面在于提供一种梯级水库生态随机优化调度模型，通过引入修正全年流量偏差AAPFD，以修正全年流量偏差AAPFD平方的最小期望值为目标函数，同时考虑水库保证出力约束及其他约束，确定对应的最优放水策略。本发明目的另一方面在于针对所述梯级水库生态随机优化调度模型而提供一种求解方法，该方法针对水库中长期来水的随机性，通过建立梯级水库入库流量的随机过程，利用强化学习中的SARSA算法对模型进行求解，使得求解结果计算时间更短，且求解结果更符合实际。

本发明采取的技术方案为：

一种梯级水库生态随机优化调度模型，该模型的目标函数为：

式中：f^*为梯级水库最小AAPFD期望值的平方，N为梯级水电站的个数，T为调度周期总的时段数，N_s为入库径流离散状态数，R_n,t为第n个水库第t时段的指标函数，f_n,t为第n个水库第t时段的AAPFD值。

R_n,t、f_n,t表达式如下所示：

式中：V_n,i为第n级电站i状态时对应的水位，为第n级电站第t时段的出库流量，为第n个水库第t时段离散的j个入库流量值，j、k为入库径流相互之间的状态转移，为第n个水库第t时段的出库流量，为第n个水库第t时段的入库径流，为第n个水库第t时段处于j状态转移到k状态的转移概率，为调度周期天然入库流量的平均值。

所述目标函数约束条件为：

①、龙头水库水量平衡约束：

上式中：V₁^t+1为龙头水库第t+1时段的水位，V₁^t为龙头水库第t时段的水位，为龙头水库第t+1时段的入库流量，为龙头水库第t+1时段的出库流量，△t为面临时段的时长；

②、其他水库水量平衡约束：

上式中：为第n+1级水库第t+1时段的水位，为第n+1级水库第t时段的水位，为第n级水库第t时段的出库流量，为第t时段第n+1级水库上游区间来水流量，为第n+1级水库第t时段的出库流量，△t为面临时段的时长，N为梯级水库的总数。

③、水库蓄水量约束：