[发明专利]一种结合聚合水库和模拟优化的梯级水电站优化调度规则制定方法

说明书

本发明属于水电站优化调度领域，涉及一种结合聚合水库和模拟优化的梯级水电站优化调度规则制定方法。本发明将梯级水电站的调度规则制定以两阶段实现：首先采用聚合水库抽样随机动态规划进行梯级蓄能调度图的优化，并将结果作为模拟优化的初始解；在初始解附近给调度规则曲线需优化的点限定一个较小的可行区间；在可行区间内采用遗传算法进行模拟优化调度规则的求解。该方法克服了大可行域内优化调度规则的计算困难，同时在聚合水库抽样随机动态规划结果附近寻优保证了求解质量，能够在较短时间内得到梯级水电站调度规则的满意结果，应用效果显著优于常规方法。

技术领域

本发明属于水电站优化调度领域，涉及一种结合聚合水库和模拟优化的梯级水电站优化调度规则制定方法。

背景技术

梯级水电站的调度规则对于提高水能利用率和发电效益具有重要作用。受限于水电站随机动态规划的维数问题，对于大规模梯级水电站群，经常采用基于蓄能调度图和负荷分配的模拟优化方法制定其调度规则。在模拟优化模型中，常以调度规则曲线上关键点的位置作为优化变量，求解方法通常为具有全局优化能力的遗传算法等智能优化方法。由于这些关键点位置变化范围很大，同时可行域有交叉，在其整个可行域内寻优需要遗传算法具有很大的种群规模和很长的进化代数，而这在实践中难以实现，因为目标函数的计算需要对历史径流序列进行模拟得到，并需要复杂的水电站负荷分配计算，因此需要计算量极大。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种结合聚合水库和模拟优化的水电站优化调度规则制定方法。本发明将梯级水电站的调度规则制定以两阶段实现：首先采用聚合水库抽样随机动态规划进行梯级蓄能调度图的优化，并将结果作为模拟优化的初始解；在初始解附近给调度规则曲线需优化的点限定一个较小的可行区间；在可行区间内采用遗传算法进行模拟优化调度规则的求解。

本发明的技术方案：

一种结合聚合水库和模拟优化的水电站优化调度规则制定方法，步骤如下：

步骤1.聚合水库抽样随机动态规划阶段

以梯级蓄能作为状态变量，构建聚合水库抽样随机动态规划模型，如式(1)-(3)：

f^t,n(SE^t)＝[B^t,n(SE^t,P^t)+g^t+1,n(SE^t+1)] (2)

其中，SE^t为梯级水电站在t时段初的蓄能；N为年径流序列抽样数目；f^t,n(SE^t)为t时段初在第n种径流抽样下的效益；F^t(SE^t)为t时段初SEt下的目标函数；B^t,n(SE^t,P^t)为t时段初径流抽样t、SE^t状态下，梯级总出力决策为P^t时的局部效益函数；g^t+1,n(SE^t+1)为t时段末状态为SE^t+1时的余留期效益函数；T0为一年内时段数，以月为时段时，T0＝12；n0为径流抽样编号。

蓄能SE^t按照式(4)计算：

其中，M为梯级中水电站数目；e_m为水电站m发电系数；为水电站m在t时段初的蓄水量；为水电站m在t时段初的蓄水量下限；为以上水量的重心高度；为由库容计算库水位的函数；为以库水位计算平均发电水头的函数。