[发明专利]一种水电站短期耗水率预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种水电站短期耗水率预测方法及系统，属于水库发电调度领域。方法包括将水电站全部的历史短期发电耗水率进行时段离散化后，采用自相关分析方法和偏自相关分析方法，确定历史耗水率影响当前时段耗水率的时段数量，结合水电站当前时段的毛水头，构建水电站耗水率的预测因子；以水电站耗水率的预测因子为输入，以当前时段的水电站耗水率为输出，采用人工神经网络模型，构建水电站耗水率模型，用于实时预测水电站短期发电耗水率。系统中的计算模块用于采用自相关分析方法和偏自相关分析方法，确定历史耗水率影响当前时段耗水率的时段数量。本发明充分考虑了水电站的后效性，因此提升了水电站耗水率的预测精度。

技术领域

本发明属于水库调度中的水库发电调度领域，更具体地，涉及一种水电站短期耗水率预测方法及系统。

背景技术

大型水电站的出力快速准确计算对于水电站的高效安全运行具有重要意义。但是，水电站出力计算方式的选择受时间尺度、计算精度和时效性等因素的影响。

现有的水电站出力计算方法分为三类：出力系数计算法、经典耗水率计算法和基于机组流量特性规律的精细化计算方法。其中，出力系数计算法直接将净水头、发电流量和出力系数相乘得到出力，该方法的计算参数为整个水电站的平均值。然而，对于机组数量多的水电站，不同机组的效率往往存在较大差异且不同机组的水头损失曲线也不尽相同，整个电站的净水头和效率系数往往无法满足小时尺度发电调度的出力计算精度。经典耗水率计算法的出力预测精度高于出力系数计算法，但是由于只考虑毛水头单因子影响，所以经典耗水率计算法的预测精度仍有提升空间。基于机组流量特性规律的精细化计算方法是水电站短期及实时调度中重要的出力计算方法，对于多机组巨型水电站，传统的求解算法如动态规划法易受实时调度计算时效性的限制，而智能算法求解方式得到的解不具备稳定性。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种水电站短期耗水率预测方法及系统，其目的在于在满足水电站短期及实时调度计算时效性的条件下，提升水电站发电耗水率预测精度。

为实现上述目的，本发明提供了一种水电站短期耗水率预测方法，包括：

(1)将水电站全部的历史短期发电耗水率进行时段离散化，获取全部耗水率时间序列；

(2)基于全部耗水率时间序列，采用自相关分析方法和偏自相关分析方法，获取历史耗水率影响当前时段耗水率的时段数量；

需指出，在水电站短期发电调度过程中，时段间的时间间隔通常为小时尺度或者分钟尺度；

具体地，该步骤利用时间序列的自相关分析方法和偏自相关分析方法，计算短期耗水率自相关系数(acf)和偏自相关系数(pacf)，进而量化后效性对耗水率的影响，其中自相关系数为：

偏自相关系数为：

其中，n为全部耗水率时间序列的样本长度；R_t为当前t时段的水电站耗水率；为水电站全部的历史短期发电耗水率的总体均值；τ为历史耗水率影响当前时段耗水率的时段数量；

(3)基于步骤(1)获取的时段数量和水电站当前时段毛水头，构建水电站耗水率的预测因子；

优选地，水电站耗水率的预测因子中包含的时间序列为：

R＝[R_t-τ,R_t-τ+1,…,R_t-1]