[发明专利]一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法

权利要求书

1.一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于：采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标；首先利用软件生成符合正态分布的随机月尺度来水过程；然后根据水电电量占市场比重不同模拟出三种电价函数；选取不同来水频率和市场电价，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。

2.根据权利要求1所述的一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于，具体操作步骤如下：

步骤1，确定不同频率来水过程：

针对梯级水电站群丰枯来水频率不同步问题，利用Java的Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机来水；

步骤2，拟合中长期合约电价函数：

针对梯级水电站占市场比重类型不同影响电价规律问题，选取水电电量占市场不同比重情形拟合电价曲线；

步骤3，合约电量分解与校核：

针对发电调度与市场交易衔接不紧密导致水电电量超发、少发问题，利用水电站出力与合约电量分解同步求解方法进行求解；

步骤4，中长期发电调度过程与交易计划制定：

以整个梯级发电收益风险最小为目标，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。

3.根据权利要求2所述的一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于，所述步骤1中确定不同频率来水过程的详细步骤为：

假设调度周期内来水在任意月份其预测偏差服从正态分布N(μ₁,σ₁²)，其中μ₁为数学期望，σ₁为标准差，选取流域内各水库同期天然来水多年平均流量作为期望值，流域内各水库同期天然来水流量标准差表示来水波动程度，用Java中Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机数，模拟生成不同频率来水过程；

为了充分反映来水的随机变化特性，通过上述方法产生多组频率来水，将各场景下来水降序排列，按顺序对其进行编号(X＝1,2,…,Y)，并按式(1)计算经验频率：

式中：P表示经验频率；X表示不同来水序号，X＝1,2,…,Y；Y表示生成的来水场景次数。