[发明专利]梯级水库群中长期联合发电优化调度方法及系统

权利要求书

1.一种梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，调度服务器建立并存储梯级发电量最大模型、兼顾保证出力的梯级发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这三种中长期优化调度模型；

S2，调度服务器根据发电优化目标选择最优的中长期发电优化调度模型；

S3，数据采集装置采集模型求解所需材料，调度服务器选择算法来求解中长期优化调度模型；

S4，调度服务器生成并输出中长期发电调度优选方案。

2.根据权利要求1所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于：若发电优化目标是使调度期内梯级发电量最大，则选择梯级发电量最大模型，并采用逐次逼近动态规划算法、大系统分解协调算法或加速遗传算法对该模型进行求解。

3.根据权利要求1所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于：若发电优化目标是使梯级水库在供水期为电网提供尽可能大的、均匀可靠的出力，充分发挥梯级电站的容量效益，则选择兼顾保证出力的梯级发电量最大模型，并采用逐次逼近动态规划算法或大系统分解协调算法对该模型进行求解。

4.根据权利要求1所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于：若发电优化目标是使下游水库多发电，以满足系统负荷要求，上游水库多蓄水，以满足系统蓄能最大要求，则选择梯级蓄能最大模型，并采用动态搜索法或快速分配法对该模型进行求解。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于，步骤S3中的模型求解材料包括：调度期初水库蓄水位、调度期末水库控制水位、调度期内径流过程、水库物理特性、水库及电站设计参数、电站出力特性和水库综合利用要求。

6.根据权利要求5所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：建立多年调节水库年末消落水位预测模型，求解多年调节水库年末消落水位预测模型，得到多年调节水库年末消落水位运行规则，并综合水库未来时期内的来、用水情况，预测水库年末可能的消落水位，以此作为发电优化调度模型求解的边界条件，进而制定最优发电调度方案。

7.根据权利要求6所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于：多年调节水库年末消落水位预测模型包括多目标耦合预测模型和基于数理统计挖掘的逐步回归预测模型。

8.根据权利要求7所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度方法，其特征在于：中长期发电调度优选方案包括绘制优化调度图和建立调度函数。

9.实现权利要求1～8所述方法的一种梯级水库群中长期联合发电优化调度系统，其特征在于，包括调度服务器(7)和数据采集装置(3)；数据采集装置(3)，用于采集模型求解所需材料；调度服务器(7)上设有：

优化调度模型库(1)，用于建立并存储梯级发电量最大模型、兼顾保证出力的发电量最大模型和梯级蓄能最大模型这三种中长期优化调度模型；

模型选择模块(2)，用于根据发电优化目标选择最优的中长期优化调度模型；

算法库(4)，用于存储求解中长期优化调度模型的算法，算法包括逐次逼近动态规划算法、大系统分解协调算法、加速遗传算法、动态搜索法和快速分配法；

方案生成模块(5)，用于生成中长期发电调度优选方案；

方案输出模块(6)，用于输出中长期发电调度优选方案；

其中，模型库(1)、模型选择模块(2)、算法库(4)、方案生成模块(5)和方案输出模块(6)顺次连接；数据采集装置(3)与算法库(4)连接。

10.根据权利要求9所述的梯级水库群中长期联合发电优化调度系统，其特征在于：调度服务器(7)还包括年末消落水位预测模型库(8)，与算法库(4)连接，用于存储多年调节水库年末消落水位预测模型，该模型包括多目标耦合预测模型和基于数理统计挖掘的逐步回归预测模型。