[发明专利]一种基于关联规则的水电站发电能力评估方法

说明书

本发明公开了一种基于关联规则的水电站发电能力评估方法，包括以下步骤：1，确定影响水电站发电能力的因素，从水电站发电运行数据库中提取影响因素的数据序列作为基础数据集；2，将基础数据集转化为标签型格式，建立初始数据立方体；3，基于设定的目标电量，建立目标数据立方体并进行关联规则挖掘，获得达到目标电量所需要的影响因素组合条件；4，将影响因素的当前实时数据与上一步获得的影响因素组合条件进行匹配，实现对水电站发电能力的定量评估。本发明将水电站发电运行相关数据从数值型转换为可用于关联规则挖掘的数据形式，实现目标电量条件下的发电要素关联规则挖掘，结合当前水电站调度条件即可实现水电站发电能力评估。

技术领域

本发明属于水电站发电能力评估技术领域，具体涉及一种基于关联规则的水电站发电能力评估方法。

背景技术

当前对水电站发电能力评估方面的技术手段主要以水库径流预报为基础，结合优化手段来评估未来给定时间段内水电所具备的发电能力。但这类技术手段最大的问题在于优化手段是基于给定的径流预报过程，而当前径流预报在逐时段预报方面还存在明显偏差，加之水电站之间的水力联系定量计算方面的误差较大，藉此进行的计算结果与实际运行结果之间存在较大偏差，影响了对水电站发电能力的评估。

对于梯级水电站而言，水电站间的水位组合、首级电站入库水量、区间水量、水电站机组装机容量等对梯级水电站的发电能力构成显著影响，这些因素对于评估水电站发电能力均属于关键因素，这些因素之间的组合共同决定了梯级水电站的发电能力。由于水电站运行受到径流在年内的丰枯变化影响，即便是相同的发电能力，在年内不同月份的水位、入库水量组合也存在较大差异。因此对于水库调度者而言，在制定第二天的发电量计划时，需针对在不同月份内的水库运行特性，根据当前不同的水位组合及入库水量来评估目标电量能否实现。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，利用日总水量预报结果精度高于逐时段流量预报精度的特性，提供了一种基于关联规则的水电站发电能力评估方法，将水电站发电运行相关数据从数值型转换为可用于关联规则挖掘的数据形式，实现目标电量条件下的发电要素关联规则挖掘，结合当前水电站调度条件实现电站发电能力评估。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于关联规则的水电站发电能力评估方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，确定影响水电站发电能力的因素，从水电站发电运行数据库中提取影响因素的数据序列作为基础数据集；

步骤S2，将基础数据集转化为可用于关联规则数据挖掘的标签型格式，建立初始数据立方体；

步骤S3，基于设定的目标电量，从初始数据立方体中遴选出满足目标电量要求的数据集合，生成待挖掘的目标数据立方体，并进行关联规则挖掘，获得满足目标电量的影响因素组合条件；

步骤S4，将当前影响因素的实时数据与上一步获得的影响因素组合条件进行匹配，实现对水电站发电能力的定量评估。

进一步的，影响因素包括水量和水位两类，相应的，从数据库中提取入库流量(首级电站)、区间流量(非首级电站)、各站日均水位数据、各站及梯级发电量数据作为数据集，其中需将流量数据通过累计计算后转化为入库(区间)水量数据，如数据库中存在水量数据则可直接提取。

进一步的，将基础数据转化为标签型数据的过程为：将数据集中各类型数据分别进行离散分区，并给各区间赋予标签。

进一步的，发电量按如下步骤进行离散并标签化：

Step1：根据梯级各水电站装机容量，计算梯级总装机容量，进而以日为单位，计算各水电站和梯级日电量上限值，电量下限取零值。