[发明专利]一种面向梯级泵站群日优化调度的智能优化方法

说明书

本发明公开了一种面向梯级泵站群日优化调度的智能优化方法，涉及水利工程调度领域。所述方法包括：根据该梯级泵站群日优化调度总目标，将该梯级泵站群对应的日优化调度系统分解为3个子系统，采用改进后的GWO算法分别对三个子系统优化，第一个子系统的最优值对应代入第二个子系统，计算得第二个子系统的最优值；第二个子系统的最优值对应代入第三个子系统，计算得第三个子系统的最优值，将3个子系统的最优值整合后得到指定工况下的日最优调度方案。本发明提高针对梯级泵站群日优化调度优化的计算精度，减小梯级泵站群运行的费用。本发明引入水力学模型，考虑渠道输水损失，全面模拟梯级泵站群日优化调度系统的日优化调度过程和经济运行过程。

技术领域

本发明涉及水利工程调度领域，尤其涉及一种面向梯级泵站群日优化调度的智能优化方法。

背景技术

梯级泵站群输水系统优化调度是水利系统优化领域中的一个重要问题，其目的是安排系统内各级泵站站内流量分配、梯级泵站群泵站间扬程分配以及梯级泵站群的不同时段流量分配，从而使得调度期内总运行费用最小。针对梯级泵站群输水系统日优化调度问题，现已采用线性规划法、非线性规划法、动态规划法、大系统分解-协调法、遗传算法和线性规划法和蚁群算法等方法实现泵站节能。但现有梯级泵站群输水系统优化调度过程中往往忽略渠道的输水损失，无法全面精确模拟梯级泵站群日优化调度过程。

而相对较新的易用性强、鲁棒性好以及实数域强大的寻优能力的启发式算法——灰狼算法(Gray Wolf Optimization)虽在工程设计、生物医学等多个领域获得成功的应用，但还未应用于梯级泵站输水系统的优化调度问题。故，本申请提出了一种基于灰狼算法的、针对梯级泵站群日优化调度的智能优化方法。

发明内容

本发明在引入水动力模型考虑渠道输水损失的基础上，针对梯级泵站群日优化调度的特殊性，改进鲁棒性好、寻优能力强大的灰狼算法，提供一种面向梯级泵站群日优化调度的智能优化方法，从而全面精确地模拟其日优化调度过程的问题。

为了实现上述目的，本发明采用所述面向梯级泵站群日优化调度的智能优化方法，所述方法包括：

S1，获取待进行日最优调度方案的梯级泵站群，根据该梯级泵站群日优化调度总目标，将该梯级泵站群对应的日优化调度系统分解为3个子系统；所述梯级泵站群日优化调度总目标为日运行费用最小；

第一子系统，以各泵站运行效率最高为目标函数；

第二子系统，在引入渠段水头损失的基础上，以梯级泵站群效率最高为目标函数；

第三子系统，以梯级泵站输水系统运行费用最小为目标函数；

S2，采用改进后的GWO算法分别对三个子系统进行优化，第一个子系统的最优值对应代入第二个子系统，计算得第二个子系统的最优值；第二个子系统的最优值对应代入第三个子系统，计算得第三个子系统的最优值，将3个子系统的最优值整合后得到指定工况下的日最优调度方案。

优选地，S1中，第一子系统的目标函数为公式(1)，第一子系统的约束条件为公式(2)和公式(3)：

Q_i,min≤Q_i≤Q_i,max (3)

为第j级泵站在H_j站条件下运行最大效率，为梯级泵站群在k时段运行的总流量，H_j为第j级泵站的扬程，n为单级泵站站内机组总数，Q_i为第i台机组的流量，η_i为第i台机组在Q_i、H_j条件下对应的机组效率；Q_i,min、Q_i,max依次为第i台机组对应允许通过的最小流量、最大流量。

优选地，S1中，