[发明专利]一种水电系统联合优化调度的拉丁方动态规划降维方法

说明书

本发明公开了一种水电系统联合优化调度的拉丁方动态规划降维方法，包括：根据水电系统中初始调度过程、搜索步长和每个阶段的决策变量离散数目，得到每个阶段的可行搜索空间；在每个阶段的可行搜索空间内采用拉丁超立方抽样，得到离散决策变量集合，采用标准动态规划递推方程，得到新的调度过程；若新的调度过程与初始调度过程的误差小于终止精度，则进入下一步判断，否则，将新的调度过程作为初始调度过程，进行下一轮迭代；当搜索步长小于等于终止精度或者迭代次数等于最大迭代次数时，将最后一次迭代时的调度过程作为水电系统最终的调度过程，否则，减小搜索步长后进行下一轮迭代。本发明显著缓解传统动态规划方法所面临的维数灾问题。

技术领域

本发明属于水资源高效利用与水电系统优化调度技术领域，更具体地，涉及一种水电系统联合优化调度的拉丁方动态规划降维方法。

背景技术

伴随中国水电事业的飞速发展和有序推进，水电站数目和规模日益增加，特别是在金沙江、澜沧江、乌江等特大流域水电基地，我国形成实际上前所未有的超大规模水电系统。因此，水电系统的科学有效调度直接关系到不同层级电网的安全稳定运行和流域水能资源的高效开发利用。然而，电站数目的日益增多和系统规模的逐步扩大，直接导致水电系统优化调度过程中占用内存和计算耗时随之呈指数增长，维数灾问题已经成为水电系统联合优化调度无法回避的科学难题，也直接关系到我国能源利用效率的提升和节能减排事业的稳步发展。因此，亟待对水电调度方法机理进行科学有效的改进，实现占用内存和计算耗时的同步降低，进而有效缓解水电系统面临的维数灾问题，这已经成为近年来水资源高效利用与水电系统优化调度领域的重要课题。

水电系统联合优化调度问题具有多维度、多阶段、非线性、强约束等特点，动态规划及其改进方法应用最为广泛。但是，标准动态规划方法求解系统规模庞大、约束条件复杂的水电调度问题时，面临极其严重的维数灾问题。因此，十分有必要研究科学有效的新型降维求解方法，以缓解动态规划方法在水电系统联合优化调度问题存在的维数灾问题，从而有效提升算法运算规模和计算速度。

由此可见，现有动态规划在求解复杂水电系统调度问题时存在维数灾问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种水电系统联合优化调度的拉丁方动态规划降维方法，由此解决现有动态规划在求解复杂水电系统调度问题时存在的维数灾问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种水电系统联合优化调度的拉丁方动态规划降维方法，包括：

(1)根据水电系统中每个水电站的初始调度过程、搜索步长和所有水电站在每个阶段的决策变量离散数目，得到每个阶段的可行搜索空间；

(2)在每个阶段的可行搜索空间内采用拉丁超立方抽样，得到离散决策变量集合，在离散决策变量集合中采用标准动态规划递推方程，得到新的调度过程；

(3)若新的调度过程与初始调度过程的误差小于终止精度，则进入步骤(4)，否则，将新的调度过程作为初始调度过程，进入步骤(1)；

(4)当搜索步长小于等于终止精度或者迭代次数等于最大迭代次数时，将最后一次迭代时的调度过程作为水电系统最终的调度过程，否则，减小搜索步长后进入步骤(1)。

进一步地，步骤(1)包括：

当迭代次数c＝1时，根据水电系统中每个水电站的初始调度过程、搜索步长和所有水电站在每个阶段的决策变量离散数目，得到每个水电站在每个阶段的可行搜索范围，进而得到所有水电站在每个阶段的可行搜索空间：

其中，和分别为第c次迭代时水电站k在第j阶段的可行搜索范围的上限和下限，M_j表示所有电站在第j阶段的决策变量离散数目，和分别是第c次迭代时水电站k在第j阶段的状态值和搜索步长，K为水电站的数目，J为阶段数目，分别为水电站k在第j阶段蓄水量的上、下限。