[发明专利]一种大规模水电站水库群联合调度的代理优化降维方法

说明书

本发明公开了一种大规模水电站水库群联合调度的代理优化降维方法，属于水电系统优化调度技术领域。本发明选择水电站并设置相关约束与参数后，计算初始调度过程O与搜索步长h；依据h在O的邻域范围内生成样本集合S₁，计算S₁中样本的真实目标函数，将S₁中样本点及目标函数输入到神经网络拟合得到对应的代理优化模型生成一定规模的样本集合S₂，将S₂中样本点输入到得到可能的目标函数，据此筛选出最优样本集合S₃，计算出S₃中样本点的真实目标函数，找到S₃中具有最佳目标函数的改善解，若改善解优于初始解则更新初始解进行迭代计算，否则判断步长是否满足精度要求，若是则输出最优解，否则更新补充进行迭代。本发明方法计算参数少、搜索精度高、寻优时间少、求解规模大。

技术领域

本发明属于水电系统优化调度技术领域，更具体地，涉及一种大规模水电站水库群联合调度的代理优化降维方法。

背景技术

经过二十余年的高速发展，特别是最近十余年来金沙江、红水河、澜沧江等水电基地的集中投产，我国已经形成大规模水电站水库群联合调度格局，大跨步迈入了大水电时代。伴随系统规模的扩大，大规模水电站水库群联合调度的价值日益凸显，既能增加各大流域梯级水能利用效率与水电系统整体经济效益，又可促进我国能源结构的稳步转型和节能减排事业的顺利发展。

水电站群联合调度本质上属于典型的多维多阶段约束优化问题，其求解难度亦随之增加，线性规划、非线性规划、动态规划、网络流算法等经典理论已在实践中取得了不同程度的成功。然而，这些算法大多需要计算并存储所有潜在状态组合及其指标值等信息，所需计算量与存储量随系统规模呈非线性增长，维数灾问题突出，难以有效处理大规模水电站水库群联合调度问题，亟需研发行之有效的降维优化算法。为此，本发明立足于这一现实需求，致力于构建有效均衡求解精度和计算效率的高效降维方法，以切实缓解大规模水电站水库群联合调度面临的维数灾难题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种大规模水电站水库群联合调度的代理优化降维方法，其目的在于选取设定数目的样本点构造代理优化模型，并在此模型上进行二次寻优，迭代寻找最优过程，由此解决现有方法计算开销大的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种大规模水电站水库群联合调度的代理优化降维方法，所述方法具体包括以下步骤：

(1)选择参与优化的水电站集合，并设置约束条件和参数；

(2)根据约束条件和参数计算所有水电站的初始流量调度过程O^c和搜索步长h^c；

(3)依据搜索步长h^c在初始流量调度过程搜索范围内生成样本集合S₁，计算S₁中所有样本的真实目标函数；

(4)将S₁中所有样本点及对应真实目标函数输入到神经网络拟合得到代理优化模型；

(5)增加采样点，生成样本集合S₂；将S₂中样本点输入到代理优化模型中获得对应的可能目标函数；

(6)依据可能目标函数从S₂中选取较优样本集合S₃，计算得到S₃中所有样本点的真实目标函数，并从S₃中找到具有最佳目标函数的改善解O₁；若改善解O₁优于初始状态O^c，则更新O^c＝O₁，并返回步骤(3)；否则进入步骤(7)；