[发明专利]一种梯级水电站群短期调峰调度协同优化方法和系统

说明书

本发明公开了一种梯级水电站群短期调峰调度协同优化方法和系统，属于水资源高效利用与水电调度领域，方法包括：在随机生成初始种群后，评估各个体适应度值并更新个体极值和全局极值，利用高斯邻域搜索提升种群全局勘探能力，利用精英引导策略丰富进化方向，利用随机变异策略提升个体多样性，重复上述过程直至满足搜索停止条件，将最大迭代次数时得到的种群全局极值作为梯级水电站群的最优调度过程。相对于传统水电调度方法，本发明具有收敛速度快、编程实现难度低、全局搜索能力强等优点，能够快速获得合理可行的调度方案，为梯级水电站群短期调峰调度提供了行之有效的方法。

技术领域

本发明属于水资源高效利用与水电调度领域，更具体地，涉及一种梯级水电站群短期调峰调度协同优化方法和系统。

背景技术

梯级水电站群短期调峰调度是电力市场机制下梯级电站经济运行的重要研究问题，其目的是通过合理安排各水电站运行方式来尽可能减少电网余留负荷，目标函数如下：

其中，F为目标函数取值；L_t为第t个时段的电网负荷；P_n，t为第n个水电站第t个时段的出力。

在调度过程中，通常需要满足如下约束条件：

(1)水量平衡约束：其中，V_n，t为第n个水电站第t个时段的水库库容；Δ_t为第t个时段的总秒数；I_n，t、q_n，t、S_n，t分别为第n个水电站第t个时段的入库流量、发电流量、弃水流量。

(2)水库水位约束：其中，分别为第n个水电站第t个时段水位上、下限；Z_n，t为第n个水电站在第t个时段的水位。

(3)发电流量约束：其中，为分别为第n个水电站第t个时段发电流量上、下限，q_n，t为第n个水电站第t个时段的发电流量。

(4)水电站始末水位约束：其中，分别为第n个水电站设定的初始水位、末水位。

(5)水电站出力约束：其中，分别为第n个水电站第t个时段的出力上、下限，P_n，t为第n个水电站第t个时段的出力。

在实际工程中，梯级水电站群需要同时考虑复杂约束集合，任何时段状态变量的微小调整都有可能导致大幅改变调度结果，再加之十分庞大的系统规模与日趋精细的调度需求，极大增加了建模求解难度。传统的动态规划、非线性规划等方法受制于维数灾、计算开销大等局限，乏力应对梯级水电站群调峰调度问题，亟待研发切实满足工程需求、合理可行的新型调度方法，这也是国内外的工程热点与学术前沿问题。

作为一种新型的群体智能算法，正余弦算法(SCA)可以利用正弦和余弦函数更新个体位置，从而逐步遍历搜索空间以逼近全局最优解。标准SCA算法具有控制参数少、寻优能力良好等优点，并在网络优化、风速预测等工程问题崭露头角，但时至今日仍然鲜有文献将SCA用于水电调度问题。在实践中发现，标准SCA算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种梯级水电站群短期调峰调度协同优化方法和系统，由此解决标准SCA算法求解梯级水电站群短期调度问题时存在的早熟收敛、性能低下的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种梯级水电站群短期调峰调度协同优化方法，依次包括如下步骤：

(1)将梯级水电站群中每个水电站的出库流量作为个体，随机生成包含多个个体的初始种群；

(2)在迭代次数k＝1时，将初始种群作为当前种群，利用当前种群中所有个体的适应度值更新个体极值和种群全局极值；