[发明专利]一种水电站群发电调度规则提取方法

权利要求书

1.一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，包括：

建立以水电站群年发电量最大为目标的目标函数及其约束条件，并求解所述目标函数，得到每个水库每个时段的输出流量最优解；

以各水库各时段对应的输入流量和库水位为输入、输出流量为输出，建立广义回归网络，作为调度函数模型；

基于已知的各水库各时段对应的输入流量和库水位以及所述输出流量最优解，采用基于群落重心的粒子群法，以训练误差最小为目标，优化所述广义回归网络的平滑因子，得到调度函数，完成调度规则的提取。

2.根据权利要求1所述的一种水电站群发电调度规则提前方法，其特征在于，所述求解所述目标函数具体为：采用POA算法求解所述目标函数。

3.根据权利要求1所述的一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用交叉验证法，评估所述调度函数，以对所述调度函数进行调整。

4.根据权利要求1所述的一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

评估所述调度函数与所述输出流量最优解对应的确定性优化调度的拟合程度，以对所述调度规则进行调整，其中，所述拟合程度包括输出流量、计算速度、泛化性能的拟合程度。

5.根据权利要求1至4任一项所述的一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，所述采用基于群落重心的粒子群法，优化所述广义回归网络的平滑因子，具体为：

S1、随机生成初始平滑因子的值，并构建多个平滑因子群落；

S2、基于训练误差最小目标函数，得到每个群落截至当前迭代的最优平滑因子；

S3、基于各群落当前次迭代对应的最优训练误差值，确定群落重心并将其作为每个群落的全局最优位置以进行下一次迭代，直至基于所述群落重心计算得到的训练误差达到预设值，此时群落重心即为所述广义回归网络的平滑因子。

6.根据权利要求5所述的一种水电站群发电调度规则提前方法，其特征在于，所述S3包括：

计算当前次迭代对应的所有群落训练误差的总和，并基于万有引力距离和引力值负相关特性，采用所述总和计算每个群落的引力系数；

基于每个群落的引力系数，计算群落重心，用该群落重心替换粒子群算法中的速度更新公式的群落最优位置，并分别下一次迭代，直至基于所述群落重心计算得到的训练误差达到预设值。

7.根据权利要求6所述的一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，每个群落的所述引力系数表示为：

其中，r_ij为第i次迭代第j个群落的引力系数，S_i为所述总和，n为群落数，C_ij为第i次迭代第j个群落的年发电量误差；

所述群落重心表示为：其中，p^*为群落重心，P_ij为第i次迭代第j个群落的最优平滑因子。

8.根据权利要求1至4任一项所述的一种水电站群发电调度规则提取方法，其特征在于，所述优化所述广义回归网络的平滑因子，具体为：采用并行式计算方法进行基于群落重心的粒子群算法的计算，完成平滑因子的优化。

9.一种水电站群发电调度规则，其特征在于，采用如权利要求1至8任一项所述的一种水电站群发电调度规则提取方法提取得到。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述如权利要求1至8任一项所述的一种水电站群发电调度规则提取方法。