[发明专利]一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库生态调度方法

权利要求书

1.一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库生态调度方法，其确定步骤如下：

(1)入流流量及水库水位区间划分及代表值确定

1)对多年实测月入流数据进行统计分析，按照从大到小的顺序排列各月入流数据，将各月的入流数据平均分为6个区间，并将各区间均值作为各区间的代表值；月入流预报流量区间、代表值同月入流区间、代表值保持一致；

2)将水库调节库容平均分为29个区间，对应30个区间边界，将各边界对应的水位定为代表水位，记为h₁，h₂，...，h₃₀；将各边界对应的水库库容记为代表库容，记为S₁，S₂，...，S₃₀；其中，h₁对应的水位值为水库死水位值，h₃₀对应的水位为水库正常蓄水位值，相邻水位对应的水位差值为(h₃₀-h₁)/29；根据水位-库容曲线可获值得h₁，h₂，...，h₃₀对应的代表库容值S₁，S₂，...，S₃₀；

(2)水库调度目标量化

1)通过Tennant方法确定河流的最小生态需水量；

2)在保证河流最小生态需水和水电站保证出力的前提下，使整个调度期内的发电量最大化，发电量效益函数用式(1)、(2)表示：

式中，f_t(·)为整个调度期(T)内的最大期望发电效益函数，W；h_t-1为t-1时段的水库末水位，m；q_t为t时段的入流，m³/s；t为调度时段，取值1，2，3，...，T；T为总的调度时段；E[B(·)]时段t的期望发电量，W；B(·)为t时段的发电效益函数，W；为出力系数；q为t时段的下泄量，m³/s；H为水头，m；e_r为保证出力，W；e_t，w为t时段的河流最小生态需水，m³/s；α、β为保障保证出力的惩罚因子、γ为保障河流最小生态需水的惩罚因子；Δt为时段t内的时间长度，s；

(3)入流预报不确定性处理及递推方程建立

将入流预报预见期等分为2个阶段，并将预见期内入流预报分为枯水期入流预报、丰水期入流预报，建立区分预报阶段，区分丰、枯水期的两阶段-两时期贝叶斯随机动态规划递推方程：

1)以概率分布的形式量化入流预报存在的不确定性：首先，对已有的月入流数据和月入流预报数据进行统计分析，获取已知上一阶段实际入流Q_t-1位于i(i＝1，2，3，4，5，6)区间时，本阶段实际入流Q_t位于第j(j＝1，2，3，4，5，6)区间的概率，并将该概率记为先验概率(P(Q_t(j)|Q_t-1(i))；再获取已知本阶段实际入流Q_t位于j(j＝1，2，3，4，5，6)区间时，对本阶段的入流预报F_t位于k(k＝1，2，3，4，5，6)区间的概率，并将该概率记为似然概率λ(F_t(k)|Q_t(j))；获取已知本阶段预报入流F_t位于k(k＝1，2，3，4，5，6)区间时，本阶段的入流Q_t位于i(i＝1，2，3，4，5，6)区间的概率P(Q_t(i)|F_t(k))；然后，以式(3)的计算方法，获得已知上一阶段实际入流Q_t-1位于i(i＝1，2，3，4，5，6)区间、本阶段入流预报F_t位于k(k＝1，2，3，4，5，6)区间时，本阶段实际入流Q_t处于j区间(j＝1，2，3，4，5，6)的分布概率，该概率为后验概率(P(Q_t|Q_t-1，F_t))；最后，采用式(4)的计算方法，获取已知本阶段实际入流Q_t位于m(m＝1，2，3，4，5，6)区间时，下一阶段入流预报F_t+1位于n(n＝1，2，3，4，5，6)区间的概率P((F_t+1(n)|Q_t(m))，式(3)和式(4)展示如下：

2)将预见期以月为单位，等分为当前阶段(月)和下一阶段(月)，对预见期内丰、枯水期的入流预报不确定性做不同处理，并以预见期内当前阶段、下一阶段的入流预报及水库初始水位为状态变量，以当前阶段的水库末水位为决策变量(待优化变量)，确定水库优化调度的递推方程：

·当前阶段处于丰水期时，当前阶段径流预报F_t具有不确定性，下一阶段的入流预报F_t+1也具有不确定性，首先计算出当前阶段入流位于各个入流区间的概率分布P_w，i(i＝1，2，3，4，5，6)，再分别计算当前阶段入流位于第i区间(i＝1，2，3，4，5，6)时，当前阶段的调度效益及后续阶段的调度效益的总和，并将该值进行加权平均，式(5)为丰水期的递推方程：

式中，代表t阶段及以后阶段的总效益函数，W；P_w，i代表本阶段入流预报位于w区间时，本阶段实际入流位于i区间的概率，B(·)代表当前阶段的调度效益，W；h_t-1代表t-1阶段的末水位代表值，m；f_t代表t阶段的入流预报值，m³/s；h_t代表t阶段的末水位代表值，m；P_t，ijk代表代表t阶段入流流量位于i区间、t+1阶段入流预报流量为j区间，t+1阶段入流位于k+1区间的概率；P_t+1，kn代表t+1阶段入流预报位于k区间时，t+2阶段入流预报位于n区间的概率；代表t+1阶段及以后时段的总效益函数，W；h_t代表t阶段的末水位代表值，m；f_t+1代表t+1阶段的入流预报值，m³/s；f_t+2代表t+2阶段的入流预报值，m³/s；t为当前调度阶段；

·当前阶段处于枯水期时，当前阶段入流预报是准确的，下一阶段的入流预报具有不确定性，以当前阶段的入流预报作为当前阶段的真实入流，计算该入流下，当前阶段的调度效益及后续阶段调度效益的加和值，式(6)为枯水期的递推方程：

h_t-1代表t-1阶段的末水位代表值，m；f_t代表t阶段的入流预报值，m³/s；h_t代表t阶段的末水位代表值，m；P_t，ijk代表t阶段入流流量位于i区间、t+1阶段入流预报流量为j区间，t+1阶段入流位于k+1区间的概率；P_t+1，kn代表t+1阶段入流预报位于k区间时，t+2阶段入流预报位于n区间的概率；代表t+1阶段及以后阶段的总效益函数，W；f_t+1代表t+1阶段的入流预报值，m³/s；f_t+2代表t+2阶段的入流预报值，m³/s；t为当前调度阶段；

(4)水库调度决策变量优化

以最大化调度期内期望发电量为目标，以最小生态需水保障、保证出力为约束，以水库各阶段的末水位为优化变量，对各阶段的末水位进行优化，在确定的入流预报、水库初始代表水位下，通过计算不同末水位对应的水库调度效益，得出使得水库调度效益最高的最佳水库末水位，进而根据水位-库容关系曲线，计算得到本阶段的最佳下泄量(下泄量＝初始库容+入流-末库容)。