[发明专利]一种水库群联合优化调度可行决策空间辨识方法

摘要

本发明属于电力系统水力发电调度领域，公开一种水库群联合优化调度可行决策空间辨识方法，降低传统方法的计算量与存储量，实现可观的降维效果，在水库群联合调度领域具有很好应用前景。其技术方案为：首先明确需求，构建水库群优化调度模型，确定目标函数和约束条件；然后采用特定的知识规则动态识别各水库在单阶段、两阶段和多阶段的可行域，实现搜索空间的有效缩减；最后采用目前已有水库群优化调度方法，例如动态规划、粒子群算法等进行求解。本发明能够自动实现约束条件预处理，科学辨识水库群调度问题的可行决策空间，降低传统方法的计算量与存储量，极大缓解“维数灾“问题，为水库群联合优化调度问题的高效求解提供一种合理可行的方法。

主权项

一种水库群联合优化调度可行决策空间辨识方法，其特征包括如下步骤：(1)水库各时段的水位、发电流量、出库流量和出力均需在安全范围内运行，分别构成水位限制集合S_Z、发电流量限制集合S_Q、出库流量限制集合S_O、出力限制集合S_P，水量平衡方程约束集合可记为S_B，相应数学表达为：$S_Z=\left\{Z_{i,j}\right|Z_{i,j}^{\min }\≤Z_{i,j}\≤Z_{i,j}^{\max },\∀i,j\}$$S_Q=\left\{Q_{i,j}\right|Q_{i,j}^{\min }\≤Q_{i,j}\≤Q_{i,j}^{max},\∀i,j\}$$S_O=\left\{O_{i,j}\right|O_{i,j}^{\min }\≤O_{i,j}\≤O_{i,j}^{\max },\∀i,j\}$$S_P=\left\{P_{i,j}\right|P_{i,j}^{\min }\≤P_{i,j}\≤P_{i,j}^{\max },\∀i,j\}$$S_B=\left\{V_{i,j}\right|V_{i,j+1}=V_{i,j}+3600\·t_j\·(I_{i,j}-O_{i,j}),\∀i,j\}$式中，i为水库序号，i＝1,2,…,N；N表示电站数目；j为时段序号，j＝1,2,…,T；T表示时段数目；Z_i,j表示水库i在时段j的水位，m；分别为水库i在时段j的水位上、下限，m；Q_i,j表示水库i在时段j的发电流量，m³/s；分别为水库i在时段j的发电流量上、下限；分别为水库i在时段j的出库流量上、下限；P_i,j表示电站i在时段j的出力，kW；分别为水库i在时段j的出力上、下限；V_i,j为水库i在时段j的库容，m³；I_i,j、O_i,j、q_i,j、D_i,j分别为水库i在时段j的入库流量、出库流量、区间流量、弃水流量，m³/s；(2)设定各阶段各水库的水位、出库流量分别为相应的状态值、决策值，采用如下方法动态识别各水库在单阶段、两阶段和多阶段的可行决策空间，从而实现搜索空间的有效缩减，其中：①识别单阶段可行域使用单阶段可行域辨识方法，步骤如下：a)由发电流量集合S_Q与出库流量集合S_O获得流量集合计算方法如下式：$S_O^1=\left\{O_{i,j}^1\right|O_{i,j}^{1,min}\≤O_{i,j}^1\≤O_{i,j}^{1,max},\∀i,j\}$其中式中，为水库i在时段j的修正出库流量，m³/s；为对应的上、下限；b)利用S_B将S_Z转化为相应的出库流量限制集合计算方法如下式：$S_O^2=S_B\∩S_Z=\left\{O_{i,j}^2\right|O_{i,j}^{2,\min }\≤O_{i,j}^2\≤O_{i,j}^{2,max},\∀i,j\}$其中式中，为水库i在时段j水位限制约束所对应的可能出库流量，m³/s；为相应的上、下限；f_i表示水库i的库容‑水位特性曲线；c)取与的交集获得修正出库流量限制集合计算方法如下式：$S_O^3=S_O^1\∩S_O^2=\left\{O_{i,j}^3\right|O_{i,j}^{3,min}\≤O_{i,j}^3\≤O_{i,j}^{3,max},\∀i,j\}$其中式中，为水库i在时段j、与取交集后对应的出库流量，m³/s；分别为相应的上、下限；d)将S_P转化为相应的出库流量限制集合具体操作为：1)首先判断各水库在各时段的出力与出库流量之间的形态：设定一个较小的出库流量增量Q_Δ，若成立，则为单调递增型；若成立，则为单调递减型；否则，则为拟抛物线型；式中，P_i,j(·)表示给定流量下的电站计算出力，其中·代表给定流量；2)然后将S_P转换为对应的出库流量限制集合对于单调递增型，式中，W_i(·)表示给定水库出力·后，以电定水计算得到的出库流量，m³/s；对于单调递减型，对于拟抛物线型，由于对称性，导致存在两个出库流量区间，$\begin{array}{c}{S}_O^4=S_O^{4,1}\∪S_O^{4,2}\\ =\left\{O_{i,j}^4\right|W_i{\left(P_{i,j}^{\min }\right)}^1\≤O_{i,j}^4\≤W_i{\left(P_{i,j}^{\max }\right)}^1,\∀i,j\}\∪\{O_{i,j}^4|W_i{\left(P_{i,j}^{\max }\right)}^2\≤O_{i,j}^4\≤W_i{\left(P_{i,j}^{\min }\right)}^2,\∀i,j\}\end{array};$式中，分别表示的两个子区间；分别表示子区间与所对应的出库流量，m³/s；为相应的上、下限；分别为相应的上、下限；e)取与的交集获得最终出库流量限制集合具体操作为：1)对于单调递增型，$S_O^5=S_O^3\∩S_O^4=\left\{O_{i,j}^5\right|O_{i,j}^{5,\min }\≤O_{i,j}^4\≤O_{i,j}^{5,max},\∀i,j\}$其中式中，为水库i在时段j、与取交集后对应的可能出库流量，m³/s；为相应的上、下限；2)对于单调递减型，$S_O^5=S_O^3\∩S_O^4=\left\{O_{i,j}^5\right|O_{i,j}^{5,\min }\≤O_{i,j}^4\≤O_{i,j}^{5,max},\∀i,j\}$其中3)对于拟抛物线型，$\begin{array}{c}{S}_O^5=\left\{S_O^3\∩S_O^{4,1}\right\}\∪\left\{S_O^3\∩S_O^{4,2}\right\}=S_O^{5,1}\∪S_O^{5,2}\\ =\left\{O_{i,j}^{5,1}|O_{i,j}^{5,1,\min }\≤O_{i,j}^{5,1}\≤O_{i,j}^{5,1,\max },\∀i,j\right\}\∪\left\{O_{i,j}^{5,2}|O_{i,j}^{5,2,\min }\≤O_{i,j}^{5,2}\≤O_{i,j}^{5,2,\max },\∀i,j\right\}\end{array}$其中式中，分别表示的两个子区间；为水库i在时段j、与取交集后对应的可能出库流量，m³/s；为水库i在时段j、与取交集后对应的可能出库流量，m³/s；分别表示相应的上、下限；分别表示相应的上、下限；②识别两阶段可行域使用两阶段可行域辨识方法，步骤如下：首先由时段j‑1状态向时段j顺序搜索(j‑1→j)，调用单阶段可行域辨识方法获得决策集合然后根据时段j+1状态逆序搜索(j+1→j)，调用单阶段可行域辨识方法获得决策集合最后取与二者的交集即可获得决策变量的可行范围；③识别多阶段可行域使用多阶段可行域辨识方法，则操作步骤如下：设定待优化阶段为j，若只给定调度期初水位，则只需从调度期初逐时段顺序递推至时段j，调用单阶段可行域辨识方法即可获得可行搜索空间；若同时给定了调度期末的状态，则可从调度期初顺序递推(1→j)、调度期末逆序递推(T→j)，分别获得在时段j相应的可行区间，然后调用两阶段可行域辨识方法取二者交集，以进一步剔除不可行搜索空间；(3)完成上述步骤后，可以获得大幅缩减的可行决策空间；然后采用目前已有的水库群优化调度方法，例如动态规划、粒子群算法，在此空间内进行求解，即快速获得高质量调度结果。