水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法及系统

本申请涉及水库调度，具体涉及水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法及系统。

背景技术：

1、水库汛末提前蓄水调度是指在设计的水库大坝分期安全蓄水位约束下，根据水库流域的气象水文预报信息、面临时刻水情信息、工情和灾情信息，在满足水库蓄水、水库泄水能力和防洪兴利要求的前提下，确定计划期内水库汛末起蓄时间、蓄水位控制线具体数值的方法，是提高流域水资源利用水平和供水保障能力的有效方法之一。

2、水库汛末提前蓄水调度理论与方法，按其数学原理主要分为设计洪水过程线法、模糊统计法、库容补偿法、多目标优化法等等。现有技术对汛末提前蓄水调度对象以水库或水电站为主，研发汛末提前蓄水调度技术，尚未开展水库汛末提前蓄水调度下机组短期调度研究。

3、相比水库汛末提前蓄水下水库水电站调度，水库汛末提前蓄水下机组短期调度的技术难点和挑战体现为：

4、(1)计算颗粒度更细：不仅要确定水电站最优出力，而且要确定厂内运行机组台数、组合和各运行机组出力；

5、(2)模型复杂度更高：不仅需研发基于风险可控的水库汛末提前蓄水调度技术，而且还需研发用水总量控制下机组短期优化调度技术。

技术实现思路

1、本申请提供一种水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，可以解决现有技术中存在的对汛末提前蓄水调度对象以水库或水电站为主，尚未开展水库汛末提前蓄水调度下机组短期调度研究的技术问题。

2、第一方面，本申请实施例提供水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，包括以下步骤：

3、建立水库提前蓄水调度方案；

4、基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型；

5、以时段末水库蓄水量作为机组短期调度模型的决策变量，采用遗传算法寻求发电量最优准则下的机组短期调度策略。

6、结合第一方面，在一种实施方式中，建立水库提前蓄水调度方案，具体包括以下步骤：

7、确定水库提前蓄水方案的坝前分期安全蓄水位；

8、采用调洪演算法推求水库提前蓄水调度方案的调洪高水位和最大下泄流量；

9、采用调洪演算法分析水库提前蓄水调度方案的防洪风险。

10、结合第一方面，在一种实施方式中，所述采用调洪演算法推求水库提前蓄水调度方案的调洪高水位和最大下泄流量步骤中，所述蓄水调度方案的调洪过程满足如下水库水量平衡方程、蓄水方程、水库提前蓄水调度线可行域约束。

11、结合第一方面，在一种实施方式中，基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型，所述目标函数如下式所示：

12、

13、式中：t为计划期，u(t)为第t时刻可投入机组台数，小于等于总机组台数；w为投入机组编号，小于等于u(t)；g＝l(t,w)为第t时刻第w号可投入机组对应的厂内编号；ng(t)为厂内第g号机组的出力。

14、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型中，所述约束条件包括水库-水电站-机组物理约束条件以及自身特征曲线约束。

15、结合第一方面，在一种实施方式中，所述水库-水电站-机组物理约束条件包括总水量约束、水库水电站水量平衡约束、库水位约束、机组水头约束、机组出力限制、机组耗水特性、水电站总出力限制、综合利用约束和初始库水位约束。

16、结合第一方面，在一种实施方式中，所述以时段末水库蓄水量作为机组短期调度模型的决策变量，采用遗传算法寻求发电量最优准则下的机组短期调度策略，具体包括以下步骤：

17、设置遗传算法参数和初始化种群；

18、基于设置的遗传算法参数和初始化种群以及机组短期调度模型，采用遗传算法进行迭代优化调度，获取发电量最优准则下的机组短期调度策略。

19、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于设置的遗传算法参数和初始化种群以及机组短期调度模型，采用遗传算法进行迭代优化调度，获取发电量最优准则下的机组短期调度策略，具体包括以下步骤：

20、基于设置的遗传算法参数和初始化种群以及机组短期调度模型，采用遗传算法进行迭代优化调度，获取当前迭代次数；

21、若当前迭代次数小于最大迭代次数，基于设置的遗传算法参数和初始化种群以及机组短期调度模型，重复采用遗传算法进行迭代优化调度，直至当前迭代次数不小于最大迭代次数；

22、若当前迭代次数不小于最大迭代次数，终止进行迭代优化调度，通过查询最优特性曲线，获取发电量最优准则下的机组短期调度策略，包括各时段工作机组的最优台数、组合及有功负荷在工作机组间的分配结果。

23、第二方面，本申请实施例提供了一种水库汛末提前蓄水下机组短期调度系统，包括：

24、提前蓄水模块，用于建立水库提前蓄水调度方案；

25、机组调度模块，与所述提前蓄水模块通信连接，用于基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型；

26、仿生优化模块，与所述机组调度模块通信连接，用于以时段末水库蓄水量作为机组短期调度模型的决策变量，采用遗传算法寻求发电量最优准则下的机组短期调度策略。

27、结合第二方面，在一种实施方式中，所述提前蓄水模块包括：

28、安全蓄水位确定单元，用于确定水库提前蓄水方案的坝前分期安全蓄水位；

29、水位和流量获取单元，用于采用调洪演算法推求水库提前蓄水调度方案的调洪高水位和最大下泄流量；

30、风险获取单元，用于采用调洪演算法分析水库提前蓄水调度方案的防洪风险。

31、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

32、本申请提供的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，基于“提前蓄水-机组调度-仿生优化”框架，构建与高效求解水库以水定电模式下机组短期调度的通用模型，提出水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，为流域水库汛末提前蓄水下机组短期调度方案的科学制定提供理论依据与技术支撑。

技术特征：

1.一种水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述建立水库提前蓄水调度方案，具体包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述采用调洪演算法推求水库提前蓄水调度方案的调洪高水位和最大下泄流量步骤中，所述蓄水调度方案的调洪过程满足如下水库水量平衡方程、蓄水方程、水库提前蓄水调度线可行域约束。

4.如权利要求1所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型，所述目标函数e(t)如下式所示：

5.如权利要求1所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型中，所述约束条件包括水库-水电站-机组物理约束条件以及自身特征曲线约束。

6.如权利要求5所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述水库-水电站-机组物理约束条件包括总水量约束、水库水电站水量平衡约束、库水位约束、机组水头约束、机组出力限制、机组耗水特性、水电站总出力限制、综合利用约束和初始库水位约束。

7.如权利要求1所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述以时段末水库蓄水量作为机组短期调度模型的决策变量，采用遗传算法寻求发电量最优准则下的机组短期调度策略，具体包括以下步骤：

8.如权利要求1所述的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，其特征在于，所述基于设置的遗传算法参数和初始化种群以及机组短期调度模型，采用遗传算法进行迭代优化调度，获取发电量最优准则下的机组短期调度策略，具体包括以下步骤：

9.一种水库汛末提前蓄水下机组短期调度系统，其特征在于，包括：

10.如权利要求9所述水库汛末提前蓄水下机组短期调度系统，其特征在于，所述提前蓄水模块包括：

技术总结本申请提供了一种水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法及系统，方法包括以下步骤：建立水库提前蓄水调度方案；基于设定的水库提前蓄水调度方案，构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数并满足模型运行约束条件的机组短期调度模型；以时段末水库蓄水量作为机组短期调度模型的决策变量，采用遗传算法寻求发电量最优准则下的机组短期调度策略。本申请提供的水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，基于“提前蓄水‑机组调度‑仿生优化”框架，构建与高效求解水库以水定电模式下机组短期调度的通用模型，提出水库汛末提前蓄水下机组短期调度方法，为流域水库汛末提前蓄水下机组短期调度方案的科学制定提供理论依据与技术支撑。技术研发人员：周研来,汤纯,宁志昊,汤艳,林凡奇受保护的技术使用者：武汉大学技术研发日：技术公布日：2024/10/10