[發明專利]一種水庫分期調度規則提取方法

有效

• 申請號: 201711068078.7
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107862457B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 方國華;郭玉雪;聞昕;郭楓;丁紫玉
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/00;G06N20/20
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

本發明公開了一種基于GRA和PSO?SVM的水庫分期調度規則提取方法，步驟如下：在歷史實際調度結果基礎上，首先確定決策變量和影響因子屬性集，基于GRA篩選分期影響因子；確定訓練樣本和測試樣本，構建SVM模型；基于樣本數據，建立PSO?SVM模擬模型，運用PSO對SVM模型進行參數率定并驗證；確定水庫分期調度規則。本發明能夠較好地繼承實際調度過程中的綜合效益，實現在來水不確定的前提下對水庫實際運行的指導的目的，為水庫實際運行提供理論依據和科學支撐。

技術領域

本發明屬于水利水電領域的水庫調度技術領域，特別是一種基于GRA和PSO-SVM組合的水庫分期調度規則提取方法。

背景技術

目前，水庫實際調度仍然根據過往經驗進行操作，如何從實際調度經驗中提取水庫調度規則是水庫運行調度研究的一個重要方向。調度函數是當下水庫調度規則的表現形式之一。調度函數提取方法主要包含統計回歸法及智能算法兩大類。然而目前大部分調度函數研究并沒有進行影響因子篩選操作，迄今為止影響因子的選取方法研究尚在起步。初步選定的影響因子較多，若全部考慮必會增加模型的難度，也會降低模型模擬的準確性，如何從這些因子中找到關鍵因子，對應用相關性較高的影響因子進行有效地調度規則模擬，具有重要的實際意義。

發明內容

發明目的：針對現有技術中存在的問題，本發明提供一種基于GRA和PSO-SVM組合的水庫分期調度規則提取方法，解決目前大部分調度規則研究并沒有進行影響因子篩選操作導致模擬效率低問題，同時基于PSO-SVM提供精度較高的水庫調度函數，為水電站實際運行提供理論依據和科學支撐。

技術方案：一種基于GRA和PSO-SVM組合的水庫分期調度規則提取方法，該方法包括：

步驟1：基于水庫歷史實際調度結果，確定決策變量和影響因子屬性集；

步驟2：基于灰色關聯度分析(GRA)篩選分期影響因子；

步驟3：將各個月份下確定的影響因子作為輸入向量，決策變量水庫逐月末水位Z作為輸出向量；確定訓練樣本和測試樣本，分別確定各個月份下的訓練樣本和測試樣本，其中，樣本數為M，訓練樣本數為N，測試樣本數為M-N；

步驟4：基于支持向量機建立水庫逐月末水位Z和影響因子的逐月SVM模擬模型其中，K(x_i,y_j)為核函數，x_i為由影響因子構成的第i個輸入變量，y_j為由水庫逐月末水位構成的第j個輸出向量。本發明選用RBF核參數，b為常數，α_i為拉格朗日乘子，i＝1,2,…n；

步驟5：基于樣本數據，構建PSO-SVM模擬模型，運用PSO對SVM模型進行參數率定并驗證，確定水庫分期調度規則。

作為本發明進一步的改進，步驟2具體包括：

步驟21，在各個月份下，分別構建由決策變量(逐月末水位Z)構成的參考數列和由影響因子(水庫時段初水位Z₀、天然來水Q、疊加水位Z_α、入庫水能E_f、水庫蓄能E_s、水庫入能與蓄能交互項E_fs)構成的比較數列，并進行無量綱化處理：

參考數列：X₍₀₎＝{Z¹,Z²,…,Z^t…,Z^T} (1)

比較數列：

式中，t為參考數列個數，t＝1,2,...,T；

步驟22，求參考數列與比較數列的灰色關聯系數：