[發明專利]基于混合智能降維算法的特大流域水電站群優化調度方法

有效

• 申請號: 201810245918.0
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108537370B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 馮仲愷;夏燕;牛文靜;蔣志強;覃暉;陳璐;莫莉;周建中
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/12
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 廖盈春;李智

本發明公開了一種基于混合智能算法的特大流域水電站群優化調度方法，選擇參與計算的水電站并設置相應約束條件，采用個體串聯編碼方法編碼個體，并生成初始種群；評估各個體的適應度值，在更新個體極值和全局極值后對個體極值進行變異操作，然后更新種群中所有個體位置，而后對外部檔案集中的個體執行混合搜索策略以提高個體多樣性；最后重復上述過程直至滿足終止條件。本發明尋優性能優越、魯棒性強、收斂速度快、易于編程實現、避免了傳統調度算法的維數災問題。烏江流域應用實例表明，本發明方法有效提高了個體收斂速度以及種群全局搜索能力，能夠快速獲得合理有效的水電站群調度運行方式，提高了特大流域水電站群調度的整體調度效益。

技術領域

本發明屬于水資源高效利用與水電站群優化調度領域，更具體地，涉及一種基于混合智能降維算法的特大流域水電站群優化調度方法。

背景技術

近年來，我國水電事業高速發展，越來越多的水電站不斷被開發利用，特別是在西南地區烏江、紅水河等特大流域水電基地陸續投產運行后，我國已形成世界上前所未有的超大規模水電系統。隨著系統規模的逐步擴大，“如何對特大流域水電站群進行科學合理的調度，以實現水能資源的高效利用和水電系統經濟效益最大化”便成為水資源高效利用與水電站群優化調度技術領域的核心內容。因此，亟需深入研究適用于特大流域水電站群的優化調度方法，這對促進我國能源利用效率提升和節能減排事業發展具有十分重要的現實意義和應用價值。

水電站群優化調度通常以發電量最大為目標函數，其數學模型描述如下：在已知調度期內各水電站的入庫流量過程及始、末水位條件下，綜合考慮水位、出力、流量等復雜約束條件，以特大流域水電系統總發電量最大為目標，從而確定各水電站的出力、水位運行過程。

式中：E為電站的年發電量，kW·h；N為電站的數目；i為電站的序號；T為調度周期；t為時段的序號；Δt為每個時段的小時數，h；P_i,t代表第i個電站在第t個時段的出力，kW；

需要滿足的約束條件如下：

(1)水量平衡約束：V_i,t+1＝V_i,t+(q_i,t-Q_i.t-S_i,t)Δt，其中，V_i,t為第i個水電站第t個時段的初始蓄水量(m³)；q_i,t、Q_i,t、S_i,t分別為第i個水電站第t個時段的入庫流量(m³/s)、發電流量(m³/s)、棄水流量(m³/s)。

(2)水庫蓄水量約束：其中，分別為第i個水電站第t個時段蓄水量的上、下限，m³。

(3)發電流量約束：為分別為第i個水電站第t個時段發電流量的上、下限，m³/s。

(4)水庫下泄流量約束：分別為第i個水電站第t個時段的下泄流量上、下限，m³/s。

(5)水電站出力約束：分別為第i個水電站第t個時段的出力上、下限，kW。

水電站群優化調度模型存在著規模龐大、約束條件復雜等問題，使其求解過程具有多維度、多階段、非線性、強約束等特點，采用傳統線性規劃求解得到的結果與實際調度過程偏差較大；而動態規劃會遇到“維數災”問題。因此，研發恰當的求解方法顯得尤為重要。群體智能算法利用良好的協同進化機制開展尋優，避免傳統算法的枚舉操作，具有內存占用少、降維效果突出等優勢，逐步在水電站群優化調度領域得到廣泛應用。