[發(fā)明專(zhuān)利]一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911299856.2
• 申請(qǐng)日: 2019-12-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111144629A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜楓;屈中山;李鐵;葛延峰;張旭;蘇安龍;高凱;潘琦;陳曉東;劉淼;張艷軍;崔岱;常志朋;任一丹;詹克明;蔡壯;王鐘輝;張凱;胡錦景;韓秋
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司;北京科東電力控制系統(tǒng)有限責(zé)任公司;國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/10
• 代理公司: 南京縱橫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 史俊軍

本發(fā)明公開(kāi)了一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)方法，包括構(gòu)建考慮本地降雨量信息、本地氣象信息和上游水力發(fā)電站的出庫(kù)流量的水量預(yù)測(cè)模型；采集本地降雨量歷史信息、本地氣象歷史信息、上游水力發(fā)電站的歷史出庫(kù)流量以及本地水力發(fā)電站的歷史入庫(kù)流量，構(gòu)建訓(xùn)練集；用訓(xùn)練集訓(xùn)練水量預(yù)測(cè)模型；采用訓(xùn)練好的水量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)本地水力發(fā)電站的入庫(kù)流量。同時(shí)公開(kāi)了相應(yīng)的系統(tǒng)。本發(fā)明的水量預(yù)測(cè)模型考慮本地降雨量信息、本地氣象信息和上游水力發(fā)電站的出庫(kù)流量，相較于傳統(tǒng)的方法，預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人類(lèi)生活和工業(yè)、商業(yè)活動(dòng)對(duì)于電能的需求越來(lái)越大，火力發(fā)電等方式不僅原材料開(kāi)采難度逐漸增大，而且對(duì)自然生態(tài)環(huán)境造成了極大的危害，能源形勢(shì)和環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻。水能作為電能生產(chǎn)的一次能源，具有清潔、無(wú)污染、廉價(jià)、可再生等特點(diǎn)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有著極其重要的作用。水力發(fā)電站的主要運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是發(fā)電量，影響發(fā)電量的因素很多，其中來(lái)水量是最重要的因素，它是制定發(fā)電計(jì)劃、進(jìn)行電網(wǎng)調(diào)度的基礎(chǔ)，將直接影響水力發(fā)電站的蓄水、棄水以及發(fā)電量。因此，對(duì)水力發(fā)電站的來(lái)水量的預(yù)測(cè)，將對(duì)電站的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)產(chǎn)生很大的影響，也是水力發(fā)電站挖掘增效的主要入手點(diǎn)。

來(lái)水量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法通常是多種多樣的，如自回歸分析模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、小波分析模型、門(mén)限自回歸模型、基于核密度估計(jì)的非參數(shù)模型、均生函數(shù)模型、最近鄰抽樣回歸模型等。但是這些方法對(duì)來(lái)水量的影響因素均考慮不夠完全，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不足。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不足的問(wèn)題。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)方法，包括，

構(gòu)建考慮本地降雨量信息、本地氣象信息和上游水力發(fā)電站的出庫(kù)流量的水量預(yù)測(cè)模型；

采集本地降雨量歷史信息、本地氣象歷史信息、上游水力發(fā)電站的歷史出庫(kù)流量以及本地水力發(fā)電站的歷史入庫(kù)流量，構(gòu)建訓(xùn)練集；

用訓(xùn)練集訓(xùn)練水量預(yù)測(cè)模型；

采用訓(xùn)練好的水量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)本地水力發(fā)電站的入庫(kù)流量。

本地氣象信息包括溫度信息和濕度信息。

對(duì)采集的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)用數(shù)據(jù)剔除，根據(jù)預(yù)設(shè)的比例構(gòu)建訓(xùn)練集。

水量預(yù)測(cè)模型采用SVM回歸模型，具體如下，

其中，ε表示預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的最大差距；x_i為四維向量，代表本地降雨量值、溫度值、濕度值、上有水力發(fā)電站出庫(kù)流量值；y_i表示本地水力發(fā)電站的入庫(kù)流量值；松弛因子l_i是預(yù)測(cè)值到緩沖區(qū)域上邊界的距離，松弛因子l_i^*是預(yù)測(cè)值到緩沖區(qū)域下邊界的距離，ω和b為參數(shù)，m為樣本數(shù)量，C表示對(duì)大于ε的樣本點(diǎn)的懲罰程度。

一種水力發(fā)電站來(lái)水量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括，

模型構(gòu)建模塊：構(gòu)建考慮本地降雨量信息、本地氣象信息和上游水力發(fā)電站的出庫(kù)流量的水量預(yù)測(cè)模型；

訓(xùn)練集構(gòu)建模塊：采集本地降雨量歷史信息、本地氣象歷史信息、上游水力發(fā)電站的歷史出庫(kù)流量以及本地水力發(fā)電站的歷史入庫(kù)流量，構(gòu)建訓(xùn)練集；

訓(xùn)練模塊：用訓(xùn)練集訓(xùn)練水量預(yù)測(cè)模型；

預(yù)測(cè)模塊：采用訓(xùn)練好的水量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)本地水力發(fā)電站的入庫(kù)流量。