[發明專利]一種流域干支流大規模水庫群模擬調度方法

有效

• 申請號: 201911334593.4
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN110984062B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 周建中;駱光磊;戴領;盧程偉;馮仲愷;蔣志強;查港;曾昱;朱思鵬;仇紅亞
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: E02B1/02
• 分類號: E02B1/02;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/20;G06F111/04
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

本發明公開了一種流域干支流大規模水庫群模擬調度方法，屬于水電系統優化調度領域。包括：(1)構建水庫調度函數，分析影響水庫出庫流量的相關因素，進行相關性分析，確定各水庫調度函數的輸入因子；(2)根據所述調度函數的輸入因子，構建神經網絡模型，并采用自適應矩估計算法對神經網絡參數進行尋優，利用水庫歷史運行數據對所構建的神經網絡進行訓練，訓練好的神經網絡作為水庫調度函數的擬合函數；(3)根據所述水庫調度函數的擬合函數、空間拓撲結構和水庫運行約束條件建立水庫群仿真調度模型，逐級模擬流域水庫群調度運行過程。本發明顯著提高了擬合精度，能更準確的描述調度計劃未知情況下流域干支流大規模水庫群運行規律。

技術領域

本發明屬于水電系統優化調度領域，更具體地，涉及一種流域干支流大規模水庫群模擬調度方法。

背景技術

隨著流域大規模水庫群的陸續建成投運，流域水文過程演化規律和時空格局發生改變，上游水庫的調度運行將在很大程度上改變下游水庫的入庫流量過程，而不同流域水庫群往往分屬不同發電集團，在現有的管理體制下，還無法做到調度運行數據的實時共享，給下游水庫調度計劃編制增加了不確定性，因而需要對調度情況未知的水庫進行模擬調度研究。

目前，模擬水庫調度運行最常用的方式是調度圖和調度函數，調度圖制定了水庫不同狀態時的調度策略，是指導水庫調度運行的主要方式，而調度函數相當于將調度圖函數化，能夠更加準確的描繪調度決策變量與狀態變量之間的關系，由于水庫調度屬于復雜非線性問題，目前擬合調度函數常用的方法是神經網絡方法，但傳統的BP神經網絡容易陷入局部最優解，且隨著網絡結構的復雜化會產生梯度消失等問題，因此調度函數的擬合結果往往精度不高，相關擬合結果無法直接用于模擬水庫運行。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的在于提供一種流域干支流大規模水庫群模擬調度方法，該方法基于自適應矩估計的改進神經網絡方法(Adam-DNN)對水庫調度函數進行擬合，旨在解決傳統神經網絡陷入局部最優解和梯度消失問題，提高調度函數的擬合精度。

為實現上述目的，本發明提供了一種流域干支流大規模水庫群模擬調度方法，包括以下步驟：

(1)構建水庫調度函數，對影響水庫出庫流量的因素進行相關性分析，確定各水庫調度函數的輸入因子；

(2)根據所述調度函數的輸入因子，構建神經網絡模型，并采用自適應矩估計算法(Adam)對神經網絡參數進行尋優，利用水庫歷史運行數據對所構建的神經網絡進行訓練，訓練好的神經網絡作為水庫調度函數的擬合函數；

其中，自適應矩估計算法根據每個參數梯度的一階矩估計和二階矩估計動態調整每個參數的學習速率，并存儲每個參數過去迭代梯度的一階矩估計和二階矩估計；

(3)根據所述水庫調度函數的擬合函數、空間拓撲結構和水庫運行約束條件建立水庫群仿真調度模型，逐級模擬流域水庫群調度運行過程。

進一步地，所述步驟(1)包括如下步驟：

(1.1)構建水庫調度函數：

用水庫調度函數來反映水庫調度運行規律，水庫調度函數的數學表達式為：

F_t＝f(s_1，t，s_2，t，…，s_n，t)

式中，F_t表示水庫t時刻的狀態變量，s_n，t表示水庫調度的決策影響因子；

(1.2)遴選調度函數輸入因子。

進一步地，所述步驟(1.2)包括：