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[發明專利]一種基于KL展開的大規模水電站群優化調度降維方法有效

專利信息
申請號: 202010149861.1 申請日: 2020-03-06
公開(公告)號: CN111353649B 公開(公告)日: 2022-03-29
發明(設計)人: 申建建;張博;程春田;李秀峰;蔣燕;周彬彬 申請(專利權)人: 大連理工大學
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 大連理工大學專利中心 21200 代理人: 溫福雪;侯明遠
地址: 116024 遼*** 國省代碼: 遼寧;21
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 kl 展開 大規模 水電站 優化 調度 方法
【說明書】:

發明提供一種基于KL展開的大規模水電站群優化調度降維方法。通過對水電站群長系列實際調度樣本進行主成分分析,識別調度過程中的庫水位變化特征值與其對應的特征函數,采用KL展開方法將時域庫水位描述為頻域內前述水位變化特征項的線性函數,并通過各項的隨機系數組合確定特定來水對應的發電調度過程;構建了兩階段逐步迭代尋優框架,通過動態搜索水位特征項的隨機系數實現大規模水電站群優化調度的高效求解。本方法將時域優化問題轉換為頻域問題,顯著提高水電站群優化調度的計算效率,在同等電站規模條件下,計算耗時較經典的DP方法減少約96%,較POA方法減少約78%,為超大規模水電站群優化調度計算提供了新的高效求解方法。

技術領域

本發明涉及水電調度運行領域,特別涉及一種基于KL展開的大規模水電站群優化調度降維方法。

技術背景

水電系統調度是一類非凸、非線性、多變量、高維數、且具有龐大約束條件集的大規模復雜決策優化問題,也一直是國內外公認的最具挑戰性的理論和實踐課題之一。水電調度優化計算規模與參與的水電站數、時段數、狀態變量(初庫容)離散數、決策變量(末庫容、流量、出力)離散數、水庫不確定徑流離散數緊密相關,且隨著電站裝機規模、庫容離散數目、水電站數目等參數的增大,計算的時空復雜度呈指數增長,這一特征使得求解幾十、上百座電站的大規模水電系統優化問題需要的計算耗時和存儲空間均急劇增加,“維數災”問題突顯。對于我國西南特大流域梯級水電站群、省級電網跨流域水電系統、區域電網跨流域跨省水電系統而言,如何有效突破超大規模水電系統建模求解特別是效率問題已成為當前以及未來很長一段時間面臨的重要理論和技術障礙。

過去幾十年,國內外很多研究工作聚焦水電系統降維問題,涉及以下幾個方面。從減少優化電站數出發,提出了動態規劃逐次逼近方法(DPSA)、聚合-分解方法等,前者通過減少單次優化的電站數,將多電站高維優化問題轉換為單一電站低維優化問題,后者則將多個電站聚合為虛擬電站,以減少整體的優化電站數。從減少優化階段數出發,提出了逐步優化方法(POA)、變尺度方法等,前者通過階段分解,并固定相鄰兩階段的始末水位,將多階段優化轉換為一系列兩階段優化子問題;后者將原問題轉換為多個具有相同調度周期、相同目標和控制需求但較大步長的水電優化調度問題,目的是通過增大時段步長,以弱化甚至消除時段耦合型約束,進而提高算法搜索效率。從減少離散狀態數出發,提出了離散微分動態規劃(DDDP)、離散梯度逐步優化方法、正交試驗設計方法等,DDDP是在初始狀態序列(如庫水位序列)的上下各變動一個小范圍(增量)形成廊道,在廊道內利用常規動態規劃進行尋優;狀態逐密動態規劃是在狀態空間內取較少的離散狀態,在較稀的區間內搜索最優的狀態序列,以此為基礎,在狀態序列上下一定范圍內,不斷加密搜索以提高精度;正交試驗設計方法是通過“均衡分散”抽樣將單階段各電站不同離散狀態之間的組合視為一次多因素多水平試驗優選,以減少計算的狀態組合數。從簡化問題復雜性出發,提出了線性或分段線性規劃、非線性規劃等方法,前者是對水電系統的各種非線性曲線或函數如水位~庫容關系、尾水位~泄量關系、發電曲線等進行線性或者分段線性處理,或者通過固定發電水頭、尾水位等進行問題簡化,以減少問題求解的復雜性;后者利用二次或者高次多項式重構目標函數和曲線方程以形成可求解的優化調度模型。此外,有一些研究工作針對特定水電系統的特點和需求,引入人工經驗或者進行約束轉換與合并,以縮減優化搜索的可行域,從而達到節省計算耗時的目的。

總體而言,不同方式的降維方法提供了不同的視角解決大規模水電系統維數災難題,這些方法在提高計算效率的同時,也可能會不同程度地產生結果精度損失,可能影響結果實用性,所以在實現復雜水電系統降維的過程中有效引入保證結果實用化的策略和技術,對于上文提到的超百座水電系統工程應用是非常重要和必要的。

為此,本發明依托國家自然科學基金(51579029),考慮長系列實際水電站調度過程,提出一種耦合KL展開與調度特征的大規模水電站群優化調度降維方法,通過云南省調超百座大中型水電站優化調度分析,在同等電站規模條件下,該方法的計算耗時較經典的DP方法和POA方法均顯著減少,為超大規模水電站群優化調度計算提供了新的高效求解方法。

發明內容

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