[發明專利]一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法和系統

有效

• 申請號: 202010523887.8
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111667119B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 王亮;苗樹敏;滕予非;魏巍;陳剛;王永燦;丁理杰;杜成銳;張弛;王金龍;王莉麗;過夏明
• 申請（專利權）人: 國網四川省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 張超

本發明公開了一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法和系統，選取方法包括以下步驟：建立代表水頭水電站MILP模型；代表水頭水電站MILP模型包括目標函數和運行模擬約束；根據水電站的歷史運行數據和代表水頭水電站MILP模型建立最優代表水頭選取的特征矩陣M；根據調度日x的預測平均入庫流量、預測平均出力以及特征矩陣M獲取調度日x的最優代表水頭。本發明的目的在于提供一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法和系統，通過挖掘歷史數據規律，結合水電站平均入庫流量和平均出力預測結果，可實現水電精細化調度，確保實際水電調度中梯級上下游水電站之間的水量匹配，提高流域水資源利用效率。

技術領域

本發明涉及水電調度運行技術領域，具體涉及一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法和系統。

背景技術

當前水電調度問題常用的求解方法有線性規劃、非線性規劃、混合整數線性規劃、動態規劃以及啟發式現代智能算法等，其中混合整數線性規劃方法已經成為電網調度中求解水電調度問題的重要方法之一。經過多年的水電高速開發，四川水電取得了巨大發展，截止2019年底，四川電網全社會口徑水電裝機容量7840.3萬千瓦，在電源結構中占比超過79％，居全國省級電網第一位。四川電網高密集度、超大規模的在運行水電站，使電網結構中出現很多同一通道接入多個流域電站和同一個流域接入多個送出通道的情況，水力電氣耦合關系十分復雜，再加上水電調度本身大規模、高維、非線性的特征，給四川電網水電調度帶了巨大挑戰。

因此，在將混合整數線性規劃應用于具有大規模水電的四川電網時，無法對每個水電站都建立考慮水頭影響的MILP(mixed integer linear programming，混合整數線性規劃)調度模型，否則將出現變量過多而無法求解的情況。當前在實際調度過程中常用處理方式是將調節性能為日調節及以下水電站作為固定水頭參與調度，通常采用設計水頭。然而，水電站運行過程中水頭受上游壩前水位、下游尾水位等影響，僅采用設計水頭難以準確描述水電站發電與出庫流量間的關聯關系，仿真精度較差。特別是受管理水平限制，部分電站還存在設計資料缺失、不完善等問題，進一步加大了傳統固定水頭模擬與實際運行工況間的偏差，易造成上下游水量不匹配，增加棄水、水庫拉空風險。

發明內容

本發明的目的在于提供一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法和系統，通過挖掘歷史數據規律，結合水電站平均入庫流量和平均出力預測結果，可實現水電精細化調度，確保實際水電調度中梯級上下游水電站之間的水量匹配，提高流域水資源利用效率。

本發明通過下述技術方案實現：

一種水電站MILP模型最優代表水頭選取方法，包括以下步驟：

S1：建立代表水頭水電站MILP模型；所述代表水頭水電站MILP模型包括目標函數和運行模擬約束；

S2：根據水電站的歷史運行數據和所述代表水頭水電站MILP模型建立最優代表水頭選取的特征矩陣M；

S3：根據調度日x的預測平均入庫流量預測平均出力以及所述特征矩陣M獲取所述調度日x的最優代表水頭。

進一步地，所述S1包括以下子步驟：

S11：獲取所述水電站的歷史運行數據；

S12：根據所述歷史運行數據擬合所述目標函數和所述運行模擬約束；其中，所述運行模擬約束包括出力約束、水量平衡約束、出庫流量平衡約束、電站出力特性約束、出庫流量約束、發電流量約束以及庫容約束。

進一步地，所述目標函數為：

其中：為t時段電站歷史出庫流量；Q_t為t時段電站模擬出庫流量；為t時段電站實際棄水流量；S_t為t時段電站模擬棄水流量；T為計算的時段總數。

進一步地，所述電站出力特性約束由下式獲?。?/p>