水庫預報調度的灰色動態規劃方法

2023-12-08 17:33:31

專利名稱：水庫預報調度的灰色動態規劃方法
技術領域：
本發明涉及一種水庫優化調度方法，特別是一種水庫預報調度的灰色動態規劃方法。

背景技術：
水庫調度是在難以準確預知未來徑流的情況下進行的，徑流變化過程相當複雜，很難準確的描述。對於水庫調度，目前應用比較廣泛的是動態規劃方法。動態規劃的實質是分治思想和解決冗餘，對於重複出現的子問題，只在第一次遇到時加以求解，並把答案保存起來，以後再遇到時直接引用，不必重新求解。設計一個標準的動態規划算法，通常可按以下幾個步驟進行(1)劃分階段；(2)選擇狀態；(3)確定決策並寫出狀態轉移方程；(4)寫出規劃方程(包括邊界條件)。應用於水庫調度的動態規劃方法根據對徑流的描述可劃分為確定型動態規劃方法和隨機型動態規劃方法。確定型動態規劃方法認為徑流預報值為確定值，但不同的預報方法有不同的預報值，有些甚至相差很大，往往令生產單位無所適從，並且這種假定未來水庫徑流為已知的處理方式難以符合工程實際情況，只能得到理想化的最優解；在隨機型模型中，根據徑流是否相關和有無預報，又分下列4種情況①水庫天然入庫流量相互之間獨立，並按某種概率分布的；②水庫天然入庫流量相互之間獨立，只有當前一個時段的預報值，其它時段按概率分布計算；③相鄰時段徑流相關和無預報；④相鄰時段徑流相關並有一個時段預報，隨機型動態方法需要大量的徑流歷史資料，在新建電站中難以實現。


發明內容
本發明所要解決的技術問題是，克服現有技術的缺點，提供一種水庫預報調度的灰色動態規劃方法。
本發明解決其技術問題所採用的技術方案如下一種水庫預報調度的灰色動態規劃方法，對於處在調度期內的水庫，將介於調度期末目標庫容量與調度期初庫容量之間的水庫庫容進行離散化，得到庫容狀態集P＝{V1，V2，…，Vm}，V1對應調度期末目標庫容量，Vm對應調度期初庫容量，V1、Vm為已知數值；將調度期劃分為1，…t，…n共n個時段，其各個時段的徑流預報值範圍為q1()，q2()，…，qn()，其中qt()為灰數，t＝1，2，…，n，每個時段對應有m個最優發電量，對整個調度過程採用動態規劃逆序遞推方法，其具體步驟如下 1、計算水庫第1時段所發的發電量前述的發電量由m種狀態的庫容對應的發電量組成，其中針對水庫庫容從第i狀態Vi調度至目標庫容量V1所發的發電量為式中，i＝1，2，…m，A為水庫出力係數，H1i為第i狀態下的上下遊水位差，Q1i()為第1時段內發電引用流量，V1i為第1時段初的水庫庫容狀態，V01為第1時段末的水庫庫容狀態，T為第1時段的時間長度； 2、計算水庫第2時段所發的最優發電量對於第i狀態下的最優發電量為i可以取值1，2，…m，其中N2i，j()表示水庫庫容從本時段初第i狀態Vi調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，H2i，j為本時段庫容從第i狀態調度至第j狀態的上下遊水位差，Q2i，j()為第2時段內發電引用流量， 3、以步驟2中的方法為例，依次計算第3、第4、...、直到第n-1時段的最優發電量，第n-1時段的最優發電量 4、計算水庫第n時段所發的最優發電量j＝1，2，…m，其中Nnj()表示水庫庫容從本時段初狀態Vm調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，本時段內發電引用流量其中Hnj為第n時段水庫庫容從初狀態Vm調度至第j狀態Vj的上下遊水位差。
本發明的有益效果如下與確定型水庫預報調度動態規劃方法相比，本發明方法考慮了徑流預報的不確定性，其徑流預報值為灰數，使得最後計算得到的最優發電量也是一個灰數，表面上看似增加了不確定性，但是其對應的調度曲線卻是唯一的，更加有利於生產單位執行水庫調度方案，符合工程的實際情況需要；與隨機型動態規劃相比，該方法考慮了整個計算時段的預報值，充分利用了已知條件，使得調度曲線更加接近於實際最理想曲線。通過本發明的水庫預報調度的灰色動態規劃方法，可以得到兩個結果各月可用庫容(即時段初、末水位)和預期發電量，根據可用庫容可以指導電站短期優化發電調度，同時可以指導水庫的其它用水部門的用水需求；預期發電量可以使電站根據自身要求製作發電計劃，現在各電站通過競價上網，根據計算結果，可以在預知發電量範圍的前提下把握主動，依據自身發電情況合理報價，不僅如此，在預報精度足夠高的情況下，本方法能逼近最優理想解，提高發電量。



圖1本發明水庫預報調度的灰色動態規劃方法的流程圖。
圖2動態規劃最優調度線計算示意圖。
圖3水庫水位變化過程線。

具體實施例方式 下面參照附圖並結合實例對本發明作進一步詳細描述。但是本發明不限於所給出的例子。
例1某庫的主汛期為4-6月，在供水期初水位為230m，調度期末水位為190m。以月為調度時段，表4為全供水期各月實測流量表。
如圖1所示，為本發明水庫預報調度的灰色動態規劃方法的流程圖，本發明的方法可參見此圖。
首先把全時期T(頭年的7月至次年的3月，共9個月)分為9個時段，每個時段Δt取為1個月，其各個時段的徑流預報值範圍為q1()，q2()，…，q9()，採用逆序法，根據供水期各月預報流量表(表3)可知，6月30日各月流量預報數據為q9()∈[18.1，30.4](m3/s)，q8()∈[67.0，90.4](m3/s)，q7()∈[86.4，110.5](m3/s)，q6()∈[10.7，16.3](m3/s)，q5()∈[12.1，20.0](m3/s)，q4()∈[8.8，15.4](m3/s)，q3()∈[34.3，60.2](m3/s)，q2()∈[120.8，220.9](m3/s)，q1()∈[73.0，120.4](m3/s)，下標按照逆序排列。將介於調度期末目標庫容量與調度期初庫容量之間的水庫庫容進行離散化，將起始水位到目標水位之間的庫容劃分為100個狀態(也可以劃分庫水位，則對應的蓄水量為對應狀態)。得到庫容狀態集P＝{V1，V2，…，V100}，V1對應調度期末目標庫容量，V100對應調度期初庫容量，V1、V100為已知數值，根據水庫水位庫容關係曲線(表1)知調度期末目標庫容量V1＝44884萬m3，應調度期初庫容量V100＝158424萬m3。表1為水庫水位-庫容關係表，表1中列舉了只部分數據，每個水庫都有一張自身的水庫水位-庫容關係表，數據量非常大，本實施例只列舉部分數據加以說明。
採用逆序計算，步驟如下 (1)第1時段計算水庫第1時段所發的發電量 因為本時段末水位均要求降到目標水位，所以V01為一固定值(萬m3)，因而對時段初的任一狀態(蓄水量)而言，本時段只有唯一的一條調度線，即時段初蓄水量到時段末相應於死水位蓄水量之間的連線，該調度線也就是最優調度線，沒有選擇的餘地，動態規劃最優調度線計算參見圖2，根據公式計算出第1時段內各個狀態對應的發電引用流量Q1i()，例如庫容從第二狀態調度至第一狀態的發電引用流量(m3/s)再根據公式計算出庫容從第i狀態Vi調度至目標庫容量V1所發的發電量f1i()，如庫容從第二狀態調度至第一狀態所發的電量(萬kW*h)，水庫出力係數A＝8.3(對於不同的水庫，其水庫出力係數可能不同)，H1i為第i狀態下的上下遊水位差，一般而言上下遊水位差的計算是由時段初、末狀態的上遊水位平均值減去下遊平均水位而得出，本時段末狀態上遊水位為190.00m，初狀態為190.59m，因此時段初、末狀態的上遊水位平均值為190.30m，下遊平均水位的可根據水庫尾水流量關係曲線表(表2)中讀出，每一個水庫都有其自身水庫尾水流量關係曲線表，表中數據都是已知，而且表中的數據非常詳細，本實施例中，表2中只列舉了部分數據加以說明，表2中的尾水流量是指發電引用流量，本發明中，本時段的發電引用流量為[77.4，124.8](m3/s)，是灰數，這裡用它的平均值作為表2中尾水流量，該尾水流量為101.1m3/s，與其對應下遊平均水位為124.01m(參見表2)，因此庫容從第二狀態調度至第一狀態的上下遊水位差表5中列舉了本時段部分優選計算值。本步驟中V1i、H1i、Q1i()、f1i()的上標i＝1，2，3…，100。
(2)第2時段計算水庫第2時段所發的最優發電量 理論上該時段每一個初始狀態同全部時段末的100個狀態構成100個可能的調度線，V2m同t1時刻的100個狀態構成100個調度線。這樣總共有100×100個調度方案。但實際上，由於各種約束，本實施例中，已使第1時段初狀態即第2時段的末狀態從100個減少到46個，因而實際調度方案大大減少。
對於庫容從本時段初的i狀態調度至本時段末的第j狀態，其發電引用流量Q2i，j()可以根據公式計算得出，從而根據公式算出該時段內庫容從第i狀態調度至本第j狀態的發電量N2i，j()，最後通過第一時段的發電量f1j()即為餘留期最優發電量，求得第2時段發電量與餘留期最優發電量之和N2i，j()+f1j()，並對其進行最大值計算，即i固定，計算j等於多少時N2i，j()+f1j()取得最大值，得到本時段第i狀態下的最優發電量即為全時期發電量，對不同的時段末狀態按上述方法分別求出對應的優發電量以及最優調度方案。其中N2i，j()表示水庫庫容從本時段初第i狀態Vi調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，H2i，j為本時段庫容從第i狀態調度至第j狀態的上下遊水位差，Q2i，j()為第2時段內發電引用流量，前述的式子中j＝1，2，…100，i可以取值1，2，…100。
如針對初始狀態為V246(Z＝212.35m)的情況，對全時期的總發電量N246，j()+f1j()進行比較，其中，理論上j＝1，2，…100，但是在實際計算過程中，根據餘留期(第1時段)的計算得知末狀態在V11～V146之間，故而j＝1，2，…46，大大減少了計算量，總發電量N246，j()+f1j()為區間灰數，區間灰數的比較可以參考以下文獻 [1]徐澤水，達慶利.區間數排序的可能度法及其應用[J].系統工程學報，2003，18(1)67～70. [2]徐澤水，達慶利區間數的排序方法研究.[J].系統工程，2001，19(11)94-96. [3]羅黨劉思峰灰色動態規劃研究[J].系統工程理論與實踐2004，(4)56-62. 根據文獻[1]、[2]、[3]，對於V246的第二時段的最優發電量最後得到當j＝46時，f246()取得最大值，且(萬kW*h)，因此相應的調度線為V246-V146-V01(根據水位-庫容關係表，該調度線也可以表示為212.35m-212.35m-190.00m)，該調度線就是V246對應的最優調度線。按同樣的方法，對所有可能的初始狀態，均可分別求出最優調度方案，表6中列舉了本時段部分優選計算值。
(3)第3～8時段 以步驟2中的方法為例，依次計算第3、第4、...、直到第8時段的最優發電量，最終得到第8時段的最優發電量i＝1，2，…100，j＝1，2，…100。
(4)第9時段 計算水庫第9時段(最後一個時段)所發的最優發電量其中N9j()表示水庫庫容從本時段初狀態V100調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，其中H9j為第9時段水庫庫容從初狀態V100調度至第j狀態Vj的上下遊水位差。由於初始狀態是一個固定值V9100，因此對V9100進行計算和優選，方法同步驟(2)，唯有不同之處是，這裡只是針對V9100這個狀態位進行計算，最後利用灰度比較公式進行動態規劃計算，得出最優調度路徑。
表7為本實施例全供水期調度最優成果，其最優調度線為218.24m-218.24m-218.24m-207.87m-202.80m-199.46m-199.46m-199.46m-190.00m。從表中可知利用灰色動態規劃方法計算得7月末水位為218.24m，預計調度期總發電量為[44372.88，56399.18](萬kW*h)。其中預計7月份發電量為[11064.92，11795.7](萬kW*h)，7月份實際徑流為21.2m3/s，發電量為11251.33萬kW*h。通過本次計算，可以得到7月末水位的較優解，然後再結合7月份初始、末水位已知的情況進行7月份的短期發電優化調度。在7月底又得到一組預見期較短精度更高的8-3月份的預報入庫流量，在218.24m的基礎上重新計算。這樣在上次調度的結果基礎上，進行預報-調度-再預報-再調度的滾動調度。最終調度結果可見表8。
當預報數據為一確切的實數時，灰色動態規劃模型就退化為普通的動態規劃方法。取與灰色動態規劃方法同樣的計算參數。對比普通動態規劃方法與灰色動態方法兩種計算結果的庫水位變化過程如圖3所示 其中調度線3為確定型(預報數據為白數)的水位變化過程線。其它為灰色動態規劃方法計算結果調度線2為全供水期(N＝9)初計算的水位變化過程線；調度線1是預報調度模型利用滾動調度在調度期結束後整個供水期實際的水位變化過程線。從變化趨勢可以得出這樣的結論當預報精度較高時，預報調度的結果同最優理想結果比較接近；當預報誤差較大時，該月的計算水位與最優水位相差也較大。預報數據越精確，預報調度的結果越理想。
水庫調度的成果很大程度上取決於徑流預報。隨著科技的發展，徑流預報的精度比以前有了較大提高，如何充分利用預報值成了調度工作者的一個新問題。事實上預報結果是不斷修正的，預見期越短，預報精度就越高。隨著過程的演進，當接到新的預報信息，可以根據新信息開展預報作業，給出新的徑流預報，用調度模型尋求相應的更新決策過程。循此漸進，直至該場調度過程結束。
與確定型動態規劃方法相比，灰色動態規劃方法考慮了徑流預報的不確定性，更符合工程實際；與隨機型動態規劃相比，該方法考慮了整個計算時段的預報值，充分利用了已知條件。通過預報調度的灰色動態規劃模型，可以得到兩個結果各月可用庫容(即時段初、末水位)和預期發電量。根據可用庫容可以指導電站短期優化發電調度，同時可以指導水庫的其它用水部門的用水需求；預期發電量可以使電站根據自身要求製作發電計劃，現在各電站通過競價上網，根據計算結果，可以在預知發電量範圍的前提下把握主動，依據自身發電情況合理報價。不僅如此，在預報精度足夠高的情況下，本方法能逼近最優理想解，提高發電量。
本方法的創新點在於徑流描述的不同，因為降雨、河道徑流等水文氣象因素總是隨機出現的；而在隨機型模型考慮了所有可能的概率，擴大了可能範圍；本方法結合徑流預報，用區間灰數描述徑流的不確定型，即考慮了隨機因素，又充分利用預報的已知信息；本發明方法中，徑流預報值為灰數，使得最後計算得到的最優發電量也是一個灰數，表面上看似增加了不確定性，但是其對應的調度曲線卻是唯一的，更加有利於生產單位執行水庫調度方案，符合工程的實際情況需要，這正是本發明方法最鮮明的優點。
表1水庫水位庫容關係曲線 表2水庫尾水流量關係曲線 表3供水期各月預報流量(m3/s)
表4供水期各月實測流量 表5第1時段優選 表6第2時段優選計算 表7全供水期調度最優成果 表8全供水期水位變化表(單位m)
權利要求
1.水庫預報調度的灰色動態規劃方法，對於處在調度期內的水庫，將介於調度期末目標庫容量與調度期初庫容量之間的水庫庫容進行離散化，得到庫容狀態集P＝{V1，V2，…，Vm}，V1對應調度期末目標庫容量，Vm對應調度期初庫容量，V1、Vm為已知數值；將調度期劃分為1，…t，…n共n個時段，其各個時段的徑流預報值範圍為q1()，q2()，…，qn()，其中qt()為灰數，t＝1，2，…，n，每個時段對應有m個最優發電量，對整個調度過程採用動態規劃逆序遞推方法，其具體步驟如下
(1)、計算水庫第1時段所發的發電量前述的發電量由m種狀態的庫容對應的發電量組成，其中針對水庫庫容從第i狀態Vi調度至目標庫容量V1所發的發電量為式中，i＝1，2，…m，A為水庫出力係數，H1i為第i狀態下的上下遊水位差，Q1i()為第1時段內發電引用流量，V1i為第1時段初的水庫庫容狀態，V01為第1時段末的水庫庫容狀態，T為第1時段的時間長度；
(2)、計算水庫第2時段所發的最優發電量對於第i狀態下的最優發電量為i可以取值1，2，…m，其中N2i，j()表示水庫庫容從本時段初第i狀態Vi調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，H2i，j為本時段庫容從第i狀態調度至第j狀態的上下遊水位差，Q2i，j()為第2時段內發電引用流量，
(3)、以步驟2中的方法為例，依次計算第3、第4、...、直到第n-1時段的最優發電量，第n-1時段的最優發電量
(4)、計算水庫第n時段所發的最優發電量其中Nnj()表示水庫庫容從本時段初狀態Vm調度至本時段末第j狀態Vj的發電量，本時段內發電引用流量其中Hnj為第n時段水庫庫容從初狀態Vm調度至第j狀態Vj的上下遊水位差。
全文摘要
水庫預報調度的灰色動態規劃方法，將水庫庫容進行離散化，調度期劃分為n個時段，對整個調度過程採用動態規劃逆序遞推方法，計算水庫第1時段所發的發電量；然後依次計算第2至最後時段所發的最優發電量，計算出最後時段所發的最優發電量也就得到了最優調度路徑。本發明考慮了徑流預報的不確定性，其徑流預報值為灰數，使得最後計算得到的最優發電量也是一個灰數，表面上看似增加了不確定性，但是其對應的調度曲線卻是唯一的，更加有利於生產單位執行水庫調度方案，符合工程的實際情況需要；與隨機型動態規劃相比，該方法考慮了整個計算時段的預報值，充分利用了已知條件，使得調度曲線更加接近於實際最理想曲線。
文檔編號G06Q10/00GK101149822SQ20071013391
公開日2008年3月26日 申請日期2007年10月15日 優先權日2007年10月15日
發明者馬志鵬 申請人:馬志鵬