CN102518092B - 梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，首先，以调度期内梯级最小时段出力最大为优化目标，建立梯级水库优化模型目标函数；输入梯级水库参数及初始状态等基本信息，通过该梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件的验证后，得到梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合，再输入标准遗传算法进行优化计算，得到对应的时段水位区间，再定义新的水位寻优空间，进行算法终止条件判断，直至满足终止条件并输出最优水位组合方式。本发明在保障梯级水库防凌安全的同时，兼顾电网安全运行需求，使梯级电站水能效益得到最大程度发挥。

Description

梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法
技术领域
本发明属于水利工程水电站优化设计技术领域，具体涉及一种梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法。
背景技术
随着梯级水电站水库综合利用任务日益繁重，跨省区电网互联、互供电交易规模的扩大，梯级水电调度出现多目标、多约束、诸多利益群体关系错综复杂的局面。水电调度运行方式安全性、经济性、合理性、合法性面临严峻挑战，对电网安全稳定高效运行和梯级水库水量统一调度管理工作构成重大影响。对于梯级水电站水库防凌安全问题，通过对水库的合理调度来调节河段凌汛情况具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，在保障梯级水库防凌安全的同时，兼顾电网安全运行需求，使梯级电站水能效益得到最大程度发挥。
本发明所采用的技术方案是，一种梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、建立梯级水库优化模型
以调度期内梯级最小时段出力最大为优化目标，建立梯级水库优化模型目标函数：
max N = Min Σ m = 1 M N ( m , t ) ( t = 1,2 , L , T ) ,
其中，N为梯级最小时段出力；N(m，t)表示第m级电站第t时段平均出力；m和t分别为电站序号和时段序号；M和T分别为梯级电站总数和时段总数；
步骤2、将已知的梯级水库参数及初始状态等基本信息，输入到步骤1中得到的梯级水库优化模型目标函数中，设置该梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件，得到梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合；
将得到的梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合，输入标准遗传算法进行优化计算，由标准遗传算法经选择、杂交、变异操作得到该多组各级水库水位组合对应的时段水位区间，再根据得到的多组时段水位区间中的最大值和最小值定义新的水位寻优空间，最终进行算法终止条件判断，如满足终止条件，则退出循环，并输出最优水位组合方式；如不满足终止条件，则将新的寻优空间重新输入标准遗传算法进行循环，直至满足终止条件并输出最优水位组合方式。
步骤2中，梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件包括：
a水量平衡约束条件：
V(m，t+1)＝V(m，t)+(QI(m，t)-QO(m，t))×Δt，其中，QI(m，t)和QO(m，t)分别表示第m级电站第t时段入库、出库流量；V(m，t)和V(m，t+1)分别表示第m级电站第t时段末、时段初库容；
b蓄水位限制条件：
Zmin(m，t)≤Z(m，t)≤Zmax(m，t)，其中，Z(m，t)表示第m级电站第t时段水位，Zmax(m，t)和Zmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段水位变化上限、下限；
c出库流量约束条件：
QOmin(m，t)≤QO(m，t)≤QOmax(m，t)，其中，QO(m，t)表示第m级电站第t时段出库流量，QOmax(m，t)和QOmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段出库流量约束上限值、下限值；
d电站出力限制条件：
Nmin(m，t)≤N(m，t)≤Nmax(m，t)，其中，N(m，t)表示第m级电站第t时段出力，Nmax(m，t)和Nmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段出力约束上限值、下限值；
e水位边界条件：
Z(m，1)＝Zc，Z(m，T+1)＝Ze，其中，Z(m，1)和Z(m，T+1)分别表示第m级电站调度期始水位、调度期末水位；Zc和Ze分别表示调度期始、调度期末水库蓄水水位；
f流量平衡约束条件：
QI(m+1，t)＝QO(m，t)+q(m，t)，其中，，QI(m+1，t)表示第(m+1)级水库第t时段入库流量，QO(m，t)表示第m级水库第t时段出库流量，q(m，t)表示第t时段相邻两站之间区间流量；
其中，将a水量平衡约束条件、c出库流量约束条件以及d电站出力限制条件均转换成水位Z为约束变量的约束关系。
步骤2中的约束条件遗传算法具体实现方法是：
对于第i个水库，将调度期分为两个阶段，将1～(T-1)时段作为第一阶段，将(T-1)～T时段作为第二阶段；第一阶段以调度初始水位Z0(i)开始起调，控泄得第T-2时段末水库水位变化范围Z0；然后以第T-1时段末水位Z(i，T-1)作为第二阶段末水位，将当前时段按照允许出库流量约束控泄得第T-1时段初水位变化范围Z1，将区间Z0，Z1取交集并在所得交集内随机生成第(T-2)时段末水位，记作Z(i，T-2)；如此循环，至全部时段计算完毕，即可生成第i个水库全部时段水位变化的一组个体序列。
步骤2中，算法终止条件为算法循环次数满足给定值，或者是算法寻优精度满足给定值。
本发明方法的有益效果是，考虑到梯级电站的防凌、发电及电网安全运行等综合目标，以调度期内梯级最小时段出力最大为优化目标，建立梯级水库优化模型目标函数，并综合考虑模型水力、电力及电网等约束条件，再通过改进加速遗传算法对梯级长系列径流资料进行调节计算，并综合考虑下游河道过流安全、区间引水及灌溉用水等综合利用要求的基础上，制定梯级水电站水库防凌库容的优化配置方案。现有研究方法不能系统考虑梯级水电站的多目标综合利用要求，不能充分挖掘梯级水电站的电力及径流补偿优势，一定程度上限制了水电优势的发挥。可见，与现有研究成果相比，本发明方法具有系统性、可行性和可操作性。
附图说明
图1是本发明方法的计算流程图；
图2是本发明中遗传算法可转化水力约束条件的实现详细过程。
具体实施方式
本实施例以刘家峡水库防凌库容为例。刘家峡水库防凌库容的作用是存蓄防凌期上游来水量超出防凌控制流量的部分，在防凌控制流量一定的情况下，防凌库容的大小取决于上游来水量的大小，上游来水量大，需要的防凌库容亦大。刘家峡水库预留防凌库容的大小，不仅影响梯级电站发电出力的均衡性，而且影响梯级保证出力的大小，在设计枯水段梯级出力完全均衡的情况下，应保证梯级出力达到最大值。刘家峡水库现行防凌库容配置方案不能深刻反映上游径流丰枯变化情况及梯级水库之间的电力补偿作用，限制了黄河上游水能优势资源的发挥和下游河段防凌安全效益。
本发明梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，包括以下步骤：
步骤1、建立梯级水库优化模型
黄河上游梯级水电站水库群主要用于调峰，提高梯级保证出力。因此，以调度期内梯级最小时段出力最大为优化目标，建立梯级水库优化模型目标函数：
max N = Min Σ m = 1 M N ( m , t ) ( t = 1,2 , L , T ) ,
其中，N为梯级最小时段出力；N(m，t)表示第m级电站第t时段平均出力；m和t分别为电站序号和时段序号；M和T分别为梯级电站总数和时段总数。
该模型的目的就是使梯级电站为电网提供尽可能大的、均匀可靠的出力，充分发挥梯级电站的容量效益。
步骤2、如图1所示，将已知的梯级水库参数及初始状态等基本信息，输入到步骤1中得到的梯级水库优化模型目标函数中，设置该梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件，得到梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合；
将得到的梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合，输入标准遗传算法进行优化计算，由标准遗传算法经选择、杂交、变异操作得到该多组各级水库水位组合对应的时段水位区间，再根据得到的多组时段水位区间中的最大值和最小值定义新的水位寻优空间，最终进行算法终止条件判断，如满足终止条件，则退出循环，并输出最优水位组合方式；如不满足终止条件，则将新的寻优空间重新输入标准遗传算法进行循环，直至满足终止条件并输出最优水位组合方式。其中，算法终止条件为算法循环次数满足给定值，或者是算法寻优精度满足给定值。
梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件包括：
a水量平衡约束条件：
V(m，t+1)＝V(m，t)+(QI(m，t)-QO(m，t))×Δt，其中，QI(m，t)和QO(m，t)分别表示第m级电站第t时段入库、出库流量；V(m，t)和V(m，t+1)分别表示第m级电站第t时段末、时段初库容；
b蓄水位限制条件：
Zmin(m，t)≤Z(m，t)≤Zmax(m，t)，其中，Z(m，t)表示第m级电站第t时段水位，Zmax(m，t)和Zmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段水位变化上限、下限；
c出库流量约束条件：
QOmin(m，t)≤QO(m，t)≤QOmax(m，t)，其中，QO(m，t)表示第m级电站第t时段出库流量，QOmax(m，t)和QOmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段出库流量约束上限值、下限值；
d电站出力限制条件：
Nmin(m，t)≤N(m，t)≤Nmax(m，t)，其中，N(m，t)表示第m级电站第t时段出力，Nmax(m，t)和Nmin(m，t)分别表示第m级电站第t时段出力约束上限值、下限值；
e水位边界条件：
Z(m，1)＝Zc，Z(m，T+1)＝Ze，其中，Z(m，1)和Z(m，T+1)分别表示第m级电站调度期始水位、调度期末水位；Zc和Ze分别表示调度期始、调度期末水库蓄水水位；
f流量平衡约束条件：
QI(m+1，t)＝QO(m，t)+q(m，t)，其中，QI(m+1，t)表示第(m+1)级水库第t时段入库流量，QO(m，t)表示第m级水库第t时段出库流量，q(m，t)表示第t时段相邻两站之间区间流量；
其中，a水量平衡约束条件、c出库流量约束条件以及d电站出力限制条件为可转化约束条件，将a水量平衡约束条件、c出库流量约束条件以及d电站出力限制条件均转换成水位Z为约束变量的约束关系。
如图2所示为可转化水力约束条件的实现详细过程，即根据逐步优化算法两阶段寻优原理，对于第i个水库，将调度期分为两个阶段，即将1～(T-1)时段作为第一阶段，将(T-1)～T时段作为第二阶段。第一阶段以调度初始水位Z0(i)开始起调，控泄得第一阶段(即第T-2时段)末水库水位变化范围Z0；然后以第(T-1)时段末水位Z(i，T-1)作为第二阶段末水位，将当前时段按照允许出库流量约束控泄得第二阶段(即第T-1时段)初水位变化范围Z1，将区间Z0，Z1取交集并在所得交集内随机生成第(T-2)时段末水位，记作Z(i，T-2)；如此循环，至全部时段计算完毕，即可生成第i个水库全部时段水位变化的一组个体序列，该个体变量值均满足始末水位约束、水位及泄流约束及水量平衡等可转化约束。
鉴于梯级水库群联合优化调度涉及众多水力、电力的约束条件，本发明方法提出“分类假设、逆序循环”的改进遗传算法，并在收集黄河上游多年来水、电网安全运行及区间引水及灌溉资料的基础上，采用上述优化算法对所建模型进行求解计算。遗传算法是一种模拟自然界生物进化规律和染色体交换机制的全局、并行优化算法。本发明步骤3的是加速遗传算法，即将标准遗传算法经两次迭代后最优个体优化变量分布区域作为变量新的寻优空间，由此使算法寻优能力更具稳健性。加速遗传算法能从全局出发，将整个梯级水电系统视为一复杂系统，并通过不断压缩算法寻优区域，使变量变化区域不断向最优区域靠近，由此保证了算法的全局收敛功能。

Claims (2)

1.一种梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 
步骤1、建立梯级水库优化模型 
以调度期内梯级最小时段出力最大为优化目标，建立梯级水库优化模型目标函数： 
Figure FDA0000446866380000011
其中，N为梯级最小时段出力；N(m,t)表示第m级电站第t时段平均出力；m和t分别为电站序号和时段序号；M和T分别为梯级电站总数和时段总数； 
步骤2、将已知的梯级水库参数及初始状态等基本信息，输入到步骤1中得到的梯级水库优化模型目标函数中，设置该梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件，得到梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合； 
所述梯级水库的水力约束条件以及电力约束条件包括： 
a水量平衡约束条件： 
V(m,t+1)＝V(m,t)+(QI(m,t)-QO(m,t))×Δt，其中，QI(m,t)和QO(m,t)分别表示第m级电站第t时段入库、出库流量；V(m,t)和V(m,t+1)分别表示第m级电站第t时段末、时段初库容； 
b蓄水位限制条件： 
Zmin(m,t)≤Z(m,t)≤Zmax(m,t)，其中，Z(m,t)表示第m级电站第t时段水位，Zmax(m,t)和Zmin(m,t)分别表示第m级电站第t时段水位变化上限、下限； 
c出库流量约束条件： 
QOmin(m,t)≤QO(m,t)≤QOmax(m,t)，其中，QO(m,t)表示第m级电站第t时段出库流量，QOmax(m,t)和QOmin(m,t)分别表示第m级电站第t时段出库流量约束上限值、下限值； 
d电站出力限制条件： 
Nmin(m,t)≤N(m,t)≤Nmax(m,t)，其中，N(m,t)表示第m级电站第t时段出力，Nmax(m,t)和Nmin(m,t)分别表示第m级电站第t时段出力约束上限值、下限值； 
e水位边界条件： 
Z(m,1)＝Zc,Z(m,T+1)＝Ze，其中，Z(m,1)和Z(m,T+1)分别表示第m级电站调度期始水位、调度期末水位；Zc和Ze分别表示调度期始、调度期末水库蓄水水位； 
f流量平衡约束条件： 
QI(m+1,t)＝QO(m,t)+q(m,t)，其中，QI(m+1,t)表示第(m+1)级水库第t时段入库流量，QO(m,t)表示第m级水库第t时段出库流量，q(m,t)表示第t时段相邻两站之间区间流量； 
其中，将a水量平衡约束条件、c出库流量约束条件以及d电站出力限制条件均转换成水位Z为约束变量的约束关系； 
将得到的梯级水库可行运行方式对应的多组各级水库水位组合，输入标准遗传算法进行优化计算，由标准遗传算法经选择、杂交、变异操作得到该多组各级水库水位组合对应的时段水位区间，再根据得到的多组时段水位区间中的最大值和最小值定义新的水位寻优空间，最终进行算法终止条件判断，如满足终止条件，则退出循环，并输出最优水位组合方式；如不满足终 止条件，则将新的寻优空间重新输入标准遗传算法进行循环，直至满足终止条件并输出最优水位组合方式， 
其中约束条件遗传算法具体实现方法是： 
对于第i个水库，将调度期分为两个阶段，将1～(T-1)时段作为第一阶段，将(T-1)～T时段作为第二阶段；第一阶段以调度初始水位Z0(i)开始起调，控泄得第T-2时段末水库水位变化范围Z0；然后以第T-1时段末水位Z(i,T-1)作为第二阶段末水位，将当前时段按照允许出库流量约束控泄得第T-1时段初水位变化范围Z1，将区间Z0,Z1取交集并在所得交集内随机生成第(T-2)时段末水位，记作Z(i,T-2)；如此循环，至全部时段计算完毕，即可生成第i个水库全部时段水位变化的一组个体序列。 
2.按照权利要求1所述的梯级水电站水库防凌库容优化配置设计方法，其特征在于，步骤2中，所述算法终止条件为算法循环次数满足给定值，或者是算法寻优精度满足给定值。 
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