CN108108838A - 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法 - Google Patents

一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108108838A
CN108108838A CN201711361523.9A CN201711361523A CN108108838A CN 108108838 A CN108108838 A CN 108108838A CN 201711361523 A CN201711361523 A CN 201711361523A CN 108108838 A CN108108838 A CN 108108838A
Authority
CN
China
Prior art keywords
msub
mrow
water
rainfall
flood
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711361523.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108108838B (zh
Inventor
杨炳良
陈瑞兴
李昌平
陈士永
温学明
曹春兰
金惠英
冯径
李胜
马玮骏
周爱霞
马辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Jinshui Information Technology Co Ltd
Huadian New Energy Ltd By Share Ltd Fujian Branch
Original Assignee
Nanjing Jinshui Information Technology Co Ltd
Huadian New Energy Ltd By Share Ltd Fujian Branch
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Jinshui Information Technology Co Ltd, Huadian New Energy Ltd By Share Ltd Fujian Branch filed Critical Nanjing Jinshui Information Technology Co Ltd
Priority to CN201711361523.9A priority Critical patent/CN108108838B/zh
Publication of CN108108838A publication Critical patent/CN108108838A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108108838B publication Critical patent/CN108108838B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明公开了一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法，针对上游无调空能力的季调节水电站水库运行特点，以调度期内水电站发电量最大为目标，采用降雨‑径流关系模型与场次洪水退水分析相结合的方法，对历史数据进行统计分析，确定了降雨径流系数和退水曲线，并设计发电优化调度算法。本发明将短期径流计算与水电站中长期发电优化调度计划相结合，改变了缺少降雨径流预报、调度预见期过短的局面，在确保防洪安全的前提下，减少弃水、提高水量利用率、增加电站发电量，最大限度地发挥水库的综合利用效益，提高水电站经济效益。

Description

一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法
技术领域
本发明涉及水利电力技术领域，具体涉及一种季调节水库优化调度方法。
背景技术
季调节水电站是具有季调节能力的水库，发电调度效益来源主要是水库水量的重复利用，即通过对未来入库流量的预测，利用预见期内进行预泄实现水库水量的效益获得，而实际运行中，影响调度效益结果的重点因素为水库的弃水率。我国南方地处中亚热带海洋性季风气候区的季调节水电站，库容较小，电站最大引用流量受限，蓄水期入库流量较大，导致汛期弃水现象普遍。以福建省古田鳌江流域的双口渡水电站为例，近10年年均弃水百分比(时段内弃水量与来水总量的比率)为18.3％，其中2010年达30.2％，该电站弃水现象在电站运行中较为普遍，这也意味着相当可观的优化调度提升空间。导致该现象的因素很多，包括：缺少降雨径流预测，调度预见期过短，水电站最大引用流量的约束等。因此，如何提供较为可靠的来水预测，并将其与水电站优化发电调度算法相结合，是提高电站的水量利用率的关键。
水库优化调度最基本的模型是线性规划模型(LP)、非线性规划(NLP)和动态规划模型(DP)，是50～70代研究应用的成果。Mannos等曾用LP方法直接寻求水库最优运行策略；Hall、Tauxe等应用Bellman动态规划最优化远离，先后研究提出NLP模型、DP模型，开创了确定性模型建立调度规则的途径。随着系统工程理论和现代计算机技术在水库优化调度领域的不断应用，各种形式的新模型与算法又相继出现。包括长、中、短期调度方法研究，随机性模型和确定性模型研究，及各种模型求解的网络流法、逐步优化算法、神经网络方法、遗传算法、聚合分解法、大系统分解协调算法研究等。随着理论研究的日渐成熟和完善，水库优化调度研究也更注重于与生产实际及决策人的经验相结合，注重研究成果向生产的转化，研究探讨适合某一具体河流或区域、简便实用、并为生产管理者所接受的水库调度模型及应用方法。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术，提出一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法，能够对降雨径流进行计算，并将降雨径流计算结果与水电站优化发电调度算法相结合，优化短期与中长期发电调度。
技术方案：一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法，包括如下步骤：
步骤1：对历史数据进行分析，得到流域降雨雨型特性以及不同雨型的发生月份，所述雨型特性包括锋面雨洪水、台风雨洪水以及非汛期洪水；
步骤2：根据电站历史数据，采用数字滤波法进行电站流域基流的分割计算，得到基流流量在汛期与非汛期的特性参数；其中，所述汛期由所述锋面雨洪水发生月份和台风雨洪水发生月份组成，所述非汛期为非汛期洪水发生月份；
步骤3：从历史数据中使用实测降雨和洪水资料计算各雨型降雨径流系数；其中，所述洪水资料包括径流深数据；
步骤4：采用所述雨型降雨径流系数与各雨型的当前降雨气象预测值或电站实测值相乘，计算出相应的地表径流过程；
步骤5：将所述地表径流过程结合所述基流流量在汛期与非汛期的特性参数，得到不同雨型对应的流域降雨-径流关系图；然后利用所述流域降雨-径流关系图计算各场次降雨的产流过程及产流量；
步骤6：采用相邻时段流量相关法确定电站综合退水曲线，然后利用所述综合退水曲线得到前期退水量；
步骤7：将所述前期退水量与所述步骤5确定的单次降雨产流量相加，完成降雨径流计算；
步骤8：根据步骤7的降雨径流计算得到给定调度期内入库流量过程，并给定水库始末水位，以调度期内水电站发电量最大为优化目标，优化发电调度计算。
进一步的，所述步骤2中，采用数字滤波法进行电站流域基流的分割计算时，使用向前-向后-向前3次滤波方式，滤波参数采用0.925，时间间隔取“日”，利用电站水库五年以上的逐日运行整编资料进行逐月基流计算。
进一步的，所述步骤3中，降雨径流系数α＝R/P；R是径流深，从所述洪水资料获得；P是流域平均降水量，根据所述实测降雨获得。
进一步的，所述步骤6中，流域的逐日流量消退过程用退水公式表示为：
Qtt＝Q0*e-at
式中，Qtt是t时刻退水流量；Q0是初始退水时刻流量；a为消退系数；e为自然对数的底数；
相邻时段选定△t＝1天，在连续5年历史洪水资料中选择峰后无雨的多次完整退水流量过程，在该过程线上摘录相邻时段的流量Qtt与Q(t+Δt)，将Qtt与Q(t+Δt)按对应相关点据点绘相关图，定出一条综合相关线即为电站综合退水曲线。
进一步的，所述步骤8中，目标函数为：
式中：E为调度期内电站总发电量，T为调度时段数，Pt为t时段的电站平均出力，△t为t时段的时段长；
约束条件：
式中：Zt、Zt,min、Zt,max为t时段末水库水位、最低水位和最高水位；Pt、Pt,min、Pt,max为t时段的电站平均出力、最小出力和最大出力；
Qoutt、Qoutt,min、Qoutt,max为t时段水库平均出库流量、最小出库流量和最大出库流量；
Zc为调度期末水库控制水位；ZT为整个调度期期末的实际水位值；
Wt、Wt+1为t时段初、末水库蓄水量；
Qint、Qoutt、△Qt为t时段水库的入库流量、出库流量、损失流量；
采用离散微分动态规划算法对目标函数进行求解，包括如下具体步骤：
S1：确定水库调度期初、末控制水位；
S2：确定廊道收敛标准ε、水库水位的初始离散步长△Z和运行轨迹收敛标准εV；
S3：假定一组初始解，即初始运行轨迹，以各时刻水库水位状态表示；
S4：在该轨迹的各时刻水库水位上依次加、减k·△Z而形成初始廊道；其中，k＝1或2，k取1表各时刻对应三个状态点，取2表各时刻对应五个状态点；
S5：判断廊道边界，若廊道上界超过水位上限，则改为上限水位，若廊道下界低于水位下限，则改为下限水位；
S6：根据廊道内各时刻状态点，按各时段不同状态组合，分别计算各组合下的各时段出库流量和出力，进而计算各组合的目标函数值，当某组合计算结果突破出力和或出库流量约束，记录下使目标函数取得最大值的状态转移路径，以此作为最优解，并记录下对应的各时段平均出力、发电流量、弃水流量统计指标；
S7：判断计算的最优轨迹与假设的初始运行轨迹是否满足运行轨迹收敛精度，若满足，则转入下一步，否则以最优轨迹作为新的初始运行轨迹，返回S4循环计算，直至收敛；
S8：减小离散步长为原步长的一半或四分之一，判断是否达到廊道收敛标准，若未收敛，则以上述步骤求得的最优运行轨迹作为初始运行轨迹，返回S4重新计算，直至廊道收敛，若收敛，则记录对应的统计指标，停止计算。
进一步的，所述步骤6中，在实际使用时，利用所述综合退水曲线得到前期退水量的方法为：根据需要退水的时段流量在所述综合退水曲线上查出对应的Q(t+Δt)，即为前期退水量，以此类推，直至查到稳定退水阶段。
有益效果：本发明根据季调节水库的特点，针对缺少降雨径流预报、现调度的预见期过短的问题，采用降雨-径流关系模型与不同雨型的场次洪水退水分析相结合的方法，对降雨径流进行计算，为水电站的来水预测提供较为可靠的参考；以调度期内水电站发电量最大为目标，将降雨径流计算结果与水电站优化发电调度算法相结合，提出电站的短期与中长期发电优化调度方法，为水电站的各调度期发电计划的编制提供可靠的决策支持，在确保防洪安全的前提下，减少弃水、提高水量利用率，对最大限度地发挥水库的综合利用效益有着显著作用。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的水电站的流域降雨-径流关系图；
图3为本发明的水电站的综合退水曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
如图1所示，一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法，包括如下步骤：
步骤1：基础资料审查处理。
资料是进行水电站优化调度研究的基础，审查内容包括基本资料的可靠性、一致性和代表性，具体可分为以下三部分。
(1)电站特性与曲线资料：
电站特性与曲线资料主要包括：电站特性表、流域水系图(含站网规划图)、水位库容曲线、各闸门泄流曲线、尾水水位流量关系曲线、机组N～H～Q曲线、机组运转特性曲线、水电站运行调度设计报告、水电站可行性研究报告、径流频率曲线、设计洪水过程线、工程平面布置图。
这类资料主要审查其可靠性，审查的方法可参照水文资料整编方法和要求进行，如：历年水位流量关系曲线对照检查，审查点距离差情况及定线的合理性；上下游的水量平衡及洪水流量、水位过程线的对照；流域暴雨过程和洪水过程的对照等，进行合理性分析，发现问题。
(2)电站历史与实时资料：
电站历史与实时资料主要包括：历年逐旬、逐月入库流量(包括建站前坝址流量)、出库流量、发电流量、弃水流量；历年逐旬、逐月平均坝上水位、尾水水位、水头和降雨量；历年逐旬旬初坝上水位、逐月月初坝上水位；历年逐旬、逐月发电量；近三年日数据，包括坝上水位、尾水位、入库流量、出库流量、发电流量、弃水流量。
这类资料主要审查其可靠性、一致性与代表性，要求资料系列长度要足够长，数据要足够准确，其资料特性要求能够很好反映总体特性。当电站资料系列较长时，系列代表性可通过长短系列均值对比、历史和实测的时序分析等进行审查；当电站资料系列较短，而邻近站洪水系列较长时，可与邻近流域资料长系列进行比较。
(3)资料的数值化处理：
在资料审查的基础上，对资料进行数值化处理，对图形资料进行离散化、数字化处理或进行函数拟合处理，包括：历年运行资料中弃水量的整理计算，对部分优化调度约束条件进行函数拟合。
步骤2：水电站弃水现象分析。
由于季调节水库，库容较小，电站最大引用流量受限，蓄水期入库流量较大，导致汛期弃水现象普遍。本实施例选取福建鳌江流域50多年数据进行分析，得知水电站弃水主要发生在3～9月份，弃水量化分析计算包括以下两部分：
(1)降雨量特性参数分析计算：
对3～9月份审查确认后的降雨量资料进行整编分析，计算多年平均降水量、最大年降水量、最小年降水量、最大年降水量和最小年降水量的大小之比；根据水库历史记录，计算汛期多年平均流量、最大年平均流量、最小年平均流量、多年最大月平均流量、最小月平均流量，据此，得到不同月份降雨特性。如，最大洪水多发生在5～9月份，4～6月份以锋面雨洪水为主，7～9月以台风雨洪水为主，具有暴雨历时短，雨量集中，洪水过程涨率较大的特点。
(2)弃水百分比计算：
为了更直观地对弃水现象进行描述，根据实测资料，计算弃水百分比，即时段内弃水量占时段来水总量的百分比，如：历年年均弃水百分比、多年月均弃水百分比分布。由计算结果可知，水电站每年均会产生可观的弃水量，在最大年降雨量里，福建鳌江流域双口度电站弃水量可达30％左右，这意味着如果能够准确预测降水径流，并与电站最大过水流量和发电流量进行协调，就能合理优化水库调度，减少不必要的弃水。
步骤3：入库径流计算。
对于上游缺少控制河道来水的水电站而言，必须根据上游降雨情况来计算其所产生的入库径流量。通过对历史洪水进行分析，查得某次降雨所产生的径流量，同时，考虑到有时候单次洪水过程并非由单一对应的降雨过程形成，还包括前期径流的退水流量影响，因此，本发明的入库径流量计算包括三个部分。
(1)基流分割计算：
流域的一次降雨过程，在流域出口断面所形成的流量过程线，是地表径流和地下径流的总和，而地下水补给河川径流的水量是河川的基本流量，称为基流，年际与年内变化较小。地表径流的汇流速度远大于地下径流，必须将地表径流和地下径流从本次降雨所形成的流量过程线中分割出来，这个过程称为基流分割。
传统的基流分割方法主要为图解法，该方法主观性强，计算繁杂，且精度难以保证，不便于大量的分析计算。还有用同位素示踪法来定量评估基流分割的结果，但该方法难以推广。在实践中经常采用自动分割技术进行基流分割，它易于利用计算机进行计算，可以克服图解法的主观性，且重复操作性强，比较常用的自动分割方法主要包括平滑最小值法、HYSEP程序法及数字滤波法。其中，数字滤波法为近年来国际上研究最为广泛的基流分割方法，得到的基流过程线比较平滑，符合水文中降雨－径流在汇流时的阻尼和迟滞效应。因此，本发明采用数字滤波法进行电站流域基流的分割计算。基流分割方程为：
Qdt＝f1Qd(t-1)+(1+f1)*0.5*(Qt-Q(t-1))
Qbt＝Qt-Qdt
式中，Qdt与Qd(t-1)分别是第t时刻与第t-1时刻的流域地表径流；Qt与Q(t-1)分别是第t时刻与第t-1时刻的流域总径流；Qbt是第t时刻的流域基流，f1是滤波参数。
使用向前-向后-向前3次滤波方式，滤波参数采用推荐值0.925的最优数字滤波方式，时间间隔取“日”，利用电站水库五年以上的逐日运行整编资料进行逐月基流计算，根据计算得到基流流量在汛期与非汛期的特性参数。例如，本实施例在汛期(4～9月)的基流流量的均值为7.67m3/s，在非汛期(10～3月)的基流流量的均值为3.42m3/s。
(2)降雨径流系数计算：
降雨径流系数是指某一场次的洪水所形成的径流深与形成这一径流深的流域平均降水量的比值，可按下式进行计算：
α＝R/P
式中，α是径流系数；R是径流深，为降水产生的总径流量与流域面积的比值，从所述洪水资料获得；P是流域平均降水量。
降雨径流系数是降雨-径流关系模型中的重要参数，常用的降雨-径流相关图的绘制方法是对流域内的历史蒸发、降雨和流量资料进行整理分析，通过多年资料分析确定流域基流、流域土壤最大缺水量Im、历年逐月平均日消退系数K等参数，最终确定流域降雨-径流相关图。但对流域内缺少水文站的蒸发资料与土壤信息的情况，难以使用传统绘制方法，本发明从流域特点出发，采用雨型降雨径流系数进行流域降雨-径流关系计算。即流域降雨雨型区分明确，如：4～6月份以锋面雨洪水为主，具有历时长，雨强小，降雨总量大的特点；而7～9月以台风雨洪水为主，具有暴雨历时短，雨量集中，洪水过程涨率较大的特点。
按照4～6月锋面雨洪水、7～9月台风雨洪水与10～3月非汛期洪水的分组选取水库连续5年的若干场场次降雨洪水过程，根据降雨径流系数计算公式，使用实测降雨、洪水资料进行各种雨型降雨径流系数的分析计算，发现流域的各雨型降雨径流系数基本稳定。如：锋面雨(4～6月)的降雨径流系数均值为0.398，台风雨(7～9月)的降雨径流系数均值为0.409，非汛期(10～3月)的降雨径流系数均值为0.328。再采用雨型降雨径流系数与各雨型的当前降雨气象预测值或电站实测值相乘，计算出相应的地表径流过程。再将地表径流过程结合结合基流分割的计算结果，即可绘制出水电站的流域不同雨型对应的降雨-径流关系图，如图2所示，利用该图可以计算出各场次降雨的产流过程及产流量。
(3)前期退水影响计算
利用前面的步骤可以推求中本次降雨的产流量及过程，前期退水影响需要进行另外计算。流域的逐日流量消退过程可以用退水公式表示：
Qtt＝Q0*e-at
式中，Qtt是t时刻流量；Q0是初始退水时刻流量；a为消退系数；e为自然对数的底数。本发相邻时段选定△t＝1天，适应电站历史资料系列较短情况，利用回归分析法进行系数确定误差较大，因此在退水公式的基础上采用相邻时段流量相关法进行电站综合退水曲线的确定。
根据选定的△t＝1天，在连续5年历史洪水资料中选择峰后无雨的多次完整退水流量过程，在该过程线上摘录相邻时段的流量Qtt与Q(t+Δt)，将Qtt与Q(t+Δt)按对应相关点据点绘相关图，定出一条综合相关线即为电站综合退水曲线。绘制出的综合退水曲线如图3所示。
在实际使用时，根据需要退水的时段流量在综合退水曲线上查出对应的Q(t+△t)，即为前期退水量，以此类推，直至查到稳定退水阶段。将计算结果与前面的单次降雨产流量结果相加，即可得到场次降雨对应的电站入库径流量及过程，完成降雨径流计算。
步骤4：优化发电调度计算
发电优化调度是已知水库的入流过程及综合利用要求，根据水库承担的水利任务与调度规则，在确保大坝安全的前提下，运用水库的调蓄能力，按照寻优准则得到最优运行策略及相应决策，实现有计划地对天然入库流量进行蓄泄，制定水电站及其水库的优化运行调度计划，达到充分利用水能，增加发电量和保证系统安全运行的目的，结果以直观的图形和表格形式显示出来，为运行人员做出决策提供决策支持。具体包含两部分：
(1)确定调度目标与约束条件：
本发明以调度期内水电站发电量最大为优化目标，即给定调度期内入库流量过程和水库始末水位，在考虑各种约束条件下，推求出电站在调度期内的出力过程，在满足各类约束条件的前提下使得水库在调度期内发电量最大。
季调节水电站，存在短期与中长期发电优化调度的运行需求，因此包括短期与中长期发电优化调度计算。
目标函数：
式中：E为调度期内电站总发电量，T为调度时段数，Pt为t时段的电站平均出力，△t为t时段的时段长。对于其他短期与中长期发电优化调度来说，采用同样的方法，修改调度时段数为对应时间间隔。
约束条件：
式中：Zt、Zt,min、Zt,max为t时段末水库水位、最低水位和最高水位；Pt、Pt,min、Pt,max为t时段的电站平均出力、最小出力和最大出力；
Qoutt、Qoutt,min、Qoutt,max为t时段水库平均出库流量、最小出库流量和最大出库流量；Zc为调度期末水库控制水位；ZT为整个调度期期末的实际水位值；Wt、Wt+1为t时段初、末水库蓄水量；Qint、Qoutt、△Qt为t时段水库的入库流量、出库流量、损失流量。
以上约束条件均非负。
(2)求解模型算法
本发明对水电站发电量最大模型的求解采用离散微分动态规划算法(DDDP法)，该算法可以有效减轻动态规划的“维数灾”问题，更适用于水库优化调度求解。其求解思路是将水库水位作为状态变量，对拟定的初始调度线进行离散，形成调度廊道，再结合优化目标根据动态规划的原理求解新的调度线，对比初始调度线，反复迭代最终求出最优解。具体计算步骤如下：
S1：确定水库调度期初、末控制水位；
S2：确定廊道收敛标准ε、水库水位的初始离散步长△Z和运行轨迹收敛标准εV；
S3：假定一组初始解，即初始运行轨迹，以各时刻水库水位状态表示；
S4：在该轨迹的各时刻水库水位上依次加、减k·△Z；其中，k＝1或2，k取1表各时刻对应三个状态点，取2表各时刻对应五个状态点；
S5：判断廊道边界，若廊道上界超过水位上限，则改为上限水位，若廊道下界低于水位下限，则改为下限水位；
S6：根据廊道内各时刻状态点，按各时段不同状态组合，分别计算各组合下的各时段出库流量和出力，进而计算各组合的目标函数值，当某组合计算结果突破出力和或出库流量约束，则给予一定惩罚，记录下使目标函数取得最大值的状态转移路径，以此作为最优解，并记录下对应的各时段平均出力、发电流量、弃水流量等统计指标；
S7：判断计算的最优轨迹与假设的初始运行轨迹是否满足运行轨迹收敛精度，即各时段的水位差绝对值是否满足精度要求，若满足，则转入下一步，否则以最优轨迹作为新的初始运行轨迹，返回S4循环计算，直至收敛；
S8：减小离散步长为原步长的一半或四分之一，判断是否达到廊道收敛标准，若未收敛，则以上述步骤求得的最优运行轨迹作为初始运行轨迹，返回S4重新计算，直至廊道收敛，若收敛，则记录对应的统计指标，停止计算。
本发明采用物理成因分析与数学方法相结合，机理分析包括弃水现象成因、径流产生原理、前次退水流量影响等，以发电量最大为优化准则，推求出发电调度优化方案结果，包括调度期内的逐时段水位、流量、出力、电量等计算值与相应统计值。通过绘制季调节水电站雨型降雨径流系数的降雨-径流关系图与综合退水曲线图，为电站调度工作提供便捷、有效的技术服务。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：对历史数据进行分析，得到流域降雨雨型特性以及不同雨型的发生月份，所述雨型特性包括锋面雨洪水、台风雨洪水以及非汛期洪水；
步骤2：根据电站历史数据，采用数字滤波法进行电站流域基流的分割计算，得到基流流量在汛期与非汛期的特性参数；其中，所述汛期由所述锋面雨洪水发生月份和台风雨洪水发生月份组成，所述非汛期为非汛期洪水发生月份；
步骤3：从历史数据中使用实测降雨和洪水资料计算各雨型降雨径流系数；其中，所述洪水资料包括径流深数据；
步骤4：采用所述雨型降雨径流系数与各雨型的当前降雨气象预测值或电站实测值相乘，计算出相应的地表径流过程；
步骤5：将所述地表径流过程结合所述基流流量在汛期与非汛期的特性参数，得到不同雨型对应的流域降雨-径流关系图；然后利用所述流域降雨-径流关系图计算各场次降雨的产流过程及产流量；
步骤6：采用相邻时段流量相关法确定电站综合退水曲线，然后利用所述综合退水曲线得到前期退水量；
步骤7：将所述前期退水量与所述步骤5确定的单次降雨产流量相加，完成降雨径流计算；
步骤8：根据步骤7的降雨径流计算得到给定调度期内入库流量过程，并给定水库始末水位，以调度期内水电站发电量最大为优化目标，优化发电调度计算。
2.根据权利要1所述的高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，所述步骤2中，采用数字滤波法进行电站流域基流的分割计算时，使用向前-向后-向前3次滤波方式，滤波参数采用0.925，时间间隔取“日”，利用电站水库五年以上的逐日运行整编资料进行逐月基流计算。
3.根据权利要1所述的高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，所述步骤3中，降雨径流系数α＝R/P；R是径流深，从所述洪水资料获得；P是流域平均降水量，根据所述实测降雨获得。
4.根据权利要1所述的高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，所述步骤6中，流域的逐日流量消退过程用退水公式表示为：
Qtt＝Q0*e-at
式中，Qtt是t时刻退水流量；Q0是初始退水时刻流量；a为消退系数；e为自然对数的底数；
相邻时段选定Δt＝1天，在连续5年历史洪水资料中选择峰后无雨的多次完整退水流量过程，在该过程线上摘录相邻时段的流量Qtt与Q(t+Δt)，将Qtt与Q(t+Δt)按对应相关点据点绘相关图，定出一条综合相关线即为电站综合退水曲线。
5.根据权利要1所述的高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，所述步骤8中，目标函数为：
<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>*</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow>
式中：E为调度期内电站总发电量，T为调度时段数，Pt为t时段的电站平均出力，Δt为t时段的时段长；
约束条件：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>S</mi> <mi>t</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>min</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>Qout</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>min</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Qout</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Qout</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>=</mo> <mi>Z</mi> <mi>c</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>W</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>W</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Qin</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>Qout</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;Delta;Q</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;times;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> <mo>&amp;times;</mo> <mn>3600</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：Zt、Zt,min、Zt,max为t时段末水库水位、最低水位和最高水位；Pt、Pt,min、Pt,max为t时段的电站平均出力、最小出力和最大出力；
Qoutt、Qoutt,min、Qoutt,max为t时段水库平均出库流量、最小出库流量和最大出库流量；
Zc为调度期末水库控制水位；ZT为整个调度期期末的实际水位值；
Wt、Wt+1为t时段初、末水库蓄水量；
Qint、Qoutt、ΔQt为t时段水库的入库流量、出库流量、损失流量；
采用离散微分动态规划算法对目标函数进行求解，包括如下具体步骤：
S1：确定水库调度期初、末控制水位；
S2：确定廊道收敛标准ε、水库水位的初始离散步长ΔZ和运行轨迹收敛标准εV；
S3：假定一组初始解，即初始运行轨迹，以各时刻水库水位状态表示；
S4：在该轨迹的各时刻水库水位上依次加、减k·ΔZ而形成初始廊道；其中，k＝1或2，k取1表各时刻对应三个状态点，取2表各时刻对应五个状态点；
S5：判断廊道边界，若廊道上界超过水位上限，则改为上限水位，若廊道下界低于水位下限，则改为下限水位；
S6：根据廊道内各时刻状态点，按各时段不同状态组合，分别计算各组合下的各时段出库流量和出力，进而计算各组合的目标函数值，当某组合计算结果突破出力和或出库流量约束，记录下使目标函数取得最大值的状态转移路径，以此作为最优解，并记录下对应的各时段平均出力、发电流量、弃水流量统计指标；
S7：判断计算的最优轨迹与假设的初始运行轨迹是否满足运行轨迹收敛精度，若满足，则转入下一步，否则以最优轨迹作为新的初始运行轨迹，返回S4循环计算，直至收敛；
S8：减小离散步长为原步长的一半或四分之一，判断是否达到廊道收敛标准，若未收敛，则以上述步骤求得的最优运行轨迹作为初始运行轨迹，返回S4重新计算，直至廊道收敛，若收敛，则记录对应的统计指标，停止计算。
6.根据权利要4或5所述的高水量利用率的季调节水库优化调度方法，其特征在于，所述步骤6中，在实际使用时，利用所述综合退水曲线得到前期退水量的方法为：根据需要退水的时段流量在所述综合退水曲线上查出对应的Q(t+Δt)，即为前期退水量，以此类推，直至查到稳定退水阶段。
CN201711361523.9A 2017-12-18 2017-12-18 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法 Active CN108108838B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711361523.9A CN108108838B (zh) 2017-12-18 2017-12-18 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711361523.9A CN108108838B (zh) 2017-12-18 2017-12-18 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108108838A true CN108108838A (zh) 2018-06-01
CN108108838B CN108108838B (zh) 2021-08-27

Family

ID=62216571

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711361523.9A Active CN108108838B (zh) 2017-12-18 2017-12-18 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108108838B (zh)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109948842A (zh) * 2019-03-12 2019-06-28 大连理工大学 一种控制水库水位变动频率的水电站长期优化调度方法
CN110912200A (zh) * 2019-10-21 2020-03-24 贵州电网有限责任公司 一种梯级水电站优化调度系统、方法及安全电网系统
CN110991688A (zh) * 2019-10-15 2020-04-10 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 基于气象数值预报的水库调度预警方法
CN111598724A (zh) * 2020-05-19 2020-08-28 四川革什扎水电开发有限责任公司 一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法
CN111768310A (zh) * 2020-06-11 2020-10-13 中国水利水电科学研究院 一种水库补水潜力的预测方法、装置及电子设备
CN111915173A (zh) * 2020-07-23 2020-11-10 云南电网有限责任公司 一种梯级小水电站优化调度关键因素的筛选方法
CN112819377A (zh) * 2021-02-26 2021-05-18 澜途集思生态科技集团有限公司 一种基于时间序列分析的水库水量调节方法
CN113077167A (zh) * 2021-04-16 2021-07-06 中山大学 一种面向出入库径流的水文情势变化分析方法
CN113379134A (zh) * 2021-06-18 2021-09-10 武汉大学 一种针对多年调节水库的智能调度方法
CN113642256A (zh) * 2021-10-12 2021-11-12 北京恒润安科技有限公司 一种基于主题数据库的实用闸门启闭优化方法
CN113705931A (zh) * 2021-09-17 2021-11-26 中国长江电力股份有限公司 一种利用k最邻近法预测径流要素的方法
CN113919685A (zh) * 2021-10-08 2022-01-11 中国水利水电科学研究院 一种优化生态流量分配的方法
CN114548511A (zh) * 2022-01-18 2022-05-27 广西电网有限责任公司 一种低水头水电站群下游水库日平均入库流量的预测方法
CN115270525A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 武汉市规划研究院 一种构建双exp函数径流系数设计模型的方法以及系统
CN115712800A (zh) * 2022-11-24 2023-02-24 国能大渡河流域水电开发有限公司 一种水库水位波动处理方法
US20230071484A1 (en) * 2020-04-28 2023-03-09 China Three Gorges Corporation Method for forecasting runoff under influence of upstream reservoir group by utilizing forecasting errors
CN117454674A (zh) * 2023-12-25 2024-01-26 长江水利委员会水文局 一种水电站实时生态流量智能动态调控方法
CN117674293A (zh) * 2023-12-07 2024-03-08 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 一种梯级水电站的长期发电优化调度方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106682810A (zh) * 2016-11-17 2017-05-17 三峡大学 巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法
US20170145813A1 (en) * 2015-11-25 2017-05-25 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for computing zonal flow rates in reservoir wells
CN107423258A (zh) * 2017-06-30 2017-12-01 华电电力科学研究院 水能利用提高率改进算法及梯级水电站调度效益评价系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170145813A1 (en) * 2015-11-25 2017-05-25 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for computing zonal flow rates in reservoir wells
CN106682810A (zh) * 2016-11-17 2017-05-17 三峡大学 巨型水电站动态投产下跨流域梯级水电站群长期运行方法
CN107423258A (zh) * 2017-06-30 2017-12-01 华电电力科学研究院 水能利用提高率改进算法及梯级水电站调度效益评价系统

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘玉洪等: "西双版纳人工群落林地径流量的初步研究", 《土壤侵蚀与水土保持学报》 *
唐海华: "乌溪江梯级水电站隐随机优化调度方案", 《水电自动化与大坝检测》 *
巩轶欧等: "场次洪水径流分割方法实例分析", 《水利科技》 *
张革等: "不同基流分割方法在香溪河流域的应用对比研究", 《长江流域资源与环境》 *
林素彬等: "深圳市松子坑水库消涨带生态护坡研究", 《人民珠江》 *
王殿武: "《河流生态治理恢复保护集成技术研究与实践》", 31 August 2016, 辽宁科学技术出版社 *

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109948842A (zh) * 2019-03-12 2019-06-28 大连理工大学 一种控制水库水位变动频率的水电站长期优化调度方法
CN109948842B (zh) * 2019-03-12 2022-12-02 大连理工大学 一种控制水库水位变动频率的水电站长期优化调度方法
CN110991688B (zh) * 2019-10-15 2022-06-07 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 基于气象数值预报的水库调度预警方法
CN110991688A (zh) * 2019-10-15 2020-04-10 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 基于气象数值预报的水库调度预警方法
CN110912200A (zh) * 2019-10-21 2020-03-24 贵州电网有限责任公司 一种梯级水电站优化调度系统、方法及安全电网系统
US20230071484A1 (en) * 2020-04-28 2023-03-09 China Three Gorges Corporation Method for forecasting runoff under influence of upstream reservoir group by utilizing forecasting errors
CN111598724A (zh) * 2020-05-19 2020-08-28 四川革什扎水电开发有限责任公司 一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法
CN111598724B (zh) * 2020-05-19 2022-07-22 四川革什扎水电开发有限责任公司 一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法
CN111768310A (zh) * 2020-06-11 2020-10-13 中国水利水电科学研究院 一种水库补水潜力的预测方法、装置及电子设备
CN111768310B (zh) * 2020-06-11 2024-03-19 中国水利水电科学研究院 一种水库补水潜力的预测方法、装置及电子设备
CN111915173A (zh) * 2020-07-23 2020-11-10 云南电网有限责任公司 一种梯级小水电站优化调度关键因素的筛选方法
CN112819377A (zh) * 2021-02-26 2021-05-18 澜途集思生态科技集团有限公司 一种基于时间序列分析的水库水量调节方法
CN113077167A (zh) * 2021-04-16 2021-07-06 中山大学 一种面向出入库径流的水文情势变化分析方法
CN113077167B (zh) * 2021-04-16 2022-07-19 中山大学 一种面向出入库径流的水文情势变化分析方法
CN113379134B (zh) * 2021-06-18 2022-04-29 武汉大学 一种针对多年调节水库的智能调度方法
CN113379134A (zh) * 2021-06-18 2021-09-10 武汉大学 一种针对多年调节水库的智能调度方法
CN113705931A (zh) * 2021-09-17 2021-11-26 中国长江电力股份有限公司 一种利用k最邻近法预测径流要素的方法
CN113919685A (zh) * 2021-10-08 2022-01-11 中国水利水电科学研究院 一种优化生态流量分配的方法
CN113642256A (zh) * 2021-10-12 2021-11-12 北京恒润安科技有限公司 一种基于主题数据库的实用闸门启闭优化方法
CN114548511A (zh) * 2022-01-18 2022-05-27 广西电网有限责任公司 一种低水头水电站群下游水库日平均入库流量的预测方法
CN115270525A (zh) * 2022-09-27 2022-11-01 武汉市规划研究院 一种构建双exp函数径流系数设计模型的方法以及系统
CN115712800A (zh) * 2022-11-24 2023-02-24 国能大渡河流域水电开发有限公司 一种水库水位波动处理方法
CN117674293A (zh) * 2023-12-07 2024-03-08 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司 一种梯级水电站的长期发电优化调度方法及装置
CN117454674A (zh) * 2023-12-25 2024-01-26 长江水利委员会水文局 一种水电站实时生态流量智能动态调控方法
CN117454674B (zh) * 2023-12-25 2024-04-09 长江水利委员会水文局 一种水电站实时生态流量智能动态调控方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108108838B (zh) 2021-08-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108108838A (zh) 一种高水量利用率的季调节水库优化调度方法
CN103793795B (zh) 基于gis技术的水电站水电调度计划生成及仿真方法
CN103049671B (zh) 一种自适应气候变化的水库多目标优化调度图编制方法
CN106485346A (zh) 一种混联水库提前蓄水多目标优化调度方法
WO2015033269A1 (en) A control system for operation of irrigation canals
CN115271304A (zh) 基于气候变化的跨流域调水工程优化调度方法
CN101899820B (zh) 面向河流生态系统保护的流域地表水可利用量确定方法
CN110232479A (zh) 一种城市水库防洪补偿优化调度方法
Wali Estimating hydropower potential of an ungauged stream
Alrayess et al. Different design techniques in determining reservoir capacity
CN114548609B (zh) 一种面向生态发电供水的水资源协同调配方法
He et al. Regional groundwater prediction model using automatic parameter calibration SCE method for a coastal plain of Seto Inland Sea
CN111126693B (zh) 基于上游水库运行对下游电站发电能力影响的调度方法
Bieri et al. Modelling and analysis of hydropeaking in alpine catchments equipped with complex hydropower schemes
CN111047213B (zh) 基于多要素联合判别的中长期水资源量临界预警指标方法
Ayenew et al. Multi-purpose reservoir operation analysis in the Blue Nile Basin, Ethiopia
Zhu et al. Modeling a river-lake interaction system in the Tonle sap lake area.
Drakaki Optimizing the management of small hydroelectric plants: from the synergetic operation of the turbine system to day-ahead energy forecasting
Brenes Brenes Hydropower modelling of continental europe using emps
Sakki Disentangling flow-energy transformations for small hydropower plants: from reverse engineering to uncertainty assessment and calibration
Marselina et al. A discharge estimation model using a spatial correlation method in Cipanunjang-Cileunca Reservoir, Bandung District, West Java Province
Lönnberg et al. Flexibility and regulation capability of hydropower systems to balance large amounts of wind power: Influence of plant properties and hydrological conditions
Varfolomejeva et al. Algorithm of smart control system operation of small hydropower plant
Huynh et al. Assessing reservoir system operation for downstream flood regulation, a case study for the Red River-VietNam
Shi et al. Water Goes Where? A Water Resource Allocation Method Based on Multi-Objective Decision-Making

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant