CN113110067A - 一种小水电站的水头优化方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种小水电站的水头优化方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种小水电站的水头优化方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据小水电站的工作参数上下限作为约束条件，求解小水电站的最大发电效率；以各时段小水电站的发电总流量和水头作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力和总发电效率作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q‑Learning学习算法求解获得小水电站当前的最优水头。本发明通过调节小水电站的流量和水头，实现小水电站以最大出力和最大发电效率运行。

Description

一种小水电站的水头优化方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明属于小水电运行控制及智能算法控制领域，具体涉及一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化方法。
背景技术
小水电不仅可以改善能源结构和增加能源供应，而且可以保护生态环境和降低温室气体排放，大力发展小水电符合国家低碳化发展战略。但是，小水电的出力特性与发电流量及水头大小密切相关，波动性较大，尤其是径流式小水电站。当前的小水电站通常由几台小容量的发电机组成，甚至每台发电机的容量也不完全相同，其运行效率随着发电机的出力变化而变化。当小水电站总发电水流量和水头一定时，希望小水电站所有发电机的总出力和总效率最大，即需要对小水电站机组间的发电水流量和水头进行合理分配和控制，以达到站内发电机的运行效率最优的效果。然而，目前的小水电站运行方式缺乏理论指导，如站内发电机的开启数量，以及机组间的发电水流量及水头优化等问题，因此，研究一种小水电机组运行效率最大时水头优化法，实现站内机组发电总出力和总效率最大，以提高水资源的利用率，同时还可以为现有小水电站机组的优化运行提供理论依据。
发明内容
针对现有小水电站机组运行方式的不足，本发明提供一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化方法，通过调节小水电站发电水流量和水头，实现小水电站以最大出力和最大发电效率运行。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化方法，包括：
获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；
以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；
以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前的最优水头。
进一步的，小水电站的总发电效率构建的目标函数为：
Figure BDA0003075784200000021
式中，Pi(t)为第i个水轮机组在时段t的出力，n为小水电站的水轮机组数量，P(t)为小水电站在时段t的总出力，Q(t)为小水电站在时段t的流量，H(t)为小水电站在时段t的水头；ηmax(t)为小水电站在时段t的最大发电效率；
以工作参数的上下限作为约束条件的表达式为：
ηmin≤η(t)≤ηmax
Pmin≤P(t)≤Pmax
Pimin≤Pi(t)≤Pimax
Qmin≤Q(t)≤Qmax
Hmin≤H(t)≤Hmax
式中，η(t)为小水电站在时段t的发电效率，ηmin和ηmax分别为小水电站总发电效率的上下限，Pmin和Pmax分别为小水电站总出力的上下限，Pimin和Pimax分别为第i个水轮机组出力的上下限，Qmin和Qmax分别为小水电站总流量的上下限，Hmin和Hmax分别为小水电站水头的上下限。
进一步的，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站的最优水头时，根据动作策略和状态输入建立的Q-Learning算法模型为：
newQ(s,a)＝Q(s,a)+α(R(s,a)+γmaxQ(s′,a′)-Q(s,a))
式中，s表示由小水电站的总出力和总发电效率组成的输入状态，a表示由小水电站的发电总流量和水头组成的动作策略，Q(s,a)表示基于输入状态s和动作策略a的当前Q值，具体指小水电站的总发电效率；R(s,a)为基于输入状态s和动作策略a的奖励；α为学习效率，γ为折扣因子；maxQ(s′,a′)为在给定新的输入状态s′和行为策略a′下未来最大的奖励，newQ(s,a)为基于输入状态s和动作策略a得到的新的总发电效率。
进一步的，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站的最优水头，具体步骤包括：
(1)将小水电站当前的发电总效率和总出力作为Q-Learning算法模型的初始输入状态；
(2)根据ε贪婪策略在当前输入状态下执行某一运行策略：改变小水电站的发电总流量和水头，使小水电站的总出力和总发电效率达到一个新状态；
(3)根据Q-Learning算法模型更新得到新状态的Q值，即新状态的总发电效率；
(4)重复步骤(2)和(3)，直到小水电站的总发电效率达到最大发电效率；
(5)取当前达到最大发电效率所对应的动作策略，即发电总流量和水头，其中的水头即为小水电站的最优水头。
进一步的，所述方法还包括：利用小水电站历史运行数据，建立每台小水电机组在不同运行工况下的效率特性曲线，根据效率特征曲线求解得到最大效率所对应的水头，即为各台水电机组的最优水头。
一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化装置，包括：
初始状态获取模块，用于：获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；
最终状态计算模块，用于：以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、水流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；
最优水头求解模块，用于：以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前时段t的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前时段t的最优水头。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现上述任一技术方案所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一技术方案所述的方法。
有益效果
本发明方法以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，通过采用Q-Learning学习算法求解得到小水电站的最优水头，能够合理调节小水电站的工作水头，实现小水电站最大运行效率输出和最大功率输出，不仅可以提高小水电站的水资源利用率，而且还可以为现有小水电站机组的优化运行提供理论依据。
附图说明
图1是本申请实施例所述水头优化的流程图；
图2是本申请实施例所述Q-learning学习算法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。
实施例1
本实施例提供一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化方法，如图1所示，包括：
(1)获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力。
(2)以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、水流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；其中，小水电站的总发电效率构建的目标函数为：
Figure BDA0003075784200000041
式中，Pi(t)为第i个水轮机组在时段t的出力，n为小水电站的水轮机组数量，P(t)为小水电站在时段t的总出力，Q(t)为小水电站在时段t的流量，H(t)为小水电站在时段t的水头；ηmax(t)为小水电站在时段t的最大发电效率；
以工作参数的上下限作为约束条件的表达式为：
ηmin≤η(t)≤ηmax
Pmin≤P(t)≤Pmax
Pimin≤Pi(t)≤Pimax
Qmin≤Q(t)≤Qmax
Hmin≤H(t)≤Hmax
式中，η(t)为小水电站在时段t的发电效率，ηmin和ηmax分别为小水电站总发电效率的上下限，Pmin和Pmax分别为小水电站总出力的上下限，Pimin和Pimax分别为第i个水轮机组出力的上下限，Qmin和Qmax分别为小水电站总流量的上下限，Hmin和Hmax分别为小水电站水头的上下限。
(3)以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前时段t的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前时段t的最优水头。
首先，确定输入状态空间s和动作策略集合a：将各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总的发电效率η(t)作为状态输入，各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略。
然后，确定状态空间和动态策略的约束条件，包括小水电站工作参数的上下限：ηmin≤η(t)≤ηmax、Pmin≤P(t)≤Pmax、Pimin≤Pi(t)≤Pimax、Qmin≤Q(t)≤Qmax、Hmin≤H(t)≤Hmax。
再次，通过Q-learning学习算法，建立状态空间和动作策略的算法模型：
newQ(s,a)＝Q(s,a)+α(R(s,a)+γmaxQ(s′,a′)-Q(s,a))
式中，s表示由小水电站的总出力和总发电效率组成的输入状态，a表示由小水电站的发电总流量和水头组成的动作策略，Q(s,a)表示基于输入状态s和动作策略a的当前Q值，具体指小水电站的总发电效率；R(s,a)为基于输入状态s和动作策略a的奖励；α为学习效率，γ为折扣因子；maxQ(s′,a′)为在给定新的输入状态s′和行为策略a′下未来最大的奖励，newQ(s,a)为基于输入状态s和动作策略a得到的新的总发电效率。
最后，对以上建立的状态空间和动作策略的算法模型进行求解，如图2所示，具体步骤如下：
1)将小水电站当前的发电总效率和总出力作为Q-Learning算法模型的初始输入状态；
2)根据ε贪婪策略在当前输入状态下执行某一运行策略：改变小水电站的发电总流量和水头，使小水电站的总出力和总发电效率达到一个新状态；
3)根据Q-Learning算法模型更新得到新状态的Q值，即新状态的总发电效率；
4)重复步骤2)和3)，直到小水电站的总发电效率达到最大发电效率；
5)取当前达到最大发电效率所对应的动作策略，即发电总流量和水头，其中的水头即为小水电站的最优水头。
在更优的水头优化方法实施例中，利用小水电站历史运行数据，建立每台小水电机组在不同运行工况下的效率特性曲线，根据效率特征曲线求解得到最大效率所对应的水头，即为各单台水电机组的最优水头。还可为全部机组的整体最优水头提供辅助验证。
实施例2
本实施例提供一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化装置，包括：
初始状态获取模块，用于：获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；
最终状态计算模块，用于：以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；
最优水头求解模块，用于：以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前的最优水头。
本实施例各模块的具体工作原理与实施例1中所述方法相同，此处不再赘述。
实施例3
本实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现实施例1所述的方法。
实施例4
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述的方法。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化方法，其特征在于，包括：
获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；
以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；
以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前的最优水头。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，小水电站的总发电效率构建的目标函数为：
Figure FDA0003075784190000011
式中，Pi(t)为第i个水轮机组在时段t的出力，n为小水电站的水轮机组数量，P(t)为小水电站在时段t的总出力，Q(t)为小水电站在时段t的流量，H(t)为小水电站在时段t的水头；ηmax(t)为小水电站在时段t的最大发电效率；
以工作参数的上下限作为约束条件的表达式为：
ηmin≤η(t)≤ηmax
Pmin≤P(t)≤Pmax
Pimin≤Pi(t)≤Pimax
Qmin≤Q(t)≤Qmax
Hmin≤H(t)≤Hmax
式中，η(t)为小水电站在时段t的发电效率，ηmin和ηmax分别为小水电站总发电效率的上下限，Pmin和Pmax分别为小水电站总出力的上下限，Pimin和Pimax分别为第i个水轮机组出力的上下限，Qmin和Qmax分别为小水电站总流量的上下限，Hmin和Hmax分别为小水电站水头的上下限。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站的最优水头时，根据动作策略和状态输入建立的Q-Learning算法模型为：
newQ(s,a)＝Q(s,a)+α(R(s,a)+γmaxQ(s′,a′)-Q(s,a))
式中，s表示由小水电站的总出力和总发电效率组成的输入状态，a表示由小水电站的发电总流量和水头组成的动作策略，Q(s,a)表示基于输入状态s和动作策略a的当前Q值，具体指小水电站的总发电效率；R(s,a)为基于输入状态s和动作策略a的奖励；α为学习效率，γ为折扣因子；maxQ(s′,a′)为在给定新的输入状态s′和行为策略a′下未来最大的奖励，newQ(s,a)为基于输入状态s和动作策略a得到的新的总发电效率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站的最优水头，具体步骤包括：
(1)将小水电站当前的发电总效率和总出力作为Q-Learning算法模型的初始输入状态；
(2)根据ε贪婪策略在当前输入状态下执行某一运行策略：改变小水电站的发电总流量和水头，使小水电站的总出力和总发电效率达到一个新状态；
(3)根据Q-Learning算法模型更新得到新状态的Q值，即新状态的总发电效率；
(4)重复步骤(2)和(3)，直到小水电站的总发电效率达到最大发电效率；
(5)取当前达到最大发电效率所对应的动作策略，即发电总流量和水头，其中的水头即为小水电站的最优水头。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：利用小水电站历史运行数据，建立每台小水电机组在不同运行工况下的效率特性曲线，根据效率特征曲线求解得到最大效率所对应的水头，即为各台水电机组的最优水头。
6.一种基于Q-Learning学习算法的小水电站的水头优化装置，其特征在于，包括：
初始状态获取模块，用于：获取小水电站当前的发电总流量、工作水头，根据其计算小水站站当前的发电总效率和总出力；
最终状态计算模块，用于：以小水电站的总发电效率作为目标函数，并根据以下工作参数的上下限作为约束条件：小水电站总的发电效率、出力、流量、水头以及各机组的出力，求解小水电站的最大发电效率；
最优水头求解模块，用于：以各时段小水电站的发电总流量Q(t)和各时段小水电站的水头H(t)作为动作策略集合，以各时段小水电站的总出力P(t)和各时段小水电站的总发电效率η(t)作为输入状态空间，以小水电站当前的发电总效率和总出力作为初始状态，以小水电站的最大发电效率为最终状态，采用Q-Learning学习算法求解获得小水电站当前的最优水头。
7.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1～5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～5中任一项所述的方法。
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