CN114677064B - 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法 - Google Patents

一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114677064B
CN114677064B CN202210583907.XA CN202210583907A CN114677064B CN 114677064 B CN114677064 B CN 114677064B CN 202210583907 A CN202210583907 A CN 202210583907A CN 114677064 B CN114677064 B CN 114677064B
Authority
CN
China
Prior art keywords
reservoir
stability
optimality
cascade
cooperative
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.)
Active
Application number
CN202210583907.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114677064A (zh
Inventor
官学文
冯宝飞
徐雨妮
李玉荣
许银山
张晶
张俊
秦嘉楠
田逸飞
张潇
李洁
杨雁飞
曾明
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.)
Bureau of Hydrology Changjiang Water Resources Commission
Original Assignee
Bureau of Hydrology Changjiang Water Resources Commission
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 Bureau of Hydrology Changjiang Water Resources Commission filed Critical Bureau of Hydrology Changjiang Water Resources Commission
Priority to CN202210583907.XA priority Critical patent/CN114677064B/zh
Publication of CN114677064A publication Critical patent/CN114677064A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114677064B publication Critical patent/CN114677064B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • 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
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • 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
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy 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
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/20—Hydro energy

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明提供一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，包括以下步骤：分别构建非合作与合作机制下的梯级水库发电效益模型，以日尺度长时间系列径流资料为模型输入数据；利用改良的水循环算法求解以上模型，从而获得两种机制下梯级水库发电效益；确定发电效益的合作增量，并采用指标法对其进行再分配；量化系统最优性与稳定性；采用合作博弈法耦合以上两种性能指数；依据耦合指数向量对备选方案进行排序，并结合梯级水库群的合作增益计算水库的最终效益分配。首次提出采用合作博弈来耦合最优性与稳定性指标，并提出相应的决策支持技术，对于协调各水库利益冲突，达成对其相对有利的、且现实可行的调度策略具有重要意义。

Description

一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法
技术领域
本发明涉及水库调度多目标决策领域，尤其涉及一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法。
背景技术
水库是实现径流调节的重要工程措施，为高效发挥水库的调蓄作用，基于水库之间具有密切的水力联系和电力联系，水库调度逐步实现从分散管理向联合管理的转变。这种调度方法从流域整体出发，统筹兼顾各方面因素，对上下游、干支流水库实行一体化管理，其实质是一种通过水库之间完全合作最终达成系统最大效益的调度模式。然而，这种方法从社会规划者的角度出发，仅考虑了系统的整体效益（即系统最优性），忽略了单个水库的自我优化属性及其管理者的合作意愿（即现实稳定性）；因此，该类调度模式现实可操作性不高。在此背景下，为兼顾系统最优性和现实稳定性，产生了多种基于保证单个水库利益下的系统效益分配方式，而不同的分配方式体现的正是决策者在最优效益与最稳定方案之间的权衡。为科学合理分配效益，实现水资源可持续管理，本发明基于博弈论耦合方法，提出了一个综合考虑系统层面最优性与个体层面稳定性的评价指标，使得能够快速识别在集体最优性与个体可接受性之间取得有效折中的决策方案。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，实现梯级水库多目标调度的有效决策。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本发明提供了一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，包括以下步骤：
S1、分别构建合作机制下的梯级水库发电效益模型，径流资料系列是以日为时段长的河流多年径流数据；
S2、利用改进后的水循环算法求解合作机制下与非合作机制下的梯级水库发电效益模型，并计算合作机制下的梯级水库发电效益增量；
S3、基于指标法计算合作增益的再分配；
S4、量化系统的最优性与稳定性；
S5、计算基于合作博弈的耦合指数；
S6、依据耦合指数向量对备选方案进行排序，并计算水库的最终效益分配。
进一步，所述S1中，合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为：
Figure 713641DEST_PATH_IMAGE001
（1）
Figure 872090DEST_PATH_IMAGE002
Figure 114852DEST_PATH_IMAGE003
（2）
Figure 776778DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 446793DEST_PATH_IMAGE005
表示梯级水库群的最大发电量，单位为
Figure 295801DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure 545516DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 61948DEST_PATH_IMAGE008
个水库在时段
Figure 902866DEST_PATH_IMAGE009
的平均出力，单位为
Figure 239169DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 823734DEST_PATH_IMAGE011
表示时段长，单位为时；
Figure 460252DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 472070DEST_PATH_IMAGE008
的水库出力系数；
Figure 764511DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 887188DEST_PATH_IMAGE008
个水库在时段
Figure 378212DEST_PATH_IMAGE009
的发电流量，单位为
Figure 826511DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 137407DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 267037DEST_PATH_IMAGE008
个水库在时段
Figure 612567DEST_PATH_IMAGE009
的平均发电水头，单位为
Figure 966188DEST_PATH_IMAGE016
；
Figure 29959DEST_PATH_IMAGE017
为梯级水库的个数；
设置合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件：
水量平衡约束
Figure 760018DEST_PATH_IMAGE018
（3）
Figure 163317DEST_PATH_IMAGE019
水量联系约束
Figure 687840DEST_PATH_IMAGE020
（4）
Figure 238907DEST_PATH_IMAGE021
水库库容约束
Figure 778516DEST_PATH_IMAGE022
（5）
Figure 833059DEST_PATH_IMAGE023
水库下泄约束
Figure 731745DEST_PATH_IMAGE024
（6）
Figure 504529DEST_PATH_IMAGE025
水库出力约束
Figure 841969DEST_PATH_IMAGE026
（7）
Figure 751020DEST_PATH_IMAGE027
边界约束
Figure 882924DEST_PATH_IMAGE028
（8）
Figure 80687DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 956239DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 985375DEST_PATH_IMAGE031
分别为第
Figure 288180DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 769977DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 183641DEST_PATH_IMAGE034
末的库容，单位为
Figure 270546DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 744252DEST_PATH_IMAGE036
表示第
Figure 978925DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 196279DEST_PATH_IMAGE037
的入流，单位为
Figure 934428DEST_PATH_IMAGE038
；
Figure 782298DEST_PATH_IMAGE039
表示第
Figure 238688DEST_PATH_IMAGE040
个水库在时段
Figure 994154DEST_PATH_IMAGE033
允许的平均下泄，单位为
Figure 117968DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure 667898DEST_PATH_IMAGE042
表示第
Figure 611583DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 374003DEST_PATH_IMAGE037
的区间流量，单位为
Figure 86744DEST_PATH_IMAGE043
；
Figure 73154DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 504136DEST_PATH_IMAGE045
表示第
Figure 601405DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 434231DEST_PATH_IMAGE037
末可允许的最小和最大的库容，单位为
Figure 794806DEST_PATH_IMAGE046
，在汛期为汛线水位和防洪高水位对应的库容，在非汛期为死库容和兴利库容；
Figure 447504DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 348464DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure 35797DEST_PATH_IMAGE049
表示第
Figure 364010DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 504005DEST_PATH_IMAGE037
可允许的最小、最大的下泄，以及平均下泄，单位为
Figure 943076DEST_PATH_IMAGE050
；
Figure 484916DEST_PATH_IMAGE051
、
Figure 1608DEST_PATH_IMAGE052
和
Figure 628899DEST_PATH_IMAGE053
表示第
Figure 137241DEST_PATH_IMAGE032
个水库在时段
Figure 268008DEST_PATH_IMAGE037
允许的最小、最大出力以及平均出力，单位为
Figure 938023DEST_PATH_IMAGE054
；
Figure 52610DEST_PATH_IMAGE055
表示第
Figure 99063DEST_PATH_IMAGE032
个水库的调度期末库容，单位为
Figure 349916DEST_PATH_IMAGE056
；
Figure 190833DEST_PATH_IMAGE057
表示第
Figure 58295DEST_PATH_IMAGE032
个水库的调度期初始库容，单位为
Figure 642860DEST_PATH_IMAGE058
。
进一步，所述S2中，非合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为：
Figure 13799DEST_PATH_IMAGE059
（9）
其中，
Figure 25617DEST_PATH_IMAGE060
；
Figure 114796DEST_PATH_IMAGE061
表示第
Figure 440735DEST_PATH_IMAGE032
个水库在调度期内的最大发电效益，单位为
Figure 666180DEST_PATH_IMAGE062
；
设置所述非合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件与所述合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件一致。
进一步，所述S2中，所述合作机制下的梯级水库发电效益增量为：
Figure 380058DEST_PATH_IMAGE063
（10）
其中，
Figure 690954DEST_PATH_IMAGE064
表示梯级水库合作增益，单位为
Figure 820584DEST_PATH_IMAGE065
；
Figure 166114DEST_PATH_IMAGE066
表示合作机制下梯级水库总发电效益，单位为
Figure 519735DEST_PATH_IMAGE067
；
Figure 583506DEST_PATH_IMAGE068
表示非合作机制下第
Figure 313565DEST_PATH_IMAGE032
水库个体发电效益，单位为
Figure 513602DEST_PATH_IMAGE069
。
进一步，所述S3的实现方式为：
S301、分析划定水库不同的特征指标及参数；
S302、基于所述不同的特征参数指标，计算在所述特征参数指标下，各水库参数所占比例，并依据所述比例，对所述合作机制下的梯级水库发电效益增量进行分配；
S303、将基于所述不同的特征指标的分配方案视为梯级水库群合作增益分配备选方案集；
Figure 241387DEST_PATH_IMAGE070
（11）
其中，
Figure 526874DEST_PATH_IMAGE071
表示第
Figure 795045DEST_PATH_IMAGE072
水库的按照第
Figure 115168DEST_PATH_IMAGE073
种备选方案占比所获得的合作增益分配量，单位为
Figure 76170DEST_PATH_IMAGE074
；
Figure 52217DEST_PATH_IMAGE075
表示第
Figure 858499DEST_PATH_IMAGE072
水库关于第
Figure 33128DEST_PATH_IMAGE073
种备选方案在所有水库中的占比；
Figure 165032DEST_PATH_IMAGE076
表示梯级水库合作增益，单位为
Figure 425112DEST_PATH_IMAGE077
；
Figure 238347DEST_PATH_IMAGE078
表示第
Figure 267483DEST_PATH_IMAGE072
水库的第
Figure 835868DEST_PATH_IMAGE073
种备选方案。
进一步，所述S4的实现方式为：
S401、量化系统的社会最优性：采用基于目标规划的最小二乘解量化效益分配方案的系统最优性，公式为：
Figure 323524DEST_PATH_IMAGE079
（12）
Figure 737188DEST_PATH_IMAGE080
（13）
其中，
Figure 824093DEST_PATH_IMAGE081
表示第
Figure 297799DEST_PATH_IMAGE082
水库在五种备选方案下获得的最优效益分配值，单位为
Figure 532471DEST_PATH_IMAGE083
；
Figure 484247DEST_PATH_IMAGE084
表示第
Figure 691237DEST_PATH_IMAGE082
水库在第
Figure 335845DEST_PATH_IMAGE085
种备选方案中的增益分配值，单位为
Figure 792234DEST_PATH_IMAGE086
；
Figure 813280DEST_PATH_IMAGE087
表示第
Figure 405935DEST_PATH_IMAGE088
种备选方案的社会最优性值，即代表在方案下所有水库主体的不满意度之和最小；
S402、采用改进的权利指数量化水库的合作意愿，公式为：
Figure 424707DEST_PATH_IMAGE089
（14）
其中，
Figure 368392DEST_PATH_IMAGE090
表示第
Figure 193129DEST_PATH_IMAGE091
水库在第
Figure 905870DEST_PATH_IMAGE092
种备选方案下的权利指数，反映其对j方案的合作倾向；
S403、采用权利指数的变异系数来衡量方案的稳定性，公式为：
Figure 626701DEST_PATH_IMAGE093
（15）
Figure 260945DEST_PATH_IMAGE094
（16）
Figure 358214DEST_PATH_IMAGE095
（17）
其中，
Figure 191041DEST_PATH_IMAGE096
表述第
Figure 348353DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案下所有水库权利指数的变异系数；也即第
Figure 266630DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案的稳定性指数，直接反映了所有水库的接受程度；
Figure 370852DEST_PATH_IMAGE098
是表示第
Figure 792606DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案下所有水库权利指数的标准差；
Figure 120819DEST_PATH_IMAGE099
表示第
Figure 526393DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案下所有水库权利指数的算术平均值；
Figure 231044DEST_PATH_IMAGE100
表示第
Figure 976146DEST_PATH_IMAGE091
水库在第
Figure 475260DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案下的权利指数，反映其对第
Figure 102551DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案的合作倾向；
Figure 345313DEST_PATH_IMAGE101
表示在第
Figure 7239DEST_PATH_IMAGE097
种备选方案下所有水库权利指数的算术平均值。
进一步，所述S5的实现方式为：
S501、对公平性与稳定性量化结果进行归一化处理，使其映射于[0,1]范围内，并生成二元向量，公式为：
Figure 677255DEST_PATH_IMAGE102
（18）
Figure 995103DEST_PATH_IMAGE103
（19）
其中，
Figure 775978DEST_PATH_IMAGE104
和
Figure 292410DEST_PATH_IMAGE105
分别表示第
Figure 398906DEST_PATH_IMAGE106
种备选方案的社会最优性与稳定性的归一化值；
S502、引入系数向量
Figure 789DEST_PATH_IMAGE107
对二者进行线性加权，公式为：
Figure 788616DEST_PATH_IMAGE108
式中：
Figure 159554DEST_PATH_IMAGE109
表示最优性与稳定性的线性加权向量；
Figure 436952DEST_PATH_IMAGE110
和
Figure 254692DEST_PATH_IMAGE111
分别是最优性与稳定性的线性权重系数；
Figure 642948DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 71655DEST_PATH_IMAGE113
分别表示所有备选方案社会最优性与稳定性归一化值所组成的向量；
S503、通过最小化加权向量
Figure 254375DEST_PATH_IMAGE114
与基本向量
Figure 96429DEST_PATH_IMAGE115
的偏差来寻找当二者有效折中时的最优线性权重系数向量：
Figure 22797DEST_PATH_IMAGE116
（21）
其中，
Figure 306011DEST_PATH_IMAGE117
表示五种备选方案的公平性量化结果的归一化向量；
Figure 925211DEST_PATH_IMAGE118
表示五种备选方案的稳定性量化结果的归一化向量；
S504、根据矩阵的微分性质，利用上述目标函数的一阶导数可以得到上式的最优条件为：
Figure 723403DEST_PATH_IMAGE119
（22）
S505、借助MatLab计算所述公式（22）中，最优线性组合系数
Figure 719040DEST_PATH_IMAGE120
并做归一化处理：
Figure 653498DEST_PATH_IMAGE121
（23）
Figure 646862DEST_PATH_IMAGE122
（24）
其中，
Figure 932350DEST_PATH_IMAGE123
和
Figure 466100DEST_PATH_IMAGE124
分别是
Figure 520643DEST_PATH_IMAGE125
和
Figure 481646DEST_PATH_IMAGE126
归一化后的结果；
S506、将所述公式（24）的结果带入到所述公式（20）中，以得到最优性与稳定性的耦合指数：
Figure 192113DEST_PATH_IMAGE127
（25）
其中，
Figure 263974DEST_PATH_IMAGE128
表示最优性与稳定性的耦合指数向量。
进一步，所述S6的实现方式为：
Figure 704183DEST_PATH_IMAGE129
（26）
其中，
Figure 570508DEST_PATH_IMAGE130
表示第
Figure 33850DEST_PATH_IMAGE131
水库的最终效益分配，单位为
Figure 643823DEST_PATH_IMAGE132
；
Figure 938538DEST_PATH_IMAGE133
表示第
Figure 975764DEST_PATH_IMAGE134
水库在最优方案下分配效益，单位为
Figure 926403DEST_PATH_IMAGE135
；
Figure 340066DEST_PATH_IMAGE136
为耦合指数最小时对应的方案；
Figure 489288DEST_PATH_IMAGE137
表示非合作机制下第
Figure 962995DEST_PATH_IMAGE138
水库个体发电效益，单位为
Figure 932088DEST_PATH_IMAGE139
。
本发明的有益效果为：通过计算水库调度方案的最优性和稳定性，并基于博弈论耦合方法，构建一个可综合考虑系统层面高效性与个体层面可接受性的评价指标，该指标能够在最优性与稳定性两个性能准则之间取得有效折中，从而科学合理的实现梯级水库群调度决策。实施简便易行，结果简单明了。对比现有技术，首次提出采用合作博弈来耦合最优性与稳定性指标，进而提出相应的决策支持技术，对于协调各水库利益冲突，进而达成对各水库相对有利的、且现实可行的调度策略具有重要意义。
附图说明
图1 为本发明一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法流程图；
图2为方案最优性与稳定性的耦合结果；
图3为梯级最终效益分配结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，包括以下步骤：
本专利以长江流域溪洛渡、向家坝、三峡以及葛洲坝四座水库发电效益分配为例进行说明：
S1和S2，以日尺度流量数据系列，分别构建合作机制下和非合作机制下的梯级水库发电效益模型，并利用改进后的水循环算法求解合作机制下与非合作机制下的梯级水库发电效益模型，采用合作机制下的梯级水库总效益减去非合作机制下的总效益，从而获得梯级水库联调的发电效益增量，结果如表1所示。
其中，改进后的水循环算法，可参见A modified water cycle algorithm forlong-term multi-reservoir optimization [J]. Applied Soft Computing, 2018.71:371-332.
梯级水库发电效益模型构建主要基于目标函数和约束条件。其中，合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为梯级水库群的最大发电量，非合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为单个水库在调度期内的最大发电效益。合作机制下和非合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件一致，主要包括水量平衡约束、水量联系约束、水库库容约束、水库下泄约束、水库出力约束、边界约束等。
表1 基于合作与非合作机制梯级水库调度效益方案 单位:亿
Figure 87126DEST_PATH_IMAGE140
Figure 90854DEST_PATH_IMAGE141
S3、基于指标法计算合作增益的再分配；
分析划定水库不同的特征指标及参数，其中包括最大库容、保证出力、装机容量、年平均发电量以及移民人数等五项主要特征参数；基于上述不同的特征参数指标的实际值，计算溪洛渡、向家坝、三峡以及葛洲坝四个水库在各参数下所占比例，并依据所述比例，对梯级水库联调的发电增量进行再分配。基于上述合作增益分配结果，可确定包含5种方案的备选方案集及各水库在5种备选方案中的相对理想方案，结果见表2。
表2 基于特征参数的合作增益分配方案 单位:亿
Figure 735462DEST_PATH_IMAGE140
Figure 191851DEST_PATH_IMAGE142
S4、量化系统的最优性与稳定性；
采用基于目标规划的最小二乘解量化五种增益分配方案的系统最优性，四个电站在五种备选方案的最优性指数见表3。
表3 方案的最优性指数 单位：无量纲
Figure 150579DEST_PATH_IMAGE143
然后，采用改进的权利指数衡量方案的稳定性，从而表征四座水库对该方案的接受程度。结果如表4所示。
表4各电站的权利指数值及方案的最稳定性指数 单位：无量纲
Figure 8814DEST_PATH_IMAGE144
S5和S6、计算基于合作博弈的耦合指数，并依据耦合指数向量对备选方案进行排序，并计算水库的最终效益分配。
所述S5和S6中，为了便于两种性能评估准则的耦合，首先，对表3与表4中的方案的最优性与稳定性量化结果进行归一化处理，使其映射于[0,1]范围内，结果见表5。
表5 方案最优性与稳定性归一化值 单位：无量纲
Figure 824323DEST_PATH_IMAGE145
然后，引入系数向量对各方案下的最优性与稳定性归一化值进行线性加权，得到二者的线性加权向量；建立方案最优性与稳定性的耦合优化模型，得到可使二者有效折中的最优线性权重系数向量，并做归一化处理后，代入线性加权向量中，从而得到最优性与稳定性的耦合指数。结果如图2所示。依据耦合指数向量对备选方案进行排序，且值越小方案综合性能越好。
依据图2中五种特征参数下的方案的综合性能值（最优性与稳定性的耦合值）可知：基于装机容量的效益补偿方案整体性能最好（0.134），而基于移民人数的效益补偿方案整体性能最差（0.375），因此建议采用前者进行增益分配。
S6、计算最终增益分配。
所述S6中，依据溪洛渡、向家坝、三峡以及葛洲坝四个水库在装机容量下的比例值，结合其联调相对于单独调度的发电效益增益，即可确定当同时考虑系统最优性与稳定性时四个水库的增益分配方案，结果如图3所示。
提出从系统最优性与个体可接受性权衡的角度来进行梯级水库群发电效益补偿决策，并分别采用最小二乘解与权利指数来分别量化最优性与稳定性；
采用博弈论对系统最优性与个体稳定性指标进行耦合，缓解各水库对某一方案的偏好。本技术方法有助于缓解梯级水库群多目标调度下水资源利用冲突，对于水资源可持续利用具有重要意义，具有重要的推广使用价值。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求。

Claims (5)

1.一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、分别构建合作机制下的梯级水库发电效益模型，径流资料系列是以日为时段长的河流多年径流数据；
S2、利用改进后的水循环算法求解合作机制下与非合作机制下的梯级水库发电效益模型，并计算合作机制下的梯级水库发电效益增量；
S3、基于指标法计算合作增益的再分配；
S4、量化系统的最优性与稳定性；
S5、计算基于合作博弈的耦合指数；
S6、依据耦合指数向量对备选方案进行排序，并计算水库的最终效益分配；
所述S3的实现方式为：
S301、分析划定水库不同的特征指标及参数；
S302、基于所述不同的特征参数指标，计算在所述特征参数指标下，各水库参数所占比例，并依据所述比例，对所述合作机制下的梯级水库发电效益增量进行分配；
S303、将基于所述不同的特征指标的分配方案视为梯级水库群合作增益分配备选方案集；
Figure 789785DEST_PATH_IMAGE001
（11）
其中，
Figure 503794DEST_PATH_IMAGE002
表示第
Figure 863232DEST_PATH_IMAGE003
水库的按照第
Figure 925866DEST_PATH_IMAGE004
种备选方案占比所获得的合作增益分配量，单位为
Figure 862598DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 239352DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 515613DEST_PATH_IMAGE003
水库关于第
Figure 326312DEST_PATH_IMAGE004
种备选方案在所有水库中的占比；
Figure 625706DEST_PATH_IMAGE007
表示梯级水库合作增益，单位为
Figure 930785DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 327132DEST_PATH_IMAGE009
表示第
Figure 669251DEST_PATH_IMAGE003
水库的第
Figure 252679DEST_PATH_IMAGE004
种备选方案；
所述S4的实现方式为：
S401、量化系统的社会最优性：采用基于目标规划的最小二乘解量化效益分配方案的系统最优性，公式为：
Figure 112182DEST_PATH_IMAGE010
（12）
Figure 300718DEST_PATH_IMAGE011
（13）
其中，
Figure 876056DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 9097DEST_PATH_IMAGE013
水库在五种备选方案下获得的最优效益分配值，单位为
Figure 531345DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 636704DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 960107DEST_PATH_IMAGE013
水库在第
Figure 721390DEST_PATH_IMAGE016
种备选方案中的增益分配值，单位为
Figure 578487DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 866249DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 986652DEST_PATH_IMAGE019
种备选方案的社会最优性值，即代表在方案下所有水库主体的不满意度之和最小；
S402、采用改进的权利指数量化水库的合作意愿，公式为：
Figure 31968DEST_PATH_IMAGE020
（14）
其中，
Figure 505806DEST_PATH_IMAGE021
表示第
Figure 585758DEST_PATH_IMAGE022
水库在第
Figure 611483DEST_PATH_IMAGE023
种备选方案下的权利指数，反映其对j方案的合作倾向；
S403、采用权利指数的变异系数来衡量方案的稳定性，公式为：
Figure 144095DEST_PATH_IMAGE024
（15）
Figure 936471DEST_PATH_IMAGE025
（16）
Figure 808612DEST_PATH_IMAGE026
（17）
其中，
Figure 67555DEST_PATH_IMAGE027
表述第
Figure 399048DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案下所有水库权利指数的变异系数；也即第
Figure 667218DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案的稳定性指数，直接反映了所有水库的接受程度；
Figure 393866DEST_PATH_IMAGE029
是表示第
Figure 823710DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案下所有水库权利指数的标准差；
Figure 393231DEST_PATH_IMAGE030
表示第
Figure 402776DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案下所有水库权利指数的算术平均值；
Figure 46247DEST_PATH_IMAGE031
表示第
Figure 725621DEST_PATH_IMAGE032
水库在第
Figure 454542DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案下的权利指数，反映其对第
Figure 2198DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案的合作倾向；
Figure 500176DEST_PATH_IMAGE033
表示在第
Figure 599719DEST_PATH_IMAGE028
种备选方案下所有水库权利指数的算术平均值；
所述S5的实现方式为：
S501、对公平性与稳定性量化结果进行归一化处理，使其映射于[0,1]范围内，并生成二元向量，公式为：
Figure 815937DEST_PATH_IMAGE034
（18）
Figure 901704DEST_PATH_IMAGE035
（19）
其中，
Figure 519767DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 39479DEST_PATH_IMAGE037
分别表示第
Figure 742993DEST_PATH_IMAGE038
种备选方案的社会最优性与稳定性的归一化值；
S502、引入系数向量
Figure 898031DEST_PATH_IMAGE039
对二者进行线性加权，公式为：
Figure 432918DEST_PATH_IMAGE040
式中：
Figure 811946DEST_PATH_IMAGE041
表示最优性与稳定性的线性加权向量；
Figure 940439DEST_PATH_IMAGE042
和
Figure 430326DEST_PATH_IMAGE043
分别是最优性与稳定性的线性权重系数；
Figure 836031DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 120382DEST_PATH_IMAGE045
分别表示所有备选方案社会最优性与稳定性归一化值所组成的向量；
S503、通过最小化加权向量
Figure 736171DEST_PATH_IMAGE046
与基本向量
Figure 29749DEST_PATH_IMAGE047
的偏差来寻找当二者有效折中时的最优线性权重系数向量：
Figure 539228DEST_PATH_IMAGE048
（21）
其中，
Figure 463322DEST_PATH_IMAGE049
表示五种备选方案的公平性量化结果的归一化向量；
Figure 363144DEST_PATH_IMAGE050
表示五种备选方案的稳定性量化结果的归一化向量；
S504、根据矩阵的微分性质，利用目标函数的一阶导数可以得到上式的最优条件为：
Figure 506419DEST_PATH_IMAGE051
（22）
S505、借助MatLab计算所述公式（22）中，最优线性组合系数
Figure 73666DEST_PATH_IMAGE052
并做归一化处理：
Figure 903082DEST_PATH_IMAGE053
（23）
Figure 290201DEST_PATH_IMAGE054
（24）
其中，
Figure 987899DEST_PATH_IMAGE055
和
Figure 612915DEST_PATH_IMAGE056
分别是
Figure 675549DEST_PATH_IMAGE057
和
Figure 363013DEST_PATH_IMAGE058
归一化后的结果；
S506、将所述公式（24）的结果带入到所述公式（20）中，以得到最优性与稳定性的耦合指数：
Figure 536506DEST_PATH_IMAGE059
（25）
其中，
Figure 750449DEST_PATH_IMAGE060
表示最优性与稳定性的耦合指数向量。
2.根据权利要求1所述的一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，其特征在于：所述S1中，合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为：
Figure 983985DEST_PATH_IMAGE061
（1）
Figure 408013DEST_PATH_IMAGE062
Figure 385196DEST_PATH_IMAGE063
（2）
Figure 453646DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 858083DEST_PATH_IMAGE065
表示梯级水库群的最大发电量，单位为
Figure 18674DEST_PATH_IMAGE066
；
Figure 2811DEST_PATH_IMAGE067
表示第
Figure 988084DEST_PATH_IMAGE068
个水库在时段
Figure 625739DEST_PATH_IMAGE069
的平均出力，单位为
Figure 430884DEST_PATH_IMAGE070
；
Figure 562919DEST_PATH_IMAGE071
表示时段长，单位为时；
Figure 668279DEST_PATH_IMAGE072
表示第
Figure 352201DEST_PATH_IMAGE068
的水库出力系数；
Figure 175800DEST_PATH_IMAGE073
表示第
Figure 95215DEST_PATH_IMAGE068
个水库在时段
Figure 258343DEST_PATH_IMAGE069
的发电流量，单位为
Figure 441063DEST_PATH_IMAGE074
；
Figure 797963DEST_PATH_IMAGE075
表示第
Figure 458752DEST_PATH_IMAGE068
个水库在时段
Figure 476386DEST_PATH_IMAGE069
的平均发电水头，单位为
Figure 564428DEST_PATH_IMAGE076
；
Figure 159358DEST_PATH_IMAGE077
为梯级水库的个数；
设置合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件：
水量平衡约束
Figure 827099DEST_PATH_IMAGE078
（3）
Figure 761557DEST_PATH_IMAGE079
水量联系约束
Figure 99129DEST_PATH_IMAGE080
（4）
Figure 56721DEST_PATH_IMAGE081
水库库容约束
Figure 387208DEST_PATH_IMAGE082
（5）
Figure 176172DEST_PATH_IMAGE083
水库下泄约束
Figure 809279DEST_PATH_IMAGE084
（6）
Figure 316484DEST_PATH_IMAGE085
水库出力约束
Figure 168771DEST_PATH_IMAGE086
（7）
Figure 77821DEST_PATH_IMAGE087
边界约束
Figure 616250DEST_PATH_IMAGE088
（8）
Figure 610750DEST_PATH_IMAGE089
其中，
Figure 17461DEST_PATH_IMAGE090
和
Figure 984280DEST_PATH_IMAGE091
分别为第
Figure 21506DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 50773DEST_PATH_IMAGE093
和
Figure 198858DEST_PATH_IMAGE094
末的库容，单位为
Figure 754604DEST_PATH_IMAGE095
；
Figure 962731DEST_PATH_IMAGE096
表示第
Figure 728562DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 414758DEST_PATH_IMAGE097
的入流，单位为
Figure 90590DEST_PATH_IMAGE098
；
Figure 469619DEST_PATH_IMAGE099
表示第
Figure 995451DEST_PATH_IMAGE100
个水库在时段
Figure 485338DEST_PATH_IMAGE093
允许的平均下泄，单位为
Figure 750097DEST_PATH_IMAGE101
；
Figure 300027DEST_PATH_IMAGE102
表示第
Figure 306030DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 537291DEST_PATH_IMAGE097
的区间流量，单位为
Figure 984453DEST_PATH_IMAGE103
；
Figure 252754DEST_PATH_IMAGE104
和
Figure 418156DEST_PATH_IMAGE105
表示第
Figure 187529DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 754777DEST_PATH_IMAGE097
末可允许的最小和最大的库容，单位为
Figure 443247DEST_PATH_IMAGE106
，在汛期为汛线水位和防洪高水位对应的库容，在非汛期为死库容和兴利库容；
Figure 95945DEST_PATH_IMAGE107
、
Figure 669009DEST_PATH_IMAGE108
和
Figure 825184DEST_PATH_IMAGE109
表示第
Figure 464981DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 277080DEST_PATH_IMAGE097
可允许的最小、最大的下泄，以及平均下泄，单位为
Figure 716151DEST_PATH_IMAGE110
；
Figure 54729DEST_PATH_IMAGE111
、
Figure 288264DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 587658DEST_PATH_IMAGE113
表示第
Figure 564842DEST_PATH_IMAGE092
个水库在时段
Figure 508658DEST_PATH_IMAGE097
允许的最小、最大出力以及平均出力，单位为
Figure 913094DEST_PATH_IMAGE114
；
Figure 699785DEST_PATH_IMAGE115
表示第
Figure 215080DEST_PATH_IMAGE092
个水库的调度期末库容，单位为
Figure 528249DEST_PATH_IMAGE116
；
Figure 103587DEST_PATH_IMAGE117
表示第
Figure 643153DEST_PATH_IMAGE092
个水库的调度期初始库容，单位为
Figure 273723DEST_PATH_IMAGE118
。
3.根据权利要求2所述的一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，其特征在于：所述S2中，非合作机制下的梯级水库发电效益模型的目标函数为：
Figure 379083DEST_PATH_IMAGE119
（9）
其中，
Figure 63005DEST_PATH_IMAGE120
；
Figure 621025DEST_PATH_IMAGE121
表示第
Figure 806019DEST_PATH_IMAGE092
个水库在调度期内的最大发电效益，单位为
Figure 765885DEST_PATH_IMAGE122
；
设置所述非合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件与所述合作机制下的梯级水库发电效益模型的约束条件一致。
4.根据权利要求3所述的一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，其特征在于，所述S2中，所述合作机制下的梯级水库发电效益增量为：
Figure 620708DEST_PATH_IMAGE123
（10）
其中，
Figure 931604DEST_PATH_IMAGE124
表示梯级水库合作增益，单位为
Figure 671021DEST_PATH_IMAGE125
；
Figure 423076DEST_PATH_IMAGE126
表示合作机制下梯级水库总发电效益，单位为
Figure 776697DEST_PATH_IMAGE127
；
Figure 371626DEST_PATH_IMAGE128
表示非合作机制下第
Figure 836106DEST_PATH_IMAGE092
水库个体发电效益，单位为
Figure 442668DEST_PATH_IMAGE129
。
5.根据权利要求1所述的一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法，其特征在于，所述S6的实现方式为：
Figure 967190DEST_PATH_IMAGE130
（26）
其中，
Figure 298683DEST_PATH_IMAGE131
表示第
Figure 301274DEST_PATH_IMAGE132
水库的最终效益分配，单位为
Figure 27922DEST_PATH_IMAGE133
；
Figure 723345DEST_PATH_IMAGE134
表示第
Figure 27288DEST_PATH_IMAGE135
水库在最优方案下分配效益，单位为
Figure 833570DEST_PATH_IMAGE136
；
Figure 945882DEST_PATH_IMAGE137
为耦合指数最小时对应的方案；
Figure 359677DEST_PATH_IMAGE138
表示非合作机制下第
Figure 354178DEST_PATH_IMAGE139
水库个体发电效益，单位为
Figure 636255DEST_PATH_IMAGE140
。
CN202210583907.XA 2022-05-27 2022-05-27 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法 Active CN114677064B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210583907.XA CN114677064B (zh) 2022-05-27 2022-05-27 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210583907.XA CN114677064B (zh) 2022-05-27 2022-05-27 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114677064A CN114677064A (zh) 2022-06-28
CN114677064B true CN114677064B (zh) 2022-09-30

Family

ID=82080040

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210583907.XA Active CN114677064B (zh) 2022-05-27 2022-05-27 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114677064B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116579626B (zh) * 2023-05-15 2024-06-04 长江水利委员会水文局 一种基于博弈理论的梯级水库群蓄水策略计算方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107153975A (zh) * 2016-10-28 2017-09-12 大连理工大学 一种基于联盟博弈的多控制性水库梯级电站补偿效益分摊方法
CN108985660A (zh) * 2018-08-10 2018-12-11 河海大学 一种多利益主体水电站水库群联合调度增量效益分配方法
CN111814314A (zh) * 2020-06-16 2020-10-23 三峡大学 基于稳定性评价的水电站补偿分摊方案评价方法
CN112036681A (zh) * 2020-07-09 2020-12-04 华电电力科学研究院有限公司 基于合作博弈和综合赋权的梯级水电站聚合降维补偿效益分配方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105225017B (zh) * 2015-10-30 2019-02-26 南京南瑞集团公司 一种多Agent的水电站群短期优化调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107153975A (zh) * 2016-10-28 2017-09-12 大连理工大学 一种基于联盟博弈的多控制性水库梯级电站补偿效益分摊方法
CN108985660A (zh) * 2018-08-10 2018-12-11 河海大学 一种多利益主体水电站水库群联合调度增量效益分配方法
CN111814314A (zh) * 2020-06-16 2020-10-23 三峡大学 基于稳定性评价的水电站补偿分摊方案评价方法
CN112036681A (zh) * 2020-07-09 2020-12-04 华电电力科学研究院有限公司 基于合作博弈和综合赋权的梯级水电站聚合降维补偿效益分配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于信息熵的梯级水库联合优化调度增益分配法;张剑亭等;《水力发电学报》;20200229(第02期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114677064A (zh) 2022-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106682810B (zh) 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
CN107679658A (zh) 一种高比例清洁能源接入下的输电网规划方法
CN110210710B (zh) 一种基于负荷均衡的水资源承载能力量化方法
CN110994694A (zh) 计及差异化需求响应的微电网源荷储协调优化调度方法
CN114938035B (zh) 考虑储能退化成本的共享储能能量调度方法及系统
CN114677064B (zh) 一种耦合最优性与稳定性的梯级水库调度决策支持方法
CN109598408A (zh) 一种兼顾用水公平性和重要性的年水量调度计划编制方法
CN114156870A (zh) 一种储能系统参与多应用领域优化调度方法
CN117559526A (zh) 一种基于光储充一体化充电站的拟路由器能量调控方法
CN116011821A (zh) 一种电力市场环境下虚拟电厂优化风险调度方法
CN116111580A (zh) 电力优化调度方法、装置、设备及存储介质
CN116050804A (zh) 基于合作博弈和成本因果关系的共享储能成本分摊方法
CN113313351B (zh) 计及多能耦合影响的电-气-热系统灵活性评估方法
CN109934476A (zh) 一种基于主体有限理性决策的微电网源-储联合规划多策略演化博弈分析方法
CN111211576B (zh) 考虑储能的区域电网新能源承载能力的测算方法
CN115882527B (zh) 考虑储能的新能源站下垂特性一次调频协调控制方法
CN117196668A (zh) 一种基于边际收益大规模新能源基地接入规划方法及系统
CN109004642B (zh) 用于平抑分布式电源功率波动的配网分布式储能评价方法
CN116742664A (zh) 一种短期电池储能和季节性储氢协同规划方法及系统
CN114447942B (zh) 一种主动配电网负荷侧多元调压方法、设备及存储介质
CN116258231A (zh) 基于时序运行的配电系统网源荷储分层分区平衡规划方法
CN115549137A (zh) 分布式电网调控系统及调控方法
CN116091092A (zh) 一种基于弹性能量状态的电网储能运行方法
CN114676895A (zh) 一种计及大小水电发电权交易的风险调度方法
CN111652472A (zh) 一种流域梯级水电站群补偿效益求解及效益分配方法

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