水库群协同兴利调度方法与流程

本发明涉及水利，特别涉及水库群协同兴利调度方法。

背景技术：

1、水电站在能源领域中发挥着重要的作用，作为一种可再生能源，其具有低碳、清洁、高效的特点，对环境友好，且能满足不断增长的电力需求。然而，水电站的运行和调度涉及复杂的水库群协同兴利问题，其在不同水库之间的协调和调度需要高度的智能化和优化策略。在过去的几十年中，研究人员不断致力于提高水电站的运行效率和发电能力，以适应不断增长的电力需求和环境挑战。

2、水电站是一种将水流的动能转换为电能的设施。它们通常由水库、水轮发电机、发电机和输电系统组成。水从水库流入水轮发电机，水轮发电机转动并驱动发电机发电，最终将电能输送到电网。水电站具有以下特点：水电站利用水循环，水不会被耗尽，因此被认为是可再生能源。水电发电不排放温室气体和空气污染物，对环境友好。水电站具有高效率，可迅速响应电力需求。可以通过储水来灵活管理电力生产，以满足需求峰值。

3、尽管水电站在电力生产中具有明显的优势，但其在复杂的水库群协同兴利调度中仍然面临着一些挑战，现有技术存在一些问题：单一水库调度：过去，水电站通常采用单一水库调度策略，这导致了水资源的低效利用。每个水库的调度独立进行，缺乏协同作用。水位波动：水库群中的不合理调度可能导致水位的剧烈波动，对生态环境和供水造成不利影响。发电效率低：传统的水库调度方法未能最大化水库群的总发电量，存在发电效率低下的问题。复杂性和人工干预：现有技术通常需要人工干预，决策过程复杂，容易受到不确定因素的影响。环境可持续性：水电站的建设和运行可能对生态系统造成不可逆转的影响，需要更加可持续的调度策略。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供水库群协同兴利调度方法，本发明不仅提高了水电站的发电效率，还保护了生态环境，降低了运营成本，为未来的能源供应和环境保护做出了重要贡献。

2、为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

3、水库群协同兴利调度方法，包括以下步骤：

4、s1，定义水库群协同兴利调度问题；

5、s2，建立每个水库的水位变化模型；

6、s3，基于水位变化模型，根据有限状态机来定义水库的状态变化和状态迁移；

7、s4，生成初始的水库调度策略，同时使用有限状态机来决定状态迁移和动作选择；

8、s5，根据初始的水库调度策略，以及当前的状态和动作，调整每个水库的发电量；

9、s6，最大化水库群的总发电量，获得最优的水库调度策略；

10、s7，根据最优的水库调度策略更新有限状态机的状态和水库的水位。

11、优选的，所述s2中，水位变化模型使用如下公式进行表示下：

12、hi(t+1)＝hi(t)+ii(t)-qi(t)-f(gi(t))·cos(t·θ)

13、其中，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，ii(t)为第i个水库在时刻t的入流，oi(t)为第i个水库在时刻t的出流，cos(t·θ)表示时间的周期性变化，θ为控制时间变化的频率参数，gi(t)为第i个水库在时刻t的发电量，f(gi(t))为水库发电量对水位的影响。

14、优选的，所述s2中，水库发电量对水位的影响f(gi(t))使用如下公式进行表示：

15、

16、其中，α为发电效率，gi(t)为第i个水库在时刻t的发电量，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位。

17、优选的，所述s3中，有限状态机包括两个模型，分别为状态转移概率模型和动作选择策略模型，根据两个模型的交互，定义水库的状态变化和状态迁移。

18、优选的，所述s3中，状态转移概率模型使用如下公式进行表示：

19、

20、其中，zi(t)是规范化常数，si(t)表示第i个水库在时刻t的状态，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作，kb是玻尔兹曼常数，ti(t)是水库的温度，hi(t+1)为第i个水库在时刻t+1的水位，ei(si(t),ai(t))是与状态和动作相关的成本和惩罚函数，用于确保概率的总和为1，p(si(t+1)|si(t),ai(t))表示第i个水库在时刻t的状态si(t)在选择动作ai(t)后，转移到状态si(t+1)的概率；

21、动作选择策略模型使用如下公式进行表示：

22、

23、其中，si(t)表示第i个水库在时刻t的状态，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，ei(si(t),ai(t))是与状态和动作相关的成本和惩罚函数。

24、优选的，计算ei(si(t),ai(t))的具体步骤如下：

25、a1，状态惩罚函数penalty(si(t))使用如下公式进行表示：

26、

27、其中，si(t)表示第i个水库在时刻t的状态，hi为第i个水库的最高水位，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，li为第i个水库的最低水位；

28、a2，成本函数cost(ai(t))使用如下公式进行表示：

29、

30、其中，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作；

31、a3，成本和惩罚函数ei(si(t),ai(t))使用如下公式进行表示：

32、ei(si(t),ai(t))＝α1·penalty(si(t))+α2·cost(ai(t))

33、其中，α1为第一权重系数，取值范围为0.6到0.8；α2为第二权重系数，取值范围为0.2到0.4；penalty(si(t))为状态惩罚函数，cost(ai(t))为成本函数。

34、优选的，所述s4中，生成初始的水库调度策略的具体步骤为：定义水库的初始状态si(0)；在每个时刻t，根据当前状态si(t)和动作选择策略模型πi(si(t),t)来选择动作ai(t)；根据选择的动作ai(t)，使用状态转移概率模型p(si(t+1)|si(t),ai(t))来确定下一个状态si(t+1)；重复上述步骤，直到达到设定的时间段的末尾；在整个时间段内，记录下水库的状态序列si(0),si(1),si(2),…,si(t)，以及相应的动作序列ai(0),ai(1),ai(2),…,ai(t-1)；状态序列和动作序列组成初始的水库的调度策略。

35、优选的，所述s5中，定义第i个水库的初始的发电量为gi(0)，调整每个水库的发电量，水库在时刻t的发电量gi(t)使用如下公式进行表示：

36、

37、其中，为第i个水库的最大发电量，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，li为第i个水库的最低水位，hi为第i个水库的最高水位，si(t)表示第i个水库在时刻t的状态，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作，si(t+1)表示第i个水库在时刻t+1的状态，ii(t)为第i个水库在时刻t的入流，oi(t)为第i个水库在时刻t的出流，penalty(si(t))为状态惩罚函数，cost(ai(t))为成本函数，p(si(t+1)|si(t),ai(t))表示第i个水库在时刻t的状态si(t)在选择动作ai(t)后，转移到状态si(t+1)的概率。

38、优选的，所述s6中，最大化水库群的总发电量采用目标函数，目标函数使用如下公式进行表示：

39、

40、其中，gi(t)为第i个水库在时刻t的发电量，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，α为发电效率，δhi(t)是第i个水库在相邻时刻t和t+1之间的水位变化，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作，cost(ai(t))为成本函数，n为水库数量，t为时段，即模型设定的计算终点时间；

41、对于水位变化范围，有以下约束条件：

42、

43、其中，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，hi为第i个水库的最高水位，li为第i个水库的最低水位，为水库群中的任意一座水库在任何时间，都要满足自身的水位范围约束条件；

44、对于出流，有以下约束条件：

45、

46、其中，oi(t)为第i个水库在时刻t的出流，是第i个水库的最大出流，为水库群中的任意一座水库在任何时间，都要满足自身的水位范围约束条件；

47、对于入流，有以下约束条件：

48、

49、其中，ii(t)为第i个水库在时刻t的入流，是第i个水库的最小入流，是第i个水库的最大入流，为水库群中的任意一座水库在任何时间，都要满足自身的水位范围约束条件；

50、对于水位变化约束，以下连续性约束条件：

51、

52、其中，hi(t)为第i个水库在时刻t的水位，ii(t)为第i个水库在时刻t的入流，oi(t)为第i个水库在时刻t的出流，f(gi(t))为水库发电量对水位的影响；

53、在以上约束条件下，使用混合整数非线性规划求解器来求解目标函数，获得最优的水库调度策略。

54、优选的，si(t)表示第i个水库在时刻t的状态，ai(t)表示第i个水库在时刻t选择的动作，状态包括：填充中、排水中和发电中，动作包括：增加出流、减少出流、开启发电机、关闭发电机、增加进流、减少进流、打开闸门和关闭闸门。

55、本发明的有益效果在于：本发明的核心目标之一是最大化水库群的总发电量。这一目标是通过数学建模和混合整数非线性规划(minlp)方法来实现的。在步骤2中，水库的水位变化模型被建立，它描述了水库水位如何随时间变化。这个模型考虑了水库的入流、出流、发电等因素。通过迭代计算，可以获得水库在每个时刻的水位。步骤3中的有限状态机模型用于模拟水库状态的变化。水库可以处于不同的状态，状态之间的转移由状态转移概率模型控制。这个模型考虑了水库的当前状态、选择的动作以及环境因素，计算了状态之间的概率转移。步骤6中定义了目标函数，它的目标是最大化水库群的总发电量。目标函数考虑了每个水库在每个时刻的发电量，以及水库的水位和发电效率。混合整数非线性规划求解器用于优化目标函数，得到最优的水库调度策略。本发明实现了水库群中各个水库之间的协同调度，确保了每个水库在合适的时刻发电，最大限度地提高了总发电量，从而实现了最大化发电效益的目标。本发明采用自动化决策模型，减少了人工干预的需要。步骤3中的状态转移概率模型和动作选择策略模型是本发明的核心决策模型。状态转移概率模型计算了水库状态之间的转移概率，动作选择策略模型选择最优的动作。这些模型自动根据当前状态、选择的动作和环境因素来确定下一步的操作，减少了人工决策的干扰。本发明实现了水库调度的自动化和智能化，减少了人工操作的需求，降低了调度的复杂性，提高了决策的准确性。本发明引入了生态约束和状态惩罚函数，有助于保护生态系统。步骤6中的目标函数考虑了状态惩罚函数，这个函数用于惩罚不合理的水库状态。通过在目标函数中引入状态惩罚函数，本发明能够保护生态系统，确保水库调度的可持续性。本发明实现了在最大化发电效益的同时，保护生态环境的目标，实现了环境友好的水库调度。