一种大规模水库群发电调度柔性优化方法与系统技术方案

本发明专利技术提出一种大规模水库群发电调度柔性优化方法与系统，通过将水库群中所有水电站不同时刻的水位值作为个体，并在水库水位值约束下随机初始化种群；计算当前种群中所有个体适应度值并更新种群中最优、次优和第三优个体位置，然后采用标准灰狼优化算法更新种群中个体位置；使用双曲线加速搜索策略并结合精英保留策略提高种群收敛速度；使用突变策略并结合精英保留策略增加种群多样性以防止陷入局部最优；将最后一次迭代中全局最优位置输出作为梯级水电系统的最优调度过程。本发明专利技术具有参数少、执行效率高，收敛速度快并能够有效避免陷入局部最优等优点，能够协调好梯级电站之间的协同关系，从而达到整个梯级系统效益最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种大规模水库群发电调度柔性优化方法与系统
本专利技术属于水资源高效利用与梯级水库群发电调度领域，更具体地，涉及一种大规模水库群发电调度柔性优化方法与系统。
技术介绍
在电站实际运营中，以梯级水电站总发电量最大作为优化目标，综合考虑各电站需满足的水位、出力、带宽以及水量平衡等约束条件，得到最终的梯级水电群的最优调度过程，其数学表达式表示为：式中：E梯级电站总发电效益；N为梯级电站数目；T为调度总时段数目；Pn,t为第n个电站第t个时段出力，Δt第t个时段小时数。需要满足的约束条件如下：(1)水量平衡约束：其中，Vn,t为第n个水电站在第t个时段的库容；qn,t为第n个水电站在第t个时段的区间流量；In,t为第n个水电站在第t个时段的入库流量；On,t为第n个水电站在第t个时段的出库流量；Qn,t为第n个水电站在第t个时段的发电流量；Sn,t为第n个水电站在第t个时段的弃水流量；Un为直接连接在第n个水电站的上游电站数目。(2)始末水库水位约束：其中，为第n个水电站在初始水位；为第n个水电站的期末水位。...

【技术保护点】
1.一种大规模水库群发电调度柔性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)将水库群中所有水电站不同时刻的水位值作为个体，设置最大迭代次数为

【技术特征摘要】
1.一种大规模水库群发电调度柔性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)将水库群中所有水电站不同时刻的水位值作为个体，设置最大迭代次数为当迭代次数k＝1时，在水库水位值约束下随机初始化种群，得到包含多个个体的初始种群，将初始种群作为当前种群；
(2)计算当前种群中每个个体的适应度，将当前种群中每个个体的位置作为历史最优位置，将适应度最小值对应的个体位置作为当前种群的全局最优位置，并更新当前种群中全局最优、次优和第三优个体位置；
(3)采用标准灰狼算法更新当前种群中每个个体的位置；
(4)对当前种群中的所有个体，使用双曲线加速搜索策略提高种群收敛速度，并结合精英保留策略得到当前种群中每个个体加速后的位置；
(5)采用突变策略筛选种群，并结合精英保留策略得到当前种群中每个个体变异后的位置，形成下一代种群；
(6)令k＝k+1，若则将下一代种群作为当前种群，返回步骤(2)；否则停止计算，并将当前种群的全局最优个体作为最佳调度过程输出。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第k代第i个个体位置表示为：
其中，N表示电站数目，T表示时段数目，且满足1≤i≤m，m表示种群规模；为[0,1]区间均匀分布的随机数，为第n个水电站在第t个时段的水位上限，为第n个水电站在第t个时段的水位下限。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中采用惩罚函数法计算当前种群中每个个体的适应度，第k代第i个个体的适应度为：
其中，Pn,t为第n个电站第t个时段出力，Δt第t个时段小时数，和分别表示第n个水电站在第t个时段第x个不等式约束和不等式约束数目，和分别表示水电系统第t个时段第y个等式约束和等式约束数目，C是惩罚系数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(2)中更新当前种群中全局最优、次优和第三优个体位置包括：
由更新种群中最优个体α的位置，由更新种群中次优个体β的位置，由更新种群中第三优个体δ的位置；
其中，表示第k代最优个体的位置，表示第k代次优个体的位置，表示第k代第三优个体的位置，表示第k代第i个个体的适应度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(3)...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛文静，冯仲恺，刘帅，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42