抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质技术

本公开提供一种抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质。在本公开的一些实施例中，获取抽水蓄能电站的内部结构参数信息；根据抽水蓄能电站的内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差；其中，抽水蓄能电站的内部结构按照空间布置划分为多个排水空间，每个排水阶段为每个排水空间进行排水操作；根据多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差，按照多个排水阶段分阶段对抽水蓄能电站进行排水操作，可以缩短应急排水时间，并降低应急救援排水过程中排水装备的总体运行成本，提高抽水蓄能电站水淹厂房事故的应急处置水平。置水平。置水平。

【技术实现步骤摘要】
抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质


[0001]本公开涉及蓄能电站
，尤其涉及一种抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]抽水蓄能电站运行过程中一旦遭遇地下洞室群异常来水或发生引水系统、机组及尾水系统管道破裂、阀门损坏等突发事件，将会造成地下厂房来水量突增，若超过地下厂房排水系统的排水能力，或因排水系统电源、排水设备等存在故障而无法正常排水，均有可能引发水淹厂房事故，甚至造成设备损坏、人身伤亡等重大损失。
[0003]在水淹厂房事故场景下，抽水蓄能电站自有渗漏排水系统一般无法正常运行排水，只能利用电站外围应急排水装备解决排水问题。据调研，抽水蓄能电站发生极端水淹厂房事故时，地下厂房总积水量可达94万m3，总排水高差可达130m，目前市面上主流的大型应急排水装备，流量一般为5000m3/h左右，扬程为10m左右，无法满足如此大流量、高扬程的排水需求。
[0004]目前，抽水蓄能电站被淹时，无法进行快速有效排水。因此，亟需一种抽水蓄能电站排水的应急排水方案。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质，以至少解决现有抽水蓄能电站被淹时，无法进行快速有效排水的问题。
[0006]本公开的技术方案如下：
[0007]本公开实施例提供一种抽水蓄能电站排水方法，包括：
[0008]获取抽水蓄能电站的内部结构参数信息；
[0009]根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差；其中，所述抽水蓄能电站的内部结构按照空间布置划分为多个排水空间，每个所述排水阶段为所述每个所述排水空间进行排水操作；
[0010]根据所述多个排水阶段各自的所述总排水流量和所述排水高差，按照所述多个排水阶段分阶段对所述抽水蓄能电站进行排水操作。
[0011]可选地，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差，包括：
[0012]根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，计算对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的所述排水高差；以及
[0013]根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶
段各自的总排水流量。
[0014]可选地，所述多个排水阶段为三个，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量，包括：
[0015]步骤S1：输入抽水蓄能电站的内部结构参数信息，设置多目标优化算法的种群数量P和终止迭代次数C；
[0016]步骤S2：随机生成指定数目的染色体，形成初始种群P(0)；
[0017]步骤S3：确定决策变量为所述三个排水阶段各自的所述总排水流量，并根据目标约束条件初始化染色体，其中，一条染色体对应一种排水方式；
[0018]步骤S4：终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，计算对应的所述排水方式的目标函数值；
[0019]步骤S5：对种群的所有个体进行非支配排序和拥挤度计算；
[0020]步骤S6：利用比较算子对同一层个体进行优劣比较；非支配排序结果中第一层中的个体最优，第二层次之；拥挤距离越大的个体越优；
[0021]步骤S7：筛选出父代种群P(t)优劣比较结果中的前设定比例的目标个体Q(t)；
[0022]步骤S8：判断进化代数C是否小于预设代数，若是，则执行步骤S9，若否，则输出优化结果对应的三个排水阶段各自的所述总排水流量；
[0023]步骤S9：通过二进制锦标赛法从父代种群P(t)中选择个体进行杂交和变异操作，生成子代种群R(t)；
[0024]步骤S10：判断生成的子代种群R(t)是否满足预设数量，若否，则返回执行步骤S9，若是，则执行步骤S11；
[0025]步骤S11：将所述目标个体Q(t)与子代种群R(t)合并到组合种群中，作为下一次进化计算中的新父代种群P(t+1)；
[0026]步骤S12：进化代数C＝C+1，执行步骤S4。
[0027]可选地，所述目标约束条件包括如下公式：
[0028]5000≤Q2≤15000；
[0029]Q3>Q2；
[0030]Q2+Q
jx
>Q3‑
a3(H3‑
H2)；
[0031]Q
jx
≤Q
djx
n；
[0032]其中，Q2为单台排水车额定流量；Q3为取水泵的总额定流量；Q
jx
为检修渗漏管道排水流量；Q
djx
为单通道最大承载流量；a3为常数；H3为总排水高差；n为正整数。
[0033]可选地，所述终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，计算对应的所述排水方式的目标函数值，包括：
[0034]所述终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，根据排水目标函数公式计算对应的所述排水方式的目标函数值；其中，所述排水目标函数公式如下：
[0035]minF(x)＝min[T(Q),C(Q)]，
[0036]其中，minF(x)表示目标函数集；T(Q)为应急排水时间目标；C(Q)为运行成本目标；Q为总排水流量，Q为决策变量。
[0037]可选地，所述多个排水阶段包括前期电站自排阶段，所述前期电站自排阶段用于
将发电机层以上区域顶部积水排出至洞口；所述根据所述多个排水阶段各自的所述总排水流量和所述排水高差，按照所述多个排水阶段分阶段对所述抽水蓄能电站进行排水操作，包括：
[0038]在所述抽水蓄能电站的内部结构顶部设置柴油发电机组；在进厂交通洞内布置潜水泵，潜水泵的输出端与排水管道连接；
[0039]前期电站自排阶段的第一排水约束条件为：
[0040][0041]其中，V
1t
为t时刻剩余的所述前期电站自排阶段的积水量；Q
1t
为所述前期电站自排阶段排水过程中t时刻的实际排水流量，用表示；H
1t
为所述前期电站自排阶段排水过程中t时刻的实际排水扬程；假设在功率一定的前提下，排水流量Q
1t
与扬程H
1t
呈负相关关系，即Q
1t
＝a1H
1t
+b1(a1<0，b1>0)；水泵的额定流量为Q1、额定扬程为H1，则b1＝Q1‑
a1H1；
[0042][本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抽水蓄能电站排水方法，其特征在于，包括：获取抽水蓄能电站的内部结构参数信息；根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差；其中，所述抽水蓄能电站的内部结构按照空间布置划分为多个排水空间，每个所述排水阶段为所述每个所述排水空间进行排水操作；根据所述多个排水阶段各自的所述总排水流量和所述排水高差，按照所述多个排水阶段分阶段对所述抽水蓄能电站进行排水操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差，包括：根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，计算对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的所述排水高差；以及根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个排水阶段为三个，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量，包括：步骤S1：输入抽水蓄能电站的内部结构参数信息，设置多目标优化算法的种群数量P和终止迭代次数C；步骤S2：随机生成指定数目的染色体，形成初始种群P(0)；步骤S3：确定决策变量为所述三个排水阶段各自的所述总排水流量，并根据目标约束条件初始化染色体，其中，一条染色体对应一种排水方式；步骤S4：终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，计算对应的所述排水方式的目标函数值；步骤S5：对种群的所有个体进行非支配排序和拥挤度计算；步骤S6：利用比较算子对同一层个体进行优劣比较；非支配排序结果中第一层中的个体最优，第二层次之；拥挤距离越大的个体越优；步骤S7：筛选出父代种群P(t)优劣比较结果中的前设定比例的目标个体Q(t)；步骤S8：判断进化代数C是否小于预设代数，若是，则执行步骤S9，若否，则输出优化结果对应的三个排水阶段各自的所述总排水流量；步骤S9：通过二进制锦标赛法从父代种群P(t)中选择个体进行杂交和变异操作，生成子代种群R(t)；步骤S10：判断生成的子代种群R(t)是否满足预设数量，若否，则返回执行步骤S9，若是，则执行步骤S11；步骤S11：将所述目标个体Q(t)与子代种群R(t)合并到组合种群中，作为下一次进化计算中的新父代种群P(t+1)；
步骤S12：进化代数C＝C+1，执行步骤S4。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标约束条件包括如下公式：5000≤Q2≤15000；Q3>Q2；Q2+Q
ix
>Q3‑
a3(H3‑
H2)；Q
jx
≤Q
djx
n；其中，Q2为单台排水车额定流量；Q3为取水泵的总额定流量；Q
jx
为检修渗漏管道排水流量；Q
djx
为单通道最大承载流量；a3为常数；H3为总排水高差；n为正整数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，计算对应的所述排水方式的目标函数值，包括：所述终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，根据排水目标函数公式计算对应的所述排水方式的目标函数值；其中，所述排水目标函数公式如下：minF(x)＝min[T(Q),C(Q)，其中，minF(x)表示目标函数集；T(Q)为应急排水时间目标；C(Q)为运行成本目标；Q为总排水流量，Q为决策变量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个排水阶段包括前期电站自排阶段，所述前期电站自排阶段用于将发电机层以上区域顶部积水排出至洞口；所述根据所述多个排水阶段各自的所述总排水流量和所述排水高差，按照所述多个排水阶段分阶段对所述抽水蓄能电站进行排水操作，包括：在所述抽水蓄能电站的内部结构顶部设置柴油发电机组；在进厂交通洞内布置潜水泵，潜水泵的输出端与排水管道连接；前期电站自排阶段的第一排水约束条件为：其中，V
1t
为t时刻剩余的所述前期电站自排阶段的积水量；Q
1t
为所述前期电站自排阶段排水过程中t时刻的实际排水流量，用表示；H
1t
为所述前期电站自排阶段排水过程中t时刻的实际排水扬程；假设在功率一定的前提下，排水流量Q
1t
与扬程H
1t
呈负相关关系，即Q
1t
＝a1H
1t
+b1(a1<0，b1...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，陈举师，代鑫，李志鹏，余水平，吕颖，
申请(专利权)人：北京辰安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：