一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法包括：收集水电站的出库流量，初始化每个个体机组的发电流量序列；使用动态规划模型分析发电流量序列下的弃水量以及机组运行状态；通过适应度函数计算每个个体的适应度；输出水电机组组合优化方法。本发明专利技术的技术方案与只采用动态规划相比，机组之间的发电流量分配更为灵活，得到的机组启停和组合方案产生的弃水和机组处于低效率区的时段更少。本发明专利技术所提出的搭配动态规划的遗传算法框架求解效率高，与只采用遗传算法相比减少了搜寻可行解的过程，能够在半分钟内求解出包含5台机组的水电站的机组组合方案，且求解效率随着机组台数的增加而线性增加。效率随着机组台数的增加而线性增加。效率随着机组台数的增加而线性增加。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法


[0001]本专利技术涉及运筹学、智能算法与水电站厂内经济运行的交叉
，具体为一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法。

技术介绍

[0002]随着中国可再生能源发展的不断推进，水电作为一种清洁、可再生、低成本的能源形式，在中国的能源结构中扮演更加重要的角色。根据国家统计局数据显示，中国水力发电量在2015
‑
2020年表现为逐年递增趋势，2020年达到最高。截至2021年底，中国水电装机约为391GW，约占全国发电总装机容量的16.4％左右，新增23.49GW。社会用电量攀升和能源结构优化需求，加之限电影响，电力需求持续增长，我国水电开发空间依然广阔。我国是世界上拥有丰富水力资源的国家之一，主要分布在西南、华北、东北等地区，其中西南地区是中国水力资源最丰富的地区，约占全国水力资源总量的50％以上。梯级水库的开发方式在中国的水力资源丰富的地区非常普遍，水电的梯级开发有利于水能资源的充分利用，能够在兼顾防洪、灌溉、航运的同时，有效承担电力系统的重要发电任务。随着中国水电站的开发逐渐放缓，提升水资源利用率和发电效益的主要途径由兴建水电站转变为实现已建水电站的优化调度。利用先进的计算机技术，对水电站电力生产过程进行智能化管理和优化调度，以最大化发电量、最小化生产成本、最优化水力资源利用、确保电网安全稳定等目标，在水力资源日益紧缺的背景下，实现水电站的优化调度对于提高能源的利用效率和降低生产成本具有重要意义。
[0003]常用的数学规划算法包括动态规划(Dynamic Programming,DP)、混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)等。作为求解多阶段决策过程最优问题的常用方法，动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个子问题，通过递归求解子问题得到原问题的最优解。以空间换时间，动态规划对已经求解过的子问题的结果进行记录，以便在后续的求解中直接使用，避免重复计算。对于厂内负荷分配问题，动态规划能够很好的找到全局最优解。但随着问题规模的增加，动态规划的决策变量和状态变量剧增，其计算时间会呈指数级别增长，导致“维数灾”。混合整数线性规划引入整型变量，适合水库调度问题的建模和求解，对于一些离散的约束条件，如机组启停约束、运行区间限制等都能很好的表达。比较来看，混合整数线性规划能够有效避免动态规划维数灾的缺陷，且目前已有的成熟的求解器工具可以实现混合整数线性规划的高效求解，如gurobi等。由于混合整数线性规划是对实际问题进行线性化处理后求解，因此它的求解结果可能受到模型线性化带来的精度限制。如何在保证高质量优化结果的前提下降改进不足是数学规划算法研究的热点。
[0004]智能优化算法是一类基于生物学、物理学、数学、计算机科学等多个领域的优化算法，通过模拟自然界生物的进化、群体行为、物理力学等过程，寻求问题的最优解或次优解。在水电站机组组合问题的求解中，智能优化算法能够灵活应对各种约束条件，具有自适应、并行、全局搜索等优势，适用于大规模问题的求解。但智能算法具有一定的随机性，收敛速
度和最终结果依赖于初始参数和产生随机数的好坏。同时，智能优化算法可能会陷入局部最优解，而无法找到全局最优解，特别是当问题的搜索空间非常大时，算法需要足够的时间和资源才能找到全局最优解。这些缺点的存在可能会导致智能优化算法在应用中出现无法收敛、结果不稳定的问题，因此，如何提高智能优化算法的稳定性、防止陷入局部最优解是目前研究智能优化算法的热点。遗传算法是一种典型的智能优化算法。针对水电站机组组合问题中存在大量的约束，遗传算法同样存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺点。在实际应用中，可以通过一些技巧和策略来规避这些缺点，如将机组组合问题分解为两个子问题：第一步，先通过遗传算法确定最优的机组启停组合；第二步，通过遗传算法具体地为每台机组分配发电流量。此外，还可以将遗传算法与其他算法结合，针对不同的问题加以改进。如何合理的对遗传算法加以改进，提高求解机组组合问题的效率和稳定性仍是遗传算法的研究热点。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]鉴于上述存在的问题，专利技术提供如下技术方案：一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法。
[0007]因此，本专利技术所要解决的问题在于如何提供一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其包括：
[0009]收集水电站的出库流量，初始化每个个体机组的发电流量序列；
[0010]使用动态规划模型分析发电流量序列下的弃水量以及机组运行状态；
[0011]通过适应度函数计算每个个体的适应度；
[0012]输出水电机组组合优化方法。
[0013]作为本专利技术所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法的一种优选方案，其中：以总弃水最少和机组处于低效率区的总时段最小为目标函数，建立水电站机组组合优化方法；
[0014]目标函数为：
[0015][0016]其中，T为总时段数；N为机组台数；W1、W2为目标权重(W1＞＞W2)相较于发电效率，优先考虑弃水；spl
t
为t时段水库的弃水，为机组
i
在t时刻的机组运行状态，k＝{0,1,2}表示机组分别处于停机、低效率区、高效率区。
[0017]作为本专利技术所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法的一种优选方案，其中：在满足水电站机组组合优化方法各种约束的同时，得到各机组的发电流量、运行状态以及总弃水；
[0018]水量平衡约束：
[0019][0020]其中，q
it
为机组i在t时段的发电流量，为水库t时段的出库流量；
[0021]机组在各运行状态下的发电流量约束：
[0022][0023]当机组只能在一个状态下运行时
[0024]其中：为t时段的水头，及为机组i在k状态下发电流量的下限和上限；
[0025]机组启动次数约束：
[0026][0027]其中s
it
为二进制变量，表示机组i是否在时段t启动；SMAX为机组的最大启动次数；
[0028]作为本专利技术所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法的一种优选方案，其中：在水电站机组组合优化方法中机组保持启动或关闭的最小时段数：
[0029][0030][0031]其中UDMIN为机组至少保持启动或关闭的时段数；u
it
＝{
‑
1,0,1}，分别表示机组i在t时刻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其特征在于，包括：收集水电站的出库流量，初始化每个个体机组的发电流量序列；使用动态规划模型分析发电流量序列下的弃水量以及机组运行状态；通过适应度函数计算每个个体的适应度；输出水电机组组合优化方法。2.如权利要求1所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其特征在于：以总弃水最少和机组处于低效率区的总时段最小为目标函数，建立水电站机组组合优化方法；目标函数为：其中，T为总时段数；N为机组台数；W1、W2为目标权重(W1＞＞W2)，相较于发电效率，优先考虑弃水；spl
t
为t时段水库的弃水，为机组i在t时刻的机组运行状态，k＝{0,1,2}表示机组分别处于停机、低效率区、高效率区。3.如权利要求2所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其特征在于：在满足水电站机组组合优化方法各种约束的同时，得到各机组的发电流量、运行状态以及总弃水；水量平衡约束：其中，q
it
为机组i在t时段的发电流量，为水库t时段的出库流量；机组在各运行状态下的发电流量约束：当机组只能在一个状态下运行时其中：为t时段的水头，及为机组i在k状态下发电流量的下限和上限；机组启动次数约束：其中s
it
为二进制变量，表示机组i是否在时段t启动；SMAX为机组的最大启动次数。4.如权利要求3所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其特征在于：在水电站机组组合优化方法中机组保持启动或关闭的最小时段数：征在于：在水电站机组组合优化方法中机组保持启动或关闭的最小时段数：其中UDMIN为机组至少保持启动或关闭的时段数；u
it
＝{
‑
1,0,1}，分别表示机组i在t时刻启动，保持不变，关闭。
5.如权利要求4所述的一种基于动态规划和遗传算法的水电机组组合优化方法，其特征在于：在约束条件中变量之间的关系为：征在于：在约束条件中变量之间的关系为：征在于：在约束条件中变量之间的关系为：为二进制数，表示机组i在t时刻的运行状态，其中k＝{0,1,2}分别表示机组处于关闭状态，低效率区运行，高效率区运行，如表示机组i在t时刻是关闭的。若即t
‑
1时刻机组是关闭的，t时刻机组启动了，则u
it
＝
‑
1表示机组在t时刻启动；若或即t
‑
1时刻到t时刻机组状态没有变，则u
it
＝0表示机组在t时刻状态不变；若即t
‑
1时刻机组是运行的，t时刻机组关闭了，则u
it
＝1表示机组在t时刻关闭；u
it
＝{
‑
1,0,1}分别表示机组i在t时刻初启动，保持，关闭；s
it
为二进制数，表示机组i在t时刻初是否启动，若u
it
＝
‑
1，则s
it
＝1，否则s
it
＝0。6.如权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘双全，王鹏成，陈凯，白玛德吉，周彬彬，陈辉，王有香，赵珍玉，周涵，王金文，张聪通，段睿钦，李相勇，杨泽泰，符凯祥，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：