【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水力发电，具体涉及一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统。
技术介绍
1、受流域气象、水文等随机因素的影响，梯级小水电群优化运行与管理日趋复杂。考虑来水、负荷等不确定因素的影响，从调度信息利用和优化调度模型构建两方面着手，相关学者在水库随机优化调度及预报调度研究领域取得了众多成果，常见的方法包括显随机优化调度、隐随机优化调度、分层嵌套优化调度这三类方法。
2、在实际的工程应用中，优化调度既要考虑面临时段的径流变化，顾及近期效益，又要综合径流长期演化规律，提升长期效益，且除随机径流外，负荷波动等不确定因素也对调度决策影响巨大，因此水库实际运行过程是一个“预报、决策、实施、再预报、再决策、再实施”的滚动优化决策过程。已有的显随机、隐随机优化调度方法不足以满足水库优化运行和管理的实际需求，而分层嵌套优化调度技术则能够滚动优化决策，较好地指导水库实际运行，然而，现有的分层嵌套优化调度系统有待和厂内经济运行模块有机结合。
技术实现思路
1、本专利技术主要目的在于，针对上述提及的问题，提供一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，包括长中短期嵌套发电优化调度模块、水库来水量预报模块；
4、所述长中短期嵌套发电优化调度模块包括：梯级水电站长期优化调度模块、梯级水电站中期优化调度模块、梯级水电站短期优化调度模块、梯级水电站厂内经济运行模块
5、所述水库来水量预报模块包括：基于自制概率分布模型的月来水量预测模块、基于多维特征数据驱动的日来水量lstm预测模块和小时来水量预测模块。
6、在采用上述技术方案的同时，本专利技术还可以采用或者组合采用如下技术方案：
7、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述长中短期嵌套发电优化调度模块的运行包括如下步骤：
8、s1：初始化第k年第12月目标末水位并将其作为梯级水电站长期优化调度模块的末水位边界约束，k＝当前年份，l＝1；
9、s2：执行梯级水电站长期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得矫正后最优长期调度余留期引用流量，以及长期调度余留期内的所有月份末水位，即第k年第l月至第k年第12月的水库月末水位，所述梯级水电站长期优化调度模块的目标函数为：
10、
11、式中，ty为长期调度余留期，即当月至第12月，δty为长期调度时段时长，即1月，ns和nre分别为梯级水电站的电站总数和水库总数，pit、分别为第i个电站在第t时段的电站总出力和电站引用流量，为第kre个水库在第t时段的泄水流量；
12、s3：将长期调度余留期首月末水位，即第k年第l月的水库月末水位，作为梯级水电站中期优化调度模块的末水位边界约束；
13、s4：初始化m＝1；
14、s5：执行梯级水电站中期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得校正后最优中期调度余留期引用流量，以及中期调度余留期内的所有日末水位，即第k年第l月第m日至第k年第l月月末日的水库日末水位，所述梯级水电站中期优化调度模块的目标函数为：
15、
16、式中，tm为中期调度余留期，即当日至月末日，δtm为中期调度时段时长，即1日；
17、s6：将中期优化调度余留期首日末水位，即第k年第l月第m日的水库日末水位作为梯级水电站短期优化调度模块的末水位边界约束；
18、s7：执行梯级水电站短期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得矫正后最优日引用流量、日引用流量计划、日出力计划，以及日内的所有小时末水位，即第k年第l月第m日第1时至第k年第l月第m日第24时的水库小时末水位，所述梯级水电站短期优化调度模块的目标函数为：
19、
20、式中，td为短期调度调度周期，即1日，δtd为短期调度时段时长，即1小时，ct为第t时段发电电价；
21、s8：初始化n＝1；
22、s9：判断是否采用“以电定水”方式，是，则执行梯级水电站厂内经济运行模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，开展“以电定水”的梯级水电站厂内经济运行，求得最优机组出力，否，则执行梯级水电站厂内经济运行模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，开展“以水定电”的梯级水电站厂内经济运行，求得最优机组引用流量，若采用“以电定水”方式，梯级水电站厂内经济运行模块的目标函数为：
23、
24、若采用“以水定电”方式，梯级水电站厂内经济运行模块的目标函数为：
25、
26、式中，qij、pij分别为第i个电站第j台机组的机组引用流量和机组出力，δt为当前时段时长，即1小时，nu为电站的机组总数；
27、s10：判断n≥24？是，则执行下一步，否，则转s14；
28、s11：判断m≥第l月总天数？是，则执行下一步，否，则转s15；
29、s12：判断l≥12？是，则执行下一步，否，则转s16；
30、s13：判断是否结束，是，则结束流程，否，则转s17；
31、s14：判断时间是否为新的一小时，是，则n＝n+1，并转s9，否，则继续判断时间；
32、s15：判断时间是否为新的一天，是，则m＝m+1，并转s5，否，则继续判断时间；
33、s16：判断时间是否为新的一月，是，则l＝l+1，并转s2，否，则继续判断时间；
34、s17：判断时间是否为新的一年，是，则转s1，否，则继续判断时间。
35、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述日引用流量计划＝矫正后最优日引用流量，所述日出力计划＝电站综合出力系数*矫正后最优日引用流量*水头。
36、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述长期调度余留期引用流量种群矫正值、中期调度余留期引用流量种群矫正值和日引用流量种群矫正值，以及矫正后最优长期调度余留期引用流量、矫正后最优中期调度余留期引用流量和矫正后最优日引用流量，均通过一种含反向引用流量矫正算法的正向水库水位计算方法获取并包括如下步骤：
37、s101：初始化水库库容上限vmax、水库库容下限vmin、引用流量上限qe_max、第1时段的引用流量上限qe1_max和时段总数nt，引用流量上限qe1_max的表达式为：
38、qe1_max＝[sll(1)-(vmin-vb(1))]/dt(1)-qs(1) (6)
39、式中，sll(1)、vb(1)、dt(1)和qs(1)分别为第1时段的水库来水量、水库时段初库容、时段时长和生态流量；
40、s102：判断第1时段的引用流量qe(1)＞qe1_max？是，则qe(1)＝qe1_max，并执行下一步，否，则直接本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：包括长中短期嵌套发电优化调度模块、水库来水量预报模块；
2.根据权利要求1所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述长中短期嵌套发电优化调度模块的运行包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述日引用流量计划＝矫正后最优日引用流量，所述日出力计划＝电站综合出力系数*矫正后最优日引用流量*水头。
4.根据权利要求1或2所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述长期调度余留期引用流量种群矫正值、中期调度余留期引用流量种群矫正值和日引用流量种群矫正值，以及矫正后最优长期调度余留期引用流量、矫正后最优中期调度余留期引用流量和矫正后最优日引用流量，均通过一种含反向引用流量矫正算法的正向水库水位计算方法获取并包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述反向引用流量矫正算法包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度
7.根据权利要求1所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述基于多维特征数据驱动的日来水量LSTM预测模块每月初执行一次。
8.根据权利要求1所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述小时来水量预测模块每日初执行一次。
...【技术特征摘要】
1.一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：包括长中短期嵌套发电优化调度模块、水库来水量预报模块；
2.根据权利要求1所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述长中短期嵌套发电优化调度模块的运行包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述日引用流量计划＝矫正后最优日引用流量，所述日出力计划＝电站综合出力系数*矫正后最优日引用流量*水头。
4.根据权利要求1或2所述的长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：所述长期调度余留期引用流量种群矫正值、中期调度余留期引用流量种群矫正值和日引用流量种群矫正值，以及矫正后最优长期调度余留期引用流量、矫正后最优...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳旭辉，童舟波，宋征祥，李玉龙，刘加英，潘笑怡，徐李波，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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