一种梯级水库汛限水位实时动态控制方法技术

本发明专利技术公开了一种梯级水库汛限水位实时动态控制方法，包括步骤：步骤1，建立流域汛期的数值气象水文预报模型，滚动预报流域未来1～7天的洪水过程；步骤2，建立基于“大系统聚合思想”的随机性长期优化调度图模型，采用自适应遗传算法制定长期优化调度图；步骤3，据长期与短期调度的耦合原则，建立基于“大系统聚合分解思想”的梯级水库汛限水位实时动态控制模型，并采用逐次优化法优化得到梯级水库汛限水位实时动态控制方案。本发明专利技术能对梯级水库群上下游各水库进行统一调度，在保证梯级水库防洪安全的前提下最大限度地提高梯级水库的发电效益，适宜在梯级水库或水库群洪水资源化调度中应用，可广泛应用于流域梯级水库汛限水位实时动态控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于梯级水库调度领域，特别涉及。
技术介绍
进入21世纪，随着我国大批水库水电站的建成和投入使用，中国水利水电工程已进入到由建设向管理运行的关键转型期，开展水库水电站群联合调度是顺应“节能发电”与“洪水资源化”时代需求的重大举措，具有重要的理论价值和现实意义。汛限水位动态控制是实现“洪水资源化”的重要非工程措施之一。随着水库系统中水库数量(维数)的增加和流域中长期数值气象预报技术的大幅度提升，需考虑的信息越来越多，汛限水位的动态控制也将变得更加复杂。 目前国内外对梯级水库汛限水位研究的方法不多，现有的研究方法多数是将单一水库的汛限水位研究方法简单地嵌套进梯级水库，未考虑上下游水库之间的库容补偿问题和水库之间汛限水位的相互协调问题。武汉大学郭生练教授课题组对梯级水库汛限水位的动态控制问题进行了系统的研究，先后提出了基于预报及库容补偿的水库群防洪补偿联合调度逐次渐进协调模型[1]、基于预报及库容补偿的梯级水库汛限水位动态控制逐次渐进补偿调度模型[2]和基于“聚合水库”的梯级水库汛限水位联合设计与运用调度模型&4]。考虑到实际水库调度是一个“预报、决策、实施、再预报、再决策、再实施”的滚动向前过程[5]，可知现有的梯级水库汛限水位动态控制模型只重视当前水情变化情况，未顾及入库径流的长期变化规律。文中涉及的参考文献如下:[I]李玮，郭生练，郭富强，等.水电站水库群防洪补偿联合调度模型研究及应用[J].水利学报，2007，38(7): 826-831.[2]李玮，郭生练，刘攀，等.梯级水库汛限水位动态控制模型研究及运用[J].水力发电学报，2008，27(2): 22-28.[3]郭生练，陈炯宏，刘攀.一种梯级水库汛限水位联合运用调度方法:中国，CN201110067570.9[P], 2011-9-14.[4]郭生练，陈炯宏，栗飞，等.清江梯级水库汛限水位联合设计与运用[J].水力发电学报，2012，31 (4):6-11.[5]邱林，陈守煜.水电站水库实时优化调度模型及其应用[J].水利学报，1997，57(3): 74-7
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术基于流域数值气象水文预报，提出了一种考虑上下游水库间的库容补偿、长期与短期调度相耦合的梯级水库汛限水位实时动态控制方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案:，包括以下步骤:步骤1，建立梯级水库流域汛期的数值气象水文预报模型，并滚动预报流域未来1 7天的洪水过程；所述的数值气象水文预报模型由数值气象预报模型和水文预报模型组成；步骤2，基于“大系统聚合思想”构建梯级水库的随机性长期优化调度图模型，并采用自适应遗传算法获取梯级水库的长期优化调度图，基于长期优化调度图获得聚合水库的长期优化调度策略；所述的长期优化调度图模型是基于“大系统聚合思想”构建的随机性优化模型；步骤3，根据聚合水库的长期优化调度和短期调度的耦合原则以及数值气象水文预报模型，构建基于“大系统聚合分级思想”的梯级水库汛限水位实时动态控制模型，根据梯级水库汛限水位实时动态控制模型获得梯级水库汛限水位实时动态控制方案。步骤I中的数值气象水文预报模型是基于数值气象预报和分布式可变下渗能力水文模型建立的，有效预见期可达I 7天，数值气象预报用于预报降雨、气温等气象特征。步骤2中的基于“大系统聚合思想”构建梯级水库的随机性长期优化调度图模型进一步包括子步骤:2-la基于“大系统聚合思想”聚合梯级水库得到虚拟的聚合水库；2-2a以时段初蓄能和面临时刻入能表示聚合水库运行状态，以时段末蓄能为决策变量，构建涉及聚合水库相邻时段入能相关性的随机性长期优化调度模型，并确定约束条件。步骤2中的采用自适应遗传算法获取梯级水库的长期优化调度图进一步包括子步骤:2-lb采用遗传算法随机生成聚合水库的初始调度线；2_2b初始调度线经个体变异、交叉和选择产生新的调度线，计算聚合水库初始调度线和新调度线的适应度；所述的适应度为随机性长期优化调度图模型的目标函数值，所述的目标函数为梯级水库的年均发电量。2_3b基于调度线的适应度判断新调度线是否收敛，若收敛，所述的新调度线即为聚合水库的长期优化调度图，否则重复步骤2-2b。步骤2中所得聚合水库的长期优化调度策略为:s*(t+l) = Opt (u(t), s(t), t)式中，s*(t+l)为聚合水库第t+1时段的长期优化调度策略；Opt (u (t)，s (t)，t)为聚合水库长期调度t时段最优策略。步骤3中的长期优化调度和短期优化调度的耦合原则表示为:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种梯级水库汛限水位实时动态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立梯级水库流域汛期的数值气象水文预报模型，并滚动预报流域未来1～7天的洪水过程；步骤2，基于“大系统聚合思想”构建梯级水库的随机性长期优化调度图模型，并采用自适应遗传算法获取梯级水库的长期优化调度图，基于长期优化调度图获得聚合水库的长期优化调度策略；步骤3，根据聚合水库的长期优化调度和短期调度的耦合原则以及数值气象水文预报模型，构建基于“大系统聚合分级思想”的梯级水库汛限水位实时动态控制模型，根据梯级水库汛限水位实时动态控制模型获得梯级水库汛限水位实时动态控制方案。

【技术特征摘要】
1.种梯级水库汛限水位实时动态控制方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，建立梯级水库流域汛期的数值气象水文预报模型，并滚动预报流域未来I 7天的洪水过程； 步骤2，基于“大系统聚合思想”构建梯级水库的随机性长期优化调度图模型，并采用自适应遗传算法获取梯级水库的长期优化调度图，基于长期优化调度图获得聚合水库的长期优化调度策略； 步骤3，根据聚合水库的长期优化调度和短期调度的耦合原则以及数值气象水文预报模型，构建基于“大系统聚合分级思想”的梯级水库汛限水位实时动态控制模型，根据梯级水库汛限水位实时动态控制模型获得梯级水库汛限水位实时动态控制方案。2.据权利要求1所述的梯级水库汛限水位实时动态控制方法，其特征在于: 所述步骤I的梯级水库流域汛期的气象水文预报模型是基于数值气象预报和分布式可变下渗能力水文模型构建的。3.据权利要求1所述的梯级水库汛限水位实时动态控制方法，其特征在于: 所述的基于“大系统聚合思想”构建梯级水库的随机性长期优化调度图模型进一步包括子步骤: 2-la基于“大系统聚合思想”聚合梯级水库得到虚拟的聚合水库； 2_2a以时段初蓄能和面临时刻入能表示聚合水库运行状态，以时段末蓄能为决策变量，构建涉及聚合水...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭生练，周研来，刘攀，陈华，汪芸，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：