一種耦合長、中、短期徑流預報信息的水庫優(yōu)化調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于水電調(diào)度運行技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種耦合長、中、短期徑流預報信息的水 庫優(yōu)化調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著水文預報技術(shù)的發(fā)展，預報、調(diào)度逐漸走向融合。耦合降雨和徑流等 綜合預報信息的水庫調(diào)度有利于延長預見期、提高水能資源利用率，而預報信息受預報精 度、下墊面等諸多因素影響，存在著較大的不確定性，故考慮預報信息的水庫調(diào)度決策受預 報不確定性的影響大。如何合理地將預報信息與水庫調(diào)度進行耦合以減少預報不確定性的 影響，成為研究者及調(diào)度人員亟待解決的問題。
[0003] 隨機動態(tài)規(guī)劃(SDP)能夠?qū)⑺畮煨钏?、徑流等狀態(tài)及不確定性考慮到算法中，與水 庫多階段決策的特點具有較高的耦合性。近年來，越來越多的研究開始嘗試將徑流預報信 息及其不確定性耦合到SDP模型中。其中單一預見期的徑流預報信息耦合使用方式的研究 較多，考慮不同預見期的徑流預報信息的耦合使用方式的研究也相繼開展起來，如徐煒等 (Xu ff.,Zhang C.,Peng Y.,et al.Water Resources Research[J].2014,50(12):9267-9286.)使用短期和中期徑流預報信息作為水文狀態(tài)變量，建立了短、中期徑流預報套接的 貝葉斯隨機動態(tài)規(guī)劃模型(TS-BSDP);唐國磊(唐國磊.考慮徑流預報及其不確定性的水電 站水庫調(diào)度研究.大連理工大學，2009.)構(gòu)建了考慮中、長期徑流預報信息的隨機動態(tài)規(guī)劃 模型。SDP模型具有使用的水文狀態(tài)變量越多越能描述入流的隨機特性的特點（Tejada-Guibert J.A.,Johnson S.A.,Stedinger J.R.Water resources research[J].1995,31 (10): 2571-2579)，當前研究中僅使用了中、長期或短、中期徑流預報信息，尚未將長、中、短 期徑流預報信息同時作為水文狀態(tài)變量耦合至隨機動態(tài)規(guī)劃模型中。如何有效地處理長、 中、短期徑流預報信息，并耦合至水庫調(diào)度中，亟需做進一步的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種耦合長、中、短期徑流預報信息的水庫優(yōu)化 調(diào)度方法。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案具體如下：
[0006] -種耦合長、中、短期徑流預報信息的水庫優(yōu)化調(diào)度方法，具體包括以下步驟：
[0007] 第一步，分析、描述徑流及徑流預報的不確定性；
[0008] 所述的徑流及徑流預報的不確定性針對長、中、短期徑流預報信息。將歐洲氣象中 心(ECMWF)提供的未來1-10天集合降雨預報信息平均值輸入到新安江模型得到10天徑流預 報信息，并劃分為1~5天(短期)和6~10天（中期)兩段，長期徑流預報信息是指利用相關(guān)系 數(shù)法從74項大氣環(huán)流因子選取相關(guān)性較高的因子并結(jié)合ANN模型得到的6~10天所對應時 段至汛末總來水量的預報值。
[0009] 1.1徑流自身隨機性
[0010] 由于徑流表現(xiàn)出一定的隨機性，常把徑流作為隨機過程來處理。假定水庫入庫流 量具有簡單馬爾科夫特性，采用徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P[Q t|Qt-i]描述徑流隨機性，反映徑流本 身的不確定性，其中，P[Qt|Q t-l·]表示當時段t-l流量為Qh條件下時段t發(fā)生Qt的概率，Q表示 流量。
[0011] 1.2徑流預報的不確定性
[0012] 反映了徑流預報的不確定性，可用預報流量Ft與實測值間Qt的統(tǒng)計概率P[Ft|Q t] (稱為似然概率)表示。
[0013] 1.3后驗的徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率
[0014]由于徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率PWtlQt-i]是在未獲得任何徑流預報信息之前已經(jīng)獲得， 常將其稱為先驗的徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。一旦獲得新的預報信息，便可由統(tǒng)計方法或貝葉斯 定理得到后驗的徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。
[0015] 當時段t-Ι徑流量為UPt時段預報流量為Ft時，t時段徑流實際發(fā)生在Qt的后驗 的徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可綜合先驗的徑流狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和似然概率由貝葉斯定理求得，如下 所示：
(1 )
[0016] V W
[0017] 當時段t-1徑流量為Qt-以時段中期預報流量表示為Ft、t時段長期預報流量為FLt， t時段徑流實際發(fā)生在Qt的后驗概率表示為P[Qt | Qt-i，F(xiàn)t，F(xiàn)Lt]，可通過統(tǒng)計方法求得。
[0018] 1.4徑流的可預測概率
[0019] 當時段t-Ι徑流量為Qt-jPt時段預報流量為Ft時，徑流的可預測概率為P[Ft | Qt-0， 可結(jié)合已知的先驗概率P[Qt I Qh]和似然概率P[Ft I Qt]，通過全概率公式計算求得
[0020]
(2)
[0021] 當時段t-ι徑流量為Qt-ht時段中期預報流量表示為Ft、t時段至汛末總的長期預 報流量表示為FL t，徑流的可預測概率為P[Ft | Qw，F(xiàn)Lt ] · P[FLt | Qw]，可通過統(tǒng)計方法求 得。
[0022] 第二步，構(gòu)建耦合長、中、短期徑流預報信息的水庫優(yōu)化調(diào)度模型（SML-BSDP模 型），確定其目標函數(shù)、約束條件及遞推方程；
[0023] 2.1目標函數(shù)
[0024]水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型以調(diào)度期在滿足發(fā)電保證出力的條件下，總發(fā)電量最大為 目標函數(shù)，計算公式如下：
[0025]
(3)
[0026] B(Zt,Ht,Zt+i) = [b(Zt,Ht,Zt+i)-a{Max(e-b(Zt,Ht,Zt+i),0)}i!] · At (4)
[0027] 式中，Zt+1為時段t的最優(yōu)決策末水位;Zt為時段t的初水位;Ht為時段t的水文狀態(tài) 變量;B( ·)是時段t的發(fā)電量效益函數(shù)，即t時段懲罰后的發(fā)電量;b( ·)是t時段水電站的 發(fā)電出力，由耗水率、水頭等計算獲得;α和β是懲罰系數(shù)，由水電站發(fā)電保證率確定;e為水 庫水電站發(fā)電保證出力；At是計算時段長度;E[B( ·)]為時段t在給定Zt和Ht下的期望發(fā)電 量;T為調(diào)度期的總時段數(shù)。
[0028] 2.2約束條件
[0029] 在水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的優(yōu)化過程中，水庫的蓄水、泄流及發(fā)電出力等特征需 要滿足一定的約束條件，具體如下：
[0030] 水量平衡約束： （5)
[0031] 水庫蓄水位約?
[0032] 下泄能力約束： （7)
[0033] 發(fā)電流量約束： （8)
[0034] 水電站出力約?
[0035] 式中，Vt、Vt+Av別為t時段的初、末庫容;〇*4。《^和1-*分別為七時段的入庫 流量、發(fā)電流量和棄水流量；A t是計算時段長度;Zt、Zde3a<^PZn_ai分別為水庫t時段的水位、 水庫死水位和水庫正常高水位;Qreiease,t和βΠ 。，分別為泄流量和最大泄流能力；和 分別為發(fā)電機組最小發(fā)電流量和最大過流能力;Nt、Nmin和Nmax分別為實際出力、最小 出力和最大出力。
[0036] 2.3遞推方程
[0037] 水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型的遞推方程在非汛期考慮短、中期徑流預報信息，在汛期 考慮長、中、短期徑流預報信息。
[0038] 根據(jù)研究流域的徑流預報信息特點，該模型在非汛期以Qt、Ft+1為水文狀態(tài)變量， 其遞推方程如公式(10)所示。
[0039]
[0040] 在汛期則增加考慮長期預報信息FLt+1，即以Qt、Ft+1、FL t+A水文狀態(tài)變量，從而基 于這三種變量的信息來更新下時段流量Qt+1的發(fā)生概率，遞推方程為：
[0041]
[0042] 在汛期和非汛期的過渡期，遞推方程有所不同。當t時刻和t+1時刻有長期預報信 息，而t+2時刻無長期預報信息時，對應的遞推方程為：
[0043]
：12)
[0044]當t時刻和t+Ι時刻無長期預報信息，而t+2時刻有長期預報信息時，對應的遞推方 程為：
(13)
[0045]
[0046] 第三步，求解第二步建立的水庫優(yōu)化調(diào)度模型，得到對應的調(diào)度規(guī)則。
[0047] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點和效果:本發(fā)明建立了一種耦合不同預見 期徑流預報信息的水庫優(yōu)化調(diào)度模型，該模型將長、中、短三種預見期徑流預報信息耦合至 水電調(diào)度中，對不確定性描述更為合理，對預報徑流的處理方式更為有效，有利于提高水庫 調(diào)度對不確定信息的使用效率，保證水庫發(fā)電效益和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0048]附圖是SML-BSDP模型徑流過程描述。
【具體實施方式】
[0049] 本發(fā)