一种跨流域水电站群多目标优化调度的两阶段求解方法、装置及介质与流程

本发明涉及水电系统优化调度运行，特别涉及一种跨流域水电站群多目标优化调度的两阶段求解方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、大型水利枢纽一般都承担多种任务，例如防洪、发电、航运、生态、引调水等。不同任务之间往往相互影响和相互制约，因此，从本质上讲，跨流域水库群的联合优化调度是一个多目标优化问题。随着流域梯级开发的推进，跨流域水电站群的规模不断扩大，系统状态维数高、调度变量多、目标之间竞争关系复杂，对多目标优化调度模型的求解方法提出了很高要求。

2、现有的水库多目标优化调度模型求解方法主要有两类。第一类是通过约束法、权重法、隶属度函数法等方法将多目标问题转化为单目标问题进行求解。该类方法面临多目标处理时目标上下限的确定、目标权重的确定等困难，特别是在大规模问题中还需与降维策略结合使用。常用的降维求解方法包括离散微分动态规划、动态规划逐次逼近法和逐步优化算法等，这些方法通过邻域搜索或逐库、逐时段分解降低计算量，在单目标发电调度问题中行之有效。然而，本发明的发明人发现，当将此类降维方法直接用于多目标问题、并采用基于相对隶属度的模糊优选进行多目标评价时，存在一个此前未被认识到的技术问题：相对隶属度评价中各目标的上下限由当前离散状态下所有候选决策对应的目标值确定，不同状态下目标上下限不同，评价基准随状态漂移，导致即使每个状态下的决策均为该状态下的最优决策，最终得到的整体调度方案也未必最优，即存在多目标优选的局部性偏差；而若改用绝对隶属度、预设各目标的理论极值，则因动态规划求解过程中难以精准量化各时段叠加其余留期后的目标取值范围，在工程上缺乏可行性。

3、第二类是运用多目标进化算法求解，例如基于非支配排序的遗传算法及其并行化改进。多目标进化算法能够直接生成非劣方案集，但对于水电站数目多、调度期长、约束复杂的大规模跨流域系统，进化算法存在求解效率低、结果稳定性差、可行解生成困难等问题，难以满足工程应用对求解时间和方案可靠性的要求。

4、此外，现有技术中虽已出现将动态规划类方法与逐步优化类方法相结合的混合求解框架，但此类框架主要面向单目标发电量调度问题，其两类算法的结合是出于计算效率的考虑，并未认识到、也未解决上述多目标模糊优选评价基准随状态漂移导致的局部性偏差问题。

5、综上，对于复杂大规模跨流域水电站群的多目标优化调度问题，现有技术缺乏一种既能克服维数灾难、又能消除多目标优选局部性偏差、从而高效获得高质量调度方案的求解方法。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：针对大规模跨流域水电站群多目标优化调度中存在的维数灾难问题和多目标模糊优选评价基准随状态漂移导致的局部性偏差问题，提供一种两阶段求解方法，以更高的计算效率获得质量更优的多目标调度方案，协调发电、防洪、供水、生态等多种调度目标，并将所得调度方案用于控制或指导水电站群的实际运行。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

3、一种跨流域水电站群多目标优化调度的两阶段求解方法，包括以下步骤：

4、步骤s1，数据获取：获取跨流域水电站群中各水电站的长系列历史径流数据或预报径流数据、区间入库流量、调度期初末水位边界条件、库水位-蓄水量关系曲线、出库流量-下游水位关系曲线、机组出力参数以及电网负荷需求数据，作为调度计算的输入；所述机组出力参数包括最大出力限制、最大发电引用流量、综合出力系数和水头损失；

5、步骤s2，模型构建与目标转化：以发电量最大、最小出力最大和最小出库流量破坏最小为目标函数，以流域水量平衡、电站出力限制、库水位限制、库水位-蓄水量关系、下游水位-出库流量关系、最大发电流量限制和水电站动力特性为约束条件，构建跨流域水电站群多目标优化调度模型；将最小出库流量破坏最小目标转化为最小出库流量约束条件，将最小出力最大目标转化为对预设最小出力约束的破坏值平方和最小的目标，并构建基于相对隶属度的多目标模糊优选函数作为多目标综合评价标准；

6、步骤s3，第一阶段求解：基于所述输入数据生成满足约束条件的初始调度轨迹，采用动态规划类方法在初始调度轨迹的局部邻域状态空间内逐时段动态递推寻优；寻优过程中，按水力拓扑顺序对各水电站依次执行寻优，且对每个水电站仅执行单步寻优、不迭代至收敛即转入下一水电站；当全部水电站完成一轮寻优后，对新调度方案与上一轮调度方案进行多目标综合比较，按变步长策略缩减搜索邻域并继续迭代，直至满足收敛条件，输出第一阶段调度轨迹；

7、步骤s4，第二阶段求解：以所述第一阶段调度轨迹为初始解，采用局部搜索方法进行轨迹修正：将调度周期离散为若干时段进行滑动寻优，每次仅对相邻时段进行联合寻优且固定所寻优时段的末水位，不计算余留期效益，直接以整个调度期计算所述多目标模糊优选函数值作为寻优评价标准，以消除第一阶段中相对隶属度评价基准随离散状态变化引起的局部性偏差；寻优过程中每次仅对单个水电站的出库流量以设定搜索步长执行单步寻优后即转入下一水电站，一个时段内全部长期调节水电站完成一轮寻优后进入下一时段，全调度期完成后将搜索步长减半继续搜索，以整体调度过程不再变化作为收敛条件，输出最终调度方案；

8、步骤s5，调度执行：根据所述最终调度方案确定各水电站在各时段的出库流量过程和出力过程，并据以控制或指导所述跨流域水电站群的运行。

9、优选的，步骤s2中所述目标函数包括：

10、发电量最大目标：

11、

12、最小出力最大目标：

13、

14、最小出库流量破坏最小目标：

15、

16、其中，为发电量最大目标，为最小出力最大目标，为最小出库流量破坏最小目标，为时段下编号为的水电站出力，、分别为时段下编号为的水电站的出库流量及其下限，为总时段数，为水电站总数，为时段的小时数。

17、优选的，步骤s2中所述约束条件包括：

18、流域水量平衡约束：

19、

20、电站出力限制约束：

21、

22、库水位限制约束：

23、

24、库水位-蓄水量关系约束：

25、

26、下游水位-出库流量关系约束：

27、

28、最大发电流量约束：

29、

30、水电站动力特性约束：

31、

32、其中，为时段初水电站的蓄水量，为水电站在时段的区间入库流量，为水电站第个直接上游水电站编号，为水电站的直接上游水电站个数，为时段水电站的最大出力限制，、、分别为水电站在时段初的库水位及其下限、上限，为水电站的库水位-蓄水量关系曲线，为水电站在时段的下游水位，为水电站的出库流量-下游水位关系曲线，、分别为水电站在时段的发电引用流量及最大发电引用流量，为水电站的综合出力系数，为水电站在时段的水头损失。

33、优选的，步骤s2中所述目标转化包括：

34、将最小出库流量破坏最小目标转化为约束条件：

35、

36、设定等于或高于系统极限的预设最小出力，将最小出力最大目标转化为对所述预设最小出力约束的破坏值平方和最小的目标：

37、

38、其中，为时段的系统总出力。

39、优选的，步骤s2中所述基于相对隶属度的多目标模糊优选函数为：

40、

41、其中，相对隶属度

42、

43、、为候选解中第号目标的最大值和最小值，为第个候选解对应目标的函数值，为各目标权重，为目标总数。

44、优选的，步骤s3中所述动态规划类方法的动态递推过程包括：

45、目标函数递推方程：

46、

47、目标函数余留期方程：

48、

49、惩罚函数递推方程：

50、

51、惩罚函数表达式：

52、

53、其中，为第个离散蓄水状态组合下的目标函数最优值，为待求解的时段末最优蓄水状态组合编号，为时段初状态到时段末第个蓄水状态组合转移时对应的第个目标函数值，为时段末第个蓄水状态组合下对应其最优决策的第个目标函数的余留期累积值，为时段初状态到时段末第个蓄水状态组合转移时对应的惩罚函数值，计入惩罚的包括状态转移不满足水量平衡的负出流以及最小出库流量约束破坏，为时段末第个蓄水状态组合下的余留期惩罚函数累积值，为时段初末蓄水状态组合编号为、时综合其他个决策的多目标模糊优选隶属度值，为离散状态组合总数，为时段初蓄水状态组合编号下的时段蓄水量多目标最优决策编号，、为惩罚系数。

54、优选的，步骤s3具体包括：

55、（1）以水电站群的总发电量为控制目标，以电网负荷为出力分配的引导，通过多变量关联搜索处理机组爬坡、出力、波动的时间关联约束，采用自上而下和自下而上两种模式对调度计划逐步改善，通过上下游反复修正获得同时满足上、下游水库控制目标的发电计划，作为初始调度轨迹；

56、（2）设定初始迭代轮次；

57、（3）基于当前调度轨迹推求初始计算步长，基于步长推求局部邻域寻优范围；

58、（4）针对当前水电站采用所述动态规划类方法，以为步长在当前调度轨迹的邻域内执行单次寻优；

59、（5）当水电站完成单次寻优后立即转入下一水电站，直至遍历全部水电站；

60、（6）当全部水电站完成一轮寻优后，将新调度方案与上一轮调度方案进行多目标综合对比，若新方案更优且未达到预设收敛条件，则保留新调度方案并基于新调度方案转入步骤（3），否则转入步骤（7）；

61、（7）若第轮次未达到收敛条件，则将步长减半，令，转入步骤（3），否则停止迭代，输出第一阶段调度轨迹。

62、优选的，步骤s4具体包括：

63、（1）以第一阶段调度轨迹为初始解开始第二阶段优化求解；

64、（2）设定迭代轮次，时段，设定水电站分组数目；

65、（3）设定各水电站初始搜索步长，判断时段是否需要执行寻优计算：若，判断第轮次时段各水库末水位是否有变化；同时当且时，判断第轮次时段各水库末水位是否有变化；若均无变化则转入步骤（8），否则转入步骤（4）；

66、（4）设定组编号；

67、（5）固定第组内各长期调节水库时段的初水位与时段的初水位，按照当前搜索步长在各水电站当前解的邻域内寻优，搜索时段、的最优出库流量组合，求解相应的蓄水量与，寻优时直接以整个调度期计算所述多目标模糊优选函数值作为评价标准；

68、（6）令，若，转入步骤（5），否则转入步骤（7）；

69、（7）将各水电站搜索步长减半，若未达到设定的最小步长，转入步骤（4），否则转入步骤（8）；

70、（8）令，若，转入步骤（3），否则转入步骤（9）；

71、（9）若第轮计算后整体调度过程仍发生变化，则令，转入步骤（2），否则停止迭代，输出最终调度方案。

72、本发明还提供了一种跨流域水电站群多目标优化调度装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述的跨流域水电站群多目标优化调度的两阶段求解方法的步骤。

73、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的跨流域水电站群多目标优化调度的两阶段求解方法的步骤。

74、本发明的有益效果是：

75、第一，求解效率高。传统动态规划求解n座水库、每库m个离散状态的联合调度问题时，每个时段需遍历m^n量级的状态组合，计算量随水库数呈指数增长；本发明第一阶段以局部邻域动态搜索代替全空间遍历，并采用逐库单步寻优、交替流转的降维策略，使每轮迭代的计算量随水库数近似线性增长，可在工程可接受的时间内完成含数十座水库、数十年长系列径流的跨流域系统求解，显著降低计算资源消耗。

76、第二，解的质量高。本发明发现并解决了相对隶属度模糊优选嵌入动态规划递推时评价基准随状态漂移的局部性偏差问题：第二阶段固定时段末水位、免除余留期效益估计，使多目标评价在全调度期统一基准下进行，对第一阶段结果形成定向修正。两个阶段功能上相互配合：第一阶段为第二阶段提供高质量初始解，避免局部搜索方法因寻优能力较弱而收敛于较差解；第二阶段消除第一阶段固有的评价基准漂移偏差。仅采用其中任一阶段均无法达到两阶段结合的效果。

77、第三，多目标协调能力强。通过最小出库流量目标约束化和最小出力目标惩罚化，将下游供水、生态、航运等高优先级综合利用要求以约束方式优先满足，同时以模糊优选实现发电量与保证出力之间的定量权衡，提高了跨流域水电站群多目标调度决策的科学性。

78、第四，调度方案直接面向工程应用。方法的输入为实测或预报的径流、水位、机组参数等物理数据，输出为各水电站逐时段的出库流量与出力过程，可直接下达至电站执行或用于指导调度运行，提升跨流域水库群联合调度的综合效益。

79、进一步地，第一阶段中避免单个水电站迭代至完全收敛的交替寻优控制策略，克服了常规逐次逼近方法中优先优化节点过度承担枯水期补偿调蓄任务、导致全局水量分配失衡的缺陷。