配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法与流程

1.本发明涉及水光调度技术领域，具体地涉及一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法、一种计算机可读存储介质及一种电子设备。


背景技术：

2.在气候变化和能源转型的双重压力下，以水电、风电、光电为代表的清洁能源在全球范围得到快速发展，且由于其清洁、环保、可再生等优点，被认为是未来能源系统的主力军。由于风电、光电具有固有的随机波动性，导致“弃风、弃光”问题突出，严重制约了新能源的大规模开发利用。如何确定多能互补系统内新能源的装机规模以及如何制订互补调度规则，是当前实施多能互补运行管理亟待解决的关键问题。
3.径流和光伏出力受气象要素影响较大，在气候变化条件下，依据历史数据开展水光互补系统光伏装机容量规划与调度规则优化，所得出的结果可能难以适用未来的气候条件。另外，光伏装机容量规划以基于互补调度规则的模拟为基础，互补调度规则的制定同样需要光伏装机容量作为输入，二者相互影响。但已有的技术大多将光伏装机容量规划与调度规则制订割裂开来，存在两方面的问题：1、没有考虑容量规划与调度规则编制的耦合性，导致规划结果局部最优；2、没有考虑气候变化对容量规划以及互补调度的影响，导致优化结果在变化条件下的适用性较差。


技术实现要素：

4.本发明实施方式的目的是提供一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法，以至少解决现有技术没有考虑气候变化、以及容量规划与调度规则编制的耦合性导致优化结果较差等问题。
5.为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法，包括：
6.以光伏装机容量与互补调度规则参数为决策变量，建立光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型；
7.选用多目标优化算法求解光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型，得到pareto解集；
8.选用多属性决策方法从pareto解集选出均衡解。
9.本方法中，考虑到了光伏装机容量和互补调度规则参数，并以二者为决策变量建立光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型，使得求解模型输出的规划结果最优。
10.可选的，还包括：
11.获取水光互补电站的历史径流资料、历史太阳辐射资料以及历史气温资料，将这些历史资料作为光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型的输入。
12.可选的，还包括：
13.利用gcm数据求取研究区域未来不同气候模式、不同排放情景下的水文气象数据；
基于该水文气象数据、以及水文模型和光伏出力模型推算出径流和光伏出力数据。
14.推算出来的径流和光伏出力数据是为了使优化模型输出的规划结果能够适应未来的气候变化。
15.可选的，所述水文气象数据包括降水、蒸发、气温和日照时数数据，所述基于该水文气象数据、以及水文模型和光伏出力模型推算出径流和光伏出力数据，包括：
16.利用历史数据率定水文模型的参数，将gcm模式下的降水和蒸发数据输入至率定的水文模型，得到研究区域未来的入库径流序列；
17.将gcm模式下的气温和日照时数数据输入至光伏出力模型中，得到研究区域未来的光伏出力序列。
18.基于现有的模型对未来的气候条件进行推算，可以确定在不同气候模式下、不同排放情景下径流和光伏出力的情景。
19.可选的，所述光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型的目标函数包括：
20.目标函数1：水光互补系统上网电量最大；
21.目标函数2：枯期平均出力最大；
22.目标函数3：在气候变化扰动条件下，水光互补系统的鲁棒性最优。
23.可选的，所述目标函数3基于推算出的径流和光伏出力数据计算获得。
24.可选的，所述选用多目标优化算法求解光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型，包括：
25.先基于隐随机优化方法，确定水光互补系统的调度函数型式以及调度函数参数的初始值；再采用多目标布谷鸟算法对光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型进行优化求解。
26.可选的，所述光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型的约束条件包括：水量平衡约束、库容约束、下泄流量约束、水电站处理约束和变量非负约束。
27.本发明第二方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在计算机上执行时，使得所述计算机执行第一方面所述的方法。
28.本发明第三方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器、存储器；
29.所述存储器存储有计算机指令执行指令；
30.所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法。
31.通过上述技术方案，本发明建立了综合考虑水光互补系统经济性、可靠性和鲁棒性的光伏装机容量规划与调度规则编制一体化优化模型，能够从理论上同时输出最优的光伏装机以及互补调度规则参数；并且，规划结果能够适应未来气候变化条件，对于指导气候变化条件下的多能互补运行管理具有重要意义。
32.本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
33.附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限
制。在附图中：
34.图1是本发明一种实施方式提供的一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法流程图；
35.图2是本发明一种实施方式提供的mocs算法基本流程图。
具体实施方式
36.以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
37.图1是本发明一种实施方式提供的一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法，所述方法包括：
38.s1：以光伏装机容量与互补调度规则参数为决策变量，考虑水光互补系统的经济性、可靠性和鲁棒性，建立光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型。建立的模型考虑了光伏装机容量和互补调度规则参数，所以在模型能够输出最优的光伏装机以及互补调度规则参数。
39.具体的，在本实施例中，决策变量集合可表示为[x,a1,
…
,a
12
,b1,
…
,b
12
]，其中x为光伏装机容量，a1…a12
和b1…b12
都为互补调度规则参数。
[0040]
调度函数形式如下：
[0041]vk
＝ak*eak bk(k＝1,2,
…
,12)；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0042]
式(1)中，k为调度函数的编号，例如k＝1时表示为1月的调度函数； vk为调度函数的输出变量；eak为调度函数的输入变量，为可用能量；ak和bk为线性调度函数的参数。
[0043]
s2：获取水光互补电站的历史径流资料、历史太阳辐射资料以及历史气温资料，作为光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型的输入；根据历史资料数据计算光伏出力p
ts
，计算公式如下：
[0044][0045][0046]
式(2)、(3)中：p
ts
是第t时段光伏实际平均出力；χ为光伏电站装机容量；和t
t
分别为第t时段太阳辐射强度和太阳能电池板温度；和t
stc
为标准测试条件下的太阳辐射强度和气温，分别为1000w/m2和25℃；α
p
为气温功率转换系数，取-0.35％/℃；t
tair
为第t时段气象站气温；t
noc
为正常运行的太阳能电池板温度，通常取48℃
±
2℃。
[0047]
s3：在气候变化条件下，推算径流和光伏出力数据。
[0048]
具体的，在本实施例中，利用gcm(全球气候模式)数据进行降尺度处理以得到研究区域未来不同气候模式、不同排放情景的水文气象数据；其中，水文气象数据包括降水、蒸发、气温、日照时数等数据。
[0049]
基于得到水文气象数据、以及现有的水文模型和光伏出力模型推算出径流和光伏
出力数据。具体过程如下：
[0050]
利用历史实测的降水、蒸发和径流资料率定水文模型的参数，将gcm 模式下的降水与蒸发数据输入至率定的水文模型，得到未来的入库径流序列；将gcm模式下的气温与日照时数数据输入至光伏出力模型中，得到未来的光伏出力序列。
[0051]
基于本步骤即可确定不同气候模式、不同排放情景下径流与光伏出力的多种情景。
[0052]
需要说明的是，步骤s1、s2、s3之间不存在固定的先后顺序关系，本实施例只是为了方便描述技术方案而进行的步骤排序，s2也可以在s1之前进行，s3也可以作为第一步进行，具体视情况而定。
[0053]
s4：选用多目标优化算法对构建的光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型求解，得到该问题的pareto解集。
[0054]
首先基于隐随机优化方法，确定水光互补系统的调度函数型式以及调度函数参数的初始值；再采用多目标布谷鸟算法(multi-objective cuckoo search, mocs)对建立的一体化模型进行优化求解。
[0055]
s5：采用多属性决策方法从pareto解集中挑选出协调水光互补系统经济性、可靠性和鲁棒性的均衡解，从而输出水光互补电站最优光伏装机容量以及调度规则。
[0056]
具体的，在本实施例中，光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型的目标函数包括：
[0057]
目标函数1：水光互补系统上网电量最大：
[0058][0059]
式(4)中，f1为互补系统调度期内的总发电量；t与t分别为中长期调度时段编号与总调度时段；p
th
、p
ts
为第t时段水电实际平均出力、光伏电站的平均出力；δt
t
为调度时段长。
[0060]
水电出力p
th
按照下列公式计算：
[0061]
p
th
＝9.81ηr
tht
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0062][0063]
式(5)、(6)中，η为水电站综合效率系数；r
t
为第t个调度时段内通过水轮机的发电流量；h
t
为发电平均水头；分别为第t时段坝前平均水位、平均尾水位以及水头损失。
[0064]
目标函数2：枯期平均出力最大：
[0065][0066]
式中：f2为互补系统调度枯期内的平均出力；d和d分别为枯期中长期调度时段编号与枯期时段总和；为第d时段枯期水电实际平均出力、光伏电站的平均出力。
[0067]
目标函数3：在气候变化扰动条件下，水光互补系统的鲁棒性最优：
[0068][0069][0070]
式中：f(x)
i,j
表示为情景j下计算目标i的值；表示为在基线状态下目标i值，分别为设计发电量和保证出力；d
i,j
表示为偏差。
[0071]
光伏装机容量规划与调度规则一体化优化模型约束条件包括：
[0072]
约束条件1：水量平衡约束：
[0073]vt 1
＝v
t
(q
in,t-q
out,t
)δt
t
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0074]
约束条件2：库容约束：
[0075]
表征库容的变化范围，各时刻的库容在须在一定的允许范围之内。
[0076]vmin
≤v
t
≤v
max
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0077]
约束条件3：下泄流量约束：
[0078]qout,min
≤q
out,t
≤q
out,max
；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0079]
约束条件4：水电站出力约束：
[0080][0081]
约束条件5：变量非负约束：
[0082]
所有变量均大于等于0。
[0083]
式(10)至(13)中：v
t
为水电站第t时段的库容；q
in,t
水电站第t时段入库径流；v
min
和v
max
分别为水电站库容下限和上限；q
out,min
和q
out,max
分别为水电站下泄流量最小值和最大值；和分别为水电站出力下限和上限。
[0084]
具体的，在本实施例中，目标函数3鲁棒性的计算需要利用本实施例 s3中确定的径流和光伏出力数据进行计算，具体的计算方式如下：
[0085]
首先，用不同的gcm模式、不同排放情景下径流和光伏出力计算出的总发电量减去设计发电量，再除以设计发电量，得到一个系列，求该系列的90％分位数对应的值，得到r1；
[0086]
其次，用不同的gcm模式、不同排放情景下径流和光伏出力计算出的枯期平均出力减去保证出力，再除以保证出力，得到一个系列，求该系列的90％分位数对应的值，得到r2；
[0087]
最后，鲁棒性指标取r1、r2中的较大值。
[0088]
基于不同气候模式、不同排放情景下径流与光伏出力数据求取的模型目标函数，可以使优化模型输出的规划结果能够适应未来的气候变化。
[0089]
具体的，本实施例中采用的mocs算法基本流程见图2，步骤如下：
[0090]
步骤(1)初始化：给定算法所需的参数，如解的维数m，鸟窝的个数n，被发现的概率pa，最大迭代次数n，搜索域上下界ub和lb，初始档案archive 为空集，档案的最大容量archivemax，小生境半径σ
share
，迭代次数t＝0。随机生成m
×
n的初始鸟窝位置矩阵x0
(t)
；
[0091]
步骤(2)若t《＝n，则转(3)，否则，停止计算，输出archive；
[0092]
步骤(3)位置更新：通过levy飞行原则实现鸟窝位置的更新，得到新的鸟窝位置矩
阵x1
(t)
；
[0093][0094]
其中α》0表示步长，表示点对点乘法；
[0095]
步骤(4)适应度择优：合并x0
(t)
与x1
(t)
，得到m
×
2n的矩阵x'，按式 (3)计算x'的适应度，并从大到小进行排列，选出前n个对应的解，组成新的解矩阵，记为x2
(t)
；
[0096]
步骤(5)随机淘汰：对x2
(t)
中每个解x2
i(t)
赋予一个随机的数i，并根据淘汰概率pa进行解的随机淘汰得到x3
(t)
；
[0097][0098]
步骤(6)适应度择优：合并x2
(t)
与x3
(t)
，得到m
×
2n的x”，按式(3) 计算x”的适应度，并从大到小排列，选出前n个对应的解，组成新的解矩阵，记为x4
(t)
；
[0099]
步骤(7)档案更新及预处理：将x4
(t)
直接并入档案archive，即 archive＝[archive,x4
(t)
]，对archive进行去重复处理，并按pareto支配关系，删除被支配的解，只保留非支配的解；
[0100]
步骤(8)判断：若archive中解的个数大于archivemax(溢出)，转步骤(9)，否则转步骤(10)；
[0101]
步骤(9)档案缩减：按照基于小生境技术的逐步档案缩减法对archive 进行缩减，直到档案不再溢出，再转步骤(10)；
[0102]
步骤(10)令x0
(t)
＝x4
(t)
，t＝t 1，转步骤(2)。
[0103]
本发明实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在计算机上执行时，使得所述计算机执行本实施例提供的一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法。
[0104]
本发明第三方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器、存储器；所述存储器存储有计算机指令执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行本实施例提供的一种配合水电调节的光伏装机与互补调度规则一体化优化方法。
[0105]
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0106]
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0107]
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本
发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。