[发明专利]一种基于GAMS非线性规划梯级水库群优化调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于GAMS非线性规划梯级水库群优化调度方法，是一种梯级水库群优化调度方法，是一种混联式“高维”水库群优化模型构建及求解方法。

背景技术

水电站水库群优化调度方法研究是一个典型的大规模多维多目标多阶段非线性数学规划问题，以系统工程学为理论基础，利用现代计算机技术和最优化技术，寻求满足调度原则的满意的调度规划方式、调度计划、调度方案以指导水库运行。从规划的时间周期讲，水电站发电调度是一个典型的动态决策过程，系统的规模基本上决定于划分的时段大小。对于梯级水电系统，径流的水力联系进一步增加了问题的复杂性。从数学角度，水电站群发电调度是一个多阶段且有延迟的大规模动态非线性问题，巨大的经济效益使得求解该问题出现了众多方法，且一直成为众多专家学者的研究热点。

发明内容

为了克服现有技术的问题，本发明提出了一种基于GAMS非线性规划梯级水库群优化调度方法。

本发明的目的是这样实现的：一种基于GAMS非线性规划梯级水库群优化调度方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：

建立目标函数：包括发电量最大、弃水量最小、发电保证率最大、最小出力最大、枯水年发电量最大、调度周期始末库容无限接近相等，目标函数如下式：

 

 

 ；

定义基于集合的水库群网络图：为构建一个通用智能化的梯级水库群联合优化调度模型，引入集合的概念来定义水库群网络图； 

考虑约束条件：

1）水库水量平衡约束：水库水量平衡是水资源系统中最重要的约束，它描述了水库的入流、蓄水及供水之间的一个水量平衡关系：

2）工程相关约束：主要包括水库水位约束、下泄流量约束、水位库容关系约束、下泄流量尾水位关系约束，

3）发电相关约束：它主要包括：发电出力、发电量计算约束，发电流量约束，出力约束，

4）其他政策约束：它主要包括航运最小流量约束，生态最小流量约束，

5）最小出力最大约束：以最小最大法，通过该约束及目标4共同作用，实现各时段发电出力最大的同时，出力趋于平均，

6）保证出力最大约束：以最小最大法，通过该约束及目标5共同作用，实现枯水年平均发电出力最大的同时，年发电量趋于平均，

7）调度期初末库容差最小约束：根据水电站水库调度理论，调度期时段初末库容应该一致，

8）保证率最大约束：为了实现保证率最大目标，将整数规划首次引入非线性规划模型中，虽然增加了求解的难度，但通过引入发电保证率的概念，进一步将理论研究与生产实践相结合；

求解：本模型是一个求解混合整数非线性问题，涉及到线性二进制变量、整数变量和线性、非线性连续变量，采用DICOPT（DIscrete and Continuous OPTimizer）算法进行求解，基于等式松弛策略外部逼近算法的扩展模块。

本发明产生的有益效果是：本发明采用以长期实测径流系列为依据作为调度时入库径流的确定性描述，将过去已经出现的径流过程、人工生成的径流序列以及未来的径流预报过程均作为水库运行调度的确定性输入过程。这种径流的描述方法能直观、形象的反映径流在一定时期变化的连续性和周期性，间接反映了径流的统计特性。在长期水库水电站优化调度中，如果给定的长系列历史径流资料充分，可假定其中包含了径流的各种可能变化。通过给定的径流资料，采用确定性优化模型求解，可得到理想的最优运行过程，然后，根据某种准则，从中辨识出调度规则函数，从而指导水电系统的运行。该方法由于假设径流过程已知，可有效地减轻或避免“维数灾”问题。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明的实施例一所述方法的技术结构示意图。

具体实施方式

实施例一：

本实施例是一种基于GAMS非线性规划梯级水库群优化调度方法，所述方法的技术结构如图1所示。本实施例所述方法的步骤如下：

建立目标函数：包括发电量最大、弃水量最小、发电保证率最大、最小出力最、枯水年发电量最大、调度周期始末库容无限接近相等。目标函数如下式：