[发明专利]一种基于随机森林的梯级水电站群联合调度规则提取方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林的梯级水电站群联合调度规则提取方法，包括建立并求解梯级水电站群联合优化调度模型，生成优化调度样本集；确立决策变量与输入因子；设计调度函数结构；利用随机森林建立映射关系；约束条件破坏修正；滚动调度并多次计算。本发明能够全面地考虑输入因子，采用“随机”与“集成”的思想保证了样本信息的有效利用，能够有效避免“过拟合”问题；多输入多输出梯级各库同步映射的调度函数能够有效反映各库间的补偿作用，结构清晰，应用简便；针对约束条件被破坏的修正有效保证了该方法的运行可靠性。适用于中长期梯级水电站群发电调度规则制定，在调度期内可以根据水文情势设置不同的时段长，具有较强的通用性和灵活性。

技术领域

本发明涉及梯级水电站发电调度方法，特别涉及一种基于随机森林的梯级水电站群联合调度规则提取方法。

背景技术

水电站调度规则是指导水库调度运行工作的重要依据。调度规则是指基于水库所控制流域的径流特性提炼出的一套利于水库发挥其不同功能的泄流决策指南，较为常见的调度规则形式包括文字描述、调度图和调度函数三种。

调度函数的传统表现形式为数学方程组，数学方程组框定了函数形状，一定程度上限制了变量间的非线性关系表达，智能算法较为灵活的结构和强大的映射能力使其适用于提炼水库调度变量间的复杂非线性关系。现有的拟合调度函数方法仅凭主观判断或直接采用某种算法进行输入因子的选择，从而导致了如下问题：(1)损失部分有效信息；(2)基于历史资料筛选的因子对于未来调度决策的适用性也有待考量，固定不变的因子类别缺乏灵活性(3)依某种算法筛选后的输入变量与拟合调度函数的算法间的契合度也无从保证。

因此，如何全面且有效地利用优化样本信息，以恰当和高效的方法提炼水库调度规则是目前亟需解决的技术难题。

发明内容

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于随机森林的梯级水电站群联合调度规则提取方法。

技术方案：本发明提供了一种基于随机森林的梯级水电站群联合调度规则提取方法，包括如下步骤：

(1)建立并求解以梯级水电站群调度期内总发电量最大为目标、以水量平衡约束、上下限水位约束、水位变幅约束、最大最小流量约束、流量变幅约束、负荷约束、调度期初水位约束和调度期末水位约束为约束条件的联合优化调度模型；

(2)确立调度函数的决策变量与输入因子，基于联合优化调度模型结果通过水电调算生成样本集；

(3)确立梯级各水电站同步映射的调度函数结构；

(4)利用随机森林回归模型建立映射关系并决策；

(5)对约束条件被破坏的情况进行修正；

(6)滚动调度并多次计算。

进一步的，步骤(1)中所述联合优化调度模型以梯级水电站群调度期内总发电量最大为目标函数：

式中，E为梯级水电站群调度期内总发电量，n、T分别为梯级电站数、调度期时段数；T_t为时段长；H_i,t分别为第i个水电站第t时段的出力、发电流量、发电水头。

进一步的，步骤(1)中所述联合优化调度模型的约束条件具体为；

1)水量平衡约束

式中，V_i,t+1、V_i,t为第i库第t时段末、初水库蓄量；Q_i,t、J_i,t和S_i,t分别为第i库第t时段入库流量、弃水流量、损失流量；

2)上、下限水位约束及水位变幅约束