考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法与流程

本发明属于水资源管理领域，更具体地，涉及一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法。
背景技术：
：水电能源是目前全世界正在大力发展的一种优质高效能源，其具有清洁无污染、可再生性、运行成本低、出力响应迅速等特点。尤其是其对电力负荷的快速响应特性，使其在电力系统的安全稳定运行中扮演了极其重要的角色，发挥了极其重要的作用。目前水电能源的开发利用方式主要是通过在河道中筑坝建库，将分散的河道水能资源集中并抬高水头，再通过水电站-水轮发电机组使得水能高效地转化为电能。对于水库的类型，按照其调节性能的强弱，可以分为日调节，季调节、年调节及多年调节类型。一般而言，河流来水一般具有年内丰枯变化规律、年际间水量不同的特征。考虑到水文年的周期性，实际调度一般以一个水文年作为一个调度周期，此时年调节水库就能很好的对年内来水不均性进行调节。但是，实际水文过程中，年际间水量差异也存在，因此需要在年际间进行水量分配与调节，而多年调节水库就可以做到年际间的水量分配。因此对于多年调节水库，如何确定其在一个调度周期内的运行方式，对多年调节水库最终发电效益的影响较大。许多学者也在这方面做过相关的研究，取得了一些成果，但是已有研究大多集中在多年调节水库单独运行时的情形。随着众多水库的建设和投运，逐渐形成了具有上下游水量和水头联系的梯级水库群。梯级水库形成后，原有的单库调度方法已经不能适应库群联合调度的需求，需要针对性的对梯级水库系统中的多年调节水库调度方式进行研究,即确定梯级系统中多年调节水库的最优年末消落水位。此外，已有针对多年调节水库运行方式的研究仅从多年平均的角度考虑其年末消落水位的大小，没有考虑年际间来水差异，即忽略了不同年份来水频率差异的影响，存在一定的不足和尚待改进的地方。技术实现要素：针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法，其目的在于在考虑不同年份来流频率差异的情况下，确定梯级水库系统中多年调节水库的最优年末最佳消落水位。为实现上述目的，本发明的提供了一种一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法，包括：s1.根据设定的水位离散精度，将梯级系统中多年调节水库的死水位至正常蓄水位范围离散为一系列离散水位值；s2.以每一个离散水位值作为多年调节水库的年末消落水位约束，以总发电量最大为目标建立梯级系统联合优化调度模型；s3.以多年来流频率作为所述联合优化调度模型的输入数据，采用多维动态规划算法对上述模型进行求解，得出对应不同离散水位及不同来流年份下梯级系统的总发电量；s4.对每一个来流频率遍历所有离散水位值，找出其中发电量最大对应的离散水位值，作为当前来流频率下的最优消落水位；s5.以来流频率为横坐标，以最优消落水位为纵坐标，点绘各来流频率与其对应的最优消落水位散点图，并基于最小二乘原理，以多项式拟合散点的最佳趋势线，最终得到不同来流频率下的最优消落水位。进一步地，步骤s1中水位离散精度根据计算精度要求设定。进一步地，上述梯级系统联合优化调度模型目标函数为：其中，e为梯级系统在整个调度期的总发电量，t为整个调度期的调度时段数，梯级水库从上游到下游依次编号为1,2,...,n，ks为第s个电站的出力系数，qts为第s个水库在第t个时段的发电引用流量，hts为第s个水库在第t个时段的平均水头，δt为一个调度时段长度。进一步地，上述梯级系统联合优化调度模型调度期初、末水位约束条件为：其中z0s为第s个水库在第1个时段初的水位，zbs为第s个水库在整个调度期初的水位，zts为第s个水库在最后一个时段末的水位，zes为第s个水库在整个调度期末的水位，即为步骤s1得到的离散水位值。进一步地，上述联合优化调度模型约束条件还包括水量平衡约束、水库库容约束、下泄流量约束和出力约束。进一步地，步骤s4包括：s4.1.对第1个来流频率p1，遍历所有离散水位值(z1,z2,…,zn)，找出其中发电量最大值ei,1，将其所对应的离散水位值zi作为当前来流频率p1下的最优消落水位z1*；s4.2.对第2个来流频率p2，遍历所有离散水位值(z1,z2,…,zn)，找出其中发电量最大值ei,2，将其所对应的离散水位值zi作为当前来水频率p2下的最优消落水位z2*。s4.3.重复上述过程直至找出所有来流频率pj(j＝1,2,…,m)发电量最大所对应的最优优落水位zj*。进一步地，步骤s5包括：s5.1.在可行范围内等步长产生一系列多项式的项数和次数；s5.2.根据每一个多项式的项数和次数，确定一个多项式结构，根据散点数据和最小二乘原理，找出当前结构下的最佳多项式系数及其相关性系数r2；s5.3.以相关性系数r2最大为目标，遍历所有多项式结构，确定多项式最优结构及对应的系数；s5.4.根据所得最优多项式结构，得到不同来流频率下的最优消落水位值。总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果。(1)本发明基于多维动态规划的最优计算结果，以最小二乘原理提取了考虑来流频率的多年调节水库年末消落水位确定规则，相比于多年固定水位的消落方式，所提取的消落规则考虑了来水的年际差异性，能够充分发挥多年调节水库的调节性能，提高梯级系统水能资源转换效率和梯级发电量，对指导含多年调节水库的梯级水库群实际调度运行具有重要意义。(2)本发明提取得到的考虑不同来流频率的消落规则，直接通过来流频率确定年末消落水位，不需要其他额外信息，操作性强。且来流频率直接反应了来水量的大小，消落规则的确定以其作为决策指标，能够很好的协调多年调节水库来流频率(水量)与消落水位(水头)的耦合关系，充分发挥梯级水库的整体效益，使梯级系统总发电量与最优情形下的总发电量非常接近。附图说明图1是本发明提供的一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法流程图；图2是本发明提供的雅砻江流域中、下游梯级水库地理位置图；图3是本发明提供的不同来流频率下的最优消落水位图；图4是本发明提供的枯水情形下不同来流频率的最优消落水位图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。参考图1，本发明实施例提供了一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法，包括：s1.根据设定的水位离散精度，将梯级系统中多年调节水库的死水位至正常蓄水位范围离散为一系列离散水位值；具体地，本发明实施例以如图2所示的雅砻江流域中下游梯级水库群为例，对本发明提出的方法进行详细说明。雅砻江中下游河段是目前雅砻江干流水电开发的重点河段，建设有两河口、杨房沟、锦屏一级、锦屏二级、官地、二滩、桐子林七大电站，其中两河口水库具有多年调节性能。本实施例中利用的径流数据为该流域从1957年6月到2019年5月，共62年的旬径流系列数据。为分析两河口水库不同消落水位下的梯级系统发电量变化情况，本发明实施例以5m为离散精度(具体实施时水位离散精度根据计算精度要求设定)，以其死水位2785m到正常蓄水位2845m为离散范围，得到不同的离散水位值：2785m,2790m,2795m,2800m,2805m,2810m,2815m,2820m,2825m,2830m,2835m,2840m,2845m。s2.以每一个离散消落水位值作为多年调节水库的年末消落水位约束，以总发电量最大为目标建立梯级系统联合优化调度模型；具体地，梯级系统联合优化调度模型的目标函数为：其中e为梯级系统在整个调度期的总发电量，t为整个调度期的调度时段数，梯级水库从上游到下游依次编号为1,2,...,n，ks为第s个电站的出力系数，qts为第s个水库在第t个时段的发电引用流量，hts为第s个水库在第t个时段的平均水头，δt为一个调度时段长度，本发明实施例取值1月。模型的约束条件包括：1)水量平衡约束其中vst为第s个水库在第t个时段的库容，its为第s个水库在第t个时段的来流，qst为第s个水库在第t个时段的下泄流量，wts为第s个水库在第t个时段的弃水流量，epts为第s个水库在第t个时段的蒸发流量。2)水库库容约束其中vst,min是vst的下限值，vst,max是vst的上限值。3)下泄流量约束其中qst,min是qst的下限值，qst,max是qst的上限值。4)出力约束其中ost为第s个水库在第t个时段出力，ost,min为ost的下限，通常由允许的最小出力决定，ost,max为ost的上限，通常由电站装机容量及预想出力决定。5)调度期初、末水位约束其中z0s为第s个水库在第1个时段初的水位，zbs为第s个水库在整个调度期初的水位，zts为第s个水库在最后一个时段末的水位，zes为第s个水库在整个调度期末的水位。此时的zes就对应步骤s1中的离散水位值2785m,2790m,2795m,2800m,2805m,2810m,2815m,2820m,2825m,2830m,2835m,2840m,2845m。s3.以多年来流频率作为所述联合优化调度模型的输入数据，采用多维动态规划算法对上述模型进行求解，得出对应不同离散水位及不同来流年份下梯级系统的总发电量；具体地，为使得模型求得的联合优化结果具有全局收敛性，以多维动态规划算法对所建联合优化模型进行求解，该算法核心的逆推方程如下：其中，ft*(vt-1)表示第t时段对应状态vt-1时的梯级电站总预留期效益，nt表示第t时段的梯级电站总出力，vt-1＝(vt-11,vt-12,…,vt-1n)'为状态变量向量，qt＝(qt1,qt2,…,qtn)'为决策变量向量，上标‘'’表示向量转置，计算中vt1,vt2,…,vtn分别被离散为m个离散点，即(vt1,1,vt1,2,…,vt1,m)，(vt2,1,vt2,2,…,vt2,m)，…，(vtn,1,vtn,2,…,vtn,m)。s4.对每一个来流频率，遍历所有离散水位值，找出其中发电量最大对应的离散水位值，作为当前来流频率下的最优消落水位；具体地，步骤s4包括s4.1.对第1个来流频率p1，遍历所有离散消落水位值(z1,z2,…,zn)，找出其中发电量最大值ei,1，将其所对应的离散消落水位值zi作为当前来流频率p1下的最优消落水位z1*；s4.2.对第2个来流频率p2，遍历所有离散消落水位值(z1,z2,…,zn)，找出其中发电量最大值ei,2，将其所对应的离散消落水位值zi作为当前来水频率p2下的最优消落水位z2*。s4.3.以此类推，找出所有来流频率pj(j＝1,2,…,m)发电量最大所对应的最佳优落水位zj*，从而得到一系列点据(pj,zj*)，(j＝1,2,…,m)。为分析不同来流频率下梯级总发电量最大的最优消落水位，以提炼一般性规律以指导实际运行，本发明实施例将62年径流资料别进行计算，并按照由丰到枯的顺序对所得结果进行排列，各来水年份下的最优消落水位下及其发电量如表1所示，其多年平均发电量为1010.2亿kwh。表1s5.以来流频率为横坐标，以最优消落水位为纵坐标，点绘各来流频率与其对应的最优消落水位散点图，并基于最小二乘原理，以多项式拟合散点的最佳趋势线，最终得到不同来流频率下的最优消落水位。s5.1.在可行范围内等步长产生一系列多项式的项数和次数；s5.2.根据每一个多项式的项数和次数，确定一个多项式结构，根据散点数据和最小二乘原理，找出当前结构下的最佳多项式系数及其相关性系数r2；s5.3.以相关性系数r2最大为目标，遍历所有多项式结构，确定多项式最优结构(项数与次数)及对应的系数；s5.4.根据所得最优多项式结构，得到不同来流频率下的最优消落水位值。本发明实施例根据表1中的结果，以来流频率为横坐标，以最优消落水位为纵坐标，绘制散点图，如图3所示，可以看出，在来流较丰年份(48.7％及其以下)，最佳消落水位均在死水位2875m；在来流较枯年份，最佳消落水位在不同年份波动较大，规律性不强，但是整体呈上升趋势，即从总体趋势上看，在枯水年份，最优消落水位随着来流频率的增大而增加。考虑到计算结果的实用性，需要将枯水年份的整体规律性提炼出来，以指导实际枯水年调度运行。为此，我们以来流频率大于48.7％的数据为基础，再次绘制散点图，并基于最小二乘原理，以多项式拟合最佳趋势线，最终得到的结果如图4中虚线所示，对应图4的结果得到的枯水年份来流频率与消落水位的最佳函数关系为：z＝1301.3p3-2896.7p2+2171.9p+2275.2其中，z表示年末消落水位，p表示来流频率。上式对应的相关性指数r2为0.73。于是，可得在不同来流频率下，两河口水库的年末消落水位确定规则为：此时，可以根据上式确定两河口水库不同来流频率下的消落水位。以此进行模拟计算，可得到各年份发电量，如表2所示(按来流频率排序)，此时其多年平均发电量为1009.84亿kwh。表2对比表1和表2，表1中的多年平均发电量为1010.2亿kwh，表2中的多年平均发电量为1009.84亿kwh，虽然按照所得消落规则确定的消落水位进行模拟调度之后的发电量有所降低，但幅度不大，绝对值为0.36亿kwh，相对降幅仅为0.036％，且按照提取的消落规则进行水库调度具有易操作性和实际可行性等优点。此外，与多年固定消落水位方式结果(表3)相比，表2中的多年平均发电量为1009.84亿kwh，比多年固定消落水位方式下的最大值1005.8亿kwh还要大4.04亿kwh，增幅达0.4％。表3年末消落水位/m2785279027952800280528102815梯级总发电量/亿kwh1005.81005.51004.91004.31003.01001.6999.5年末消落水位/m282028252830283528402845---梯级总发电量/亿kwh997.2994.3990.8986.4981.0973.7---由此可见，提取得到的不同来流频率下的消落规则，不仅可操作性强，而且能够很好的协调两河口水库来水频率(水量)与消落水位(水头)的耦合关系，充分发挥出梯级水库的整体效益，使梯级系统总发电量与最优情形下的总发电量非常接近。本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12