水库优化调度 结课论文

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1、水库优化调度技术浅谈摘要：随着我国各方面的迅速发展，大规模的水电站水库群逐渐形成，对其进行的综合调度与运行管理变的越来越复杂， 其地位和作用也越来越突出。本论文着重介绍了水库优化调度的研究现状与发展趋势，以及存在的各种优缺点，将实际 问题引入到水库调度问题中，探讨了水库综合利用的调度模式。关键词：水库优化调度1引言随着国家各方面的的迅速发展，大规模的水电站水库群逐渐形成，水库调度的地位和作用越来越突 出，如何最大限度地发挥水库效益，一直是水库调度研究的主要方向之一。水库调度是根据水库所承担 的水利水电任务的主次和规定的运用原则，凭借水库的调蓄能力，在保证大坝安全和防洪安全的前提下， 对入库水量

2、过程进行调节，实现多发电、提高综合利用效益的一种水库运用控制技术。水库综合利用涉 及到发电、供水、防洪、防凌、航运等多种目标，同时由于参与水库调度的各部门之间存在着多种功能 协同和利益协调关系，其功能交联及利益冲突现象严重，因此，如何在参与水库调度各部门的分管协调 下，形成统一的、一体化的调度模式，是水库调度的重要议题之一。水电站水库的运行情况与河川径流密切相关，河川径流的多变性和不重复性给水库运行调度带来很 大困难。尤其是年调节水电站的水库，由于缺乏准确可靠的长期水文预报，在水库运用管理上往往容易 造成一些不必要的失误。例如，在供水期开始，为了想多发电，水电站以较大出力工作，结果供水期还 未

3、结束，水库就可能提前放空，使电站在汛前一段时间里，以天然来水量发电，不能满足电站保证出力 的要求，破坏了电力系统的正常工作。反之，在供水期开始，由于担心以后来水少，为避免正常工作遭 破坏，水电站在整个供水期均按保证出力工作，结果在下一个汛期到来时水库可能仍未放空，汛期水库 又很快蓄满，造成大量弃水，这样就不能充分利用水能。以上情况也可能同样会发生在蓄水期。因此，水库调度在很大程度上依赖于未来径流情势，遗憾地是目前对未来径流尚无法准确预知。但 是客观世界中的任何事物都具有一定的规律，可以认为，未来某个时段的径流情势是一个随机变量，对 于某个调度期，可以根据各时段径流的概率分布，综合考虑防洪、蓄水

4、、灌溉、城市供水与发电等各方 面的要求，得到该调度期内预估的水库调度计划。这将涉及多个随机变量（每个时段径流均视为随机变 量）的复杂运算。对于梯级水库群来说，在忽略了蒸发、渗漏、区间入流等因素的影响下，下游水库的来水量应等于 上游水库考虑流达时间后的泄水量。梯级水库群的调度不仅要考虑各时段径流的配合，还要考虑各水库 之间的配合，才能在调度期内使所有水库的综合效益达到最大。梯级水库群的综合调度涉及了众多变量， 对其进行调度相当复杂。目前对两级水库调度的研究比较成熟，多级水库的调度只能将其简化为两级水 库的调度情况。直接对多级水库调度进行研究的相对较少，其原因主要是涉及的随机变量数目众多，难 以克

5、服“维数灾”问题。不论是中长期还是实时水库调度都依赖于既定的调度规则，调度规则是指导水库运行的有效工具。 随着新方法不断引入到水库调度之中，处理水库调度的多目标、多变量、非线性的能力日益增强，人们 期待水库调度能考虑更多的影响因素，利用更大范围的信息量，且能融入决策者的经验与知识，这些都 对调度规则的获取提出了更高的要求。2 国内外研究进展2.1水库调度分类水库调度从时间上划分，一般可分为中长期（年、月、旬）调度和短期（周、口、时）调度；从径 流描述上划分，一般可分为确定型和随机型两种；从采用的方法上划分，可分为常规调度、优化调度和 模拟调度等，其中优化方法一般可分为线性规划、动态规划（增量动

6、态规划、离散微分动态规划、逐次 逼近法、逐步优化算法POA）聚合分解法和大系统分解协调法等；从分布状况上划分，一般可分为单 库、梯级、并联和混联形式的水库群优化调度。下面按不同方式对水库调度进行分类：1. 按水库目标分。（1）防洪调度。防洪调度方式是根据河流上、下游防洪及水库的防洪要求、自然条件、洪水特性、 工程情况而合理拟定的。（2）兴利调度。兴利调度一般包括发电调度、灌溉调度以及工业、城市供水与航运对水库调度的 要求等。（3）综合利用调度。如果水库承担有发电、防洪、灌溉、给水、航运等多方面的任务，则应根据 综合利用原则，使国民经济各部门的要求得到较好的协调，使水库获得较好的综合利用效益。2

7、. 按水库数目分。（1）单一水库调度。为了说明水库调度的原则、方法，多从基本的最简单的单一水库入手，进而 引申到水库群联合调度。（2）水库群的联合调度又包括并联水库、梯级水库群（串联水库群）和混联水库群调度。并联水 库指位于不同河流上或位于同一河流的不同支流上的水库群，各水库水电站之间有电力联系没有水力联 系，但在同一河流不同支流上的水库群还要共同保证下游某些水利部门的任务，例如防洪。梯级水库群 （串联水库群）指位于同一河流的上、下游形成串联形式的水库群，各水库水电站之间有直接的径流联 系。混联水库群是串联与并联的组合形式。3. 按调度周期分。水库调度实际是确定水库运用时期的供、蓄水量和调节方

8、式。根据水库运用的周期长短可分中长期 调度和短期调度。（1）中长期调度。对于具有年调节以上性能的水电站水库，首先要安排调节年度内的运行方式、 供水、蓄水的情况。具体内容是以水电厂水库调度为中心，包括电力系统的长期电力电量平衡、设备检 修计划的安排、备用方式的确定、水库入流预报及分析、洪水控制和水库群优化调度等。（2）短期调度与厂内经济运行。短期调度主要研究的是电力系统的日（周）电力电量平衡，水火 电厂有功负荷和无功负荷的合理分配，负荷预测，备用容量的确定和合理接入方式等。厂内经济运行主 要研究电厂动力设备的动力特性和动力指标，机组间负荷的合理分配，最优的运转机组数和机组的起动、 停用计划等。2

9、.2水库优化调度方法介绍新与水库调度分为常规调度和优化调度相对应，水库调度方法可以分为常规方法和系统分析方法。 其中常规方法包括时历法和统计法。系统分析方法是从全局出发来探索增加整个系统的效益，而不是着 眼于系统中某一部分效益的增加。所以必须明确地了解系统的结构，如系统的内在矛盾和因果关系，系 统外的边界情况以及因为边界情况的改变对整个系统效益的影响等。系统分析方法一般可分为数学规划 及概率模型两大类。数学规划在系统分析中占显要地位，其中包括线性规划、非线性规划、网络系统分 析、动态规划等；概率模型考虑事态发生的不可靠性，其中包括排队论、马尔可夫决策过程、系统可靠 性分析等。另外还有决策分析、

10、模拟、模糊集理论和大系统分解协调技术等。一、线性规划线性规划是静态优化方法，其数学模型的目标函数和约束条件均是线性的，该法于1939 年提出。 现在线性规划模型已成为应用最为广泛的一种规划方法，有成熟、通用的求解方法及程序，因此在水资 源系统规划、设计、施工和管理运行中都已得到广泛应用。二、非线性规划非线性规划能有效地处理许多其它数学方法不能处理的不可分目标函数和非线性约束优化问题。但 由于其优化过程较慢，需占用大量计算机内存，且比线性规划复杂，无通用求解方法和程序，一般是根 据数学模型的具体形式寻求具体的解法，这使得它在水资源系统分析中的应用不如动态规划及线性规划 那样广泛。三、动态规划（D

11、P方法）动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种数学方法，根据多阶段决策问题的特点，把多阶段决 策问题变换为一系列互相联系的单阶段决策问题，然后逐个加以解决。其特点是易于引入水资源系统的 非线性和随机性，并可以把高维问题分解为一系列低维递推子问题求解；缺点是用DP法求解时，需要 离散状态变量，占用内存多，计算工作量大，耗费机时，易导致维数灾。在水库（群）优化调度中， DP 一般以时段作为阶段，时段单位可以是季、月、旬，也可以是周、口、时;时段长度可以采用均匀的， 也可以是不均匀的。状态变量的选取原则是满足无后效性，由于DP法存在“维数灾”（即随着状态变 量维数的增加，所需的计算机内存和机时会大

12、大增加，甚至使问题无法求解），因而状态变量的选取必 须慎重，一般来说，各库时段初库蓄水量或水位是首选的状态变量。至于决策变量，可取面临时段各库 的排放流量、时段末库水位。（1）随机型动态规划。 随机动态规划模型较好地反映了径流实际，一般以年为周期进行循环计算，可得到稳定的运行策略 和调度图。其缺点是计算工作量太大，尤其当水库数目增加时，往往产生无法避免的“维数灾”，所以 它常用于单库优化调度中，对水库群目前只限于两个水库。当入库径流为随机时，不仅本时段或下时段需考虑不同机率的入流量，相应的目标亦为计入不同机 率流量的数学期望值，而且当相邻时段径流间具有密切的相关关系需要计入时，增加了一个状态变

13、量， 使得问题更为复杂。根据相邻时段径流间是否相关和有无本时段径流预报，可将随机型水库群优化调度 分为四类。在径流独立无预报即第一种情况下，1座水电站水库只有1个状态变量V （水库水位或蓄水量），p 座水电站水库共有 p 个状态变量。若 1 座水电站水库有 m 个离散状态数，则 p 座水电站水库的总状态 数为 mp 个。当水库为两座时，还可用常规的动态规划法联合求解，一旦水库超过3 座，则在计算机储 存量上已很困难。通常采用聚合分解法或动态规划逐次逼近法求解。这样，一个 p 库 p 个状态变量的问 题，经过聚合分解可化为（p-1）个两库两状态变量问题。（ 2）确定型动态规划其研究比随机型DP差

14、不多晚十年，优点是计算工作量相对较小，可选用的优化方法多，包括离散 微分动态规划（DDDP）、增量动态规划、微分动态规划等；缺点是径流资料太短时，所获得的优化调 度代表性差，最优性在理论上没有保证。若用模拟法生成人工径流资料，可弥补其代表性差的缺点，同 时也考虑了径流的随机因素。对于确定型动态规划，虽然入库径流是确定的，计算量小得多，但当考虑的水库数目较多时，仍会 遇到维数灾问题。因此各国学者一直致力于寻求有效的降维方法，目前已提出多种有效的改进方法，使 求解的库群数可达数十个。四、逐步优化算法（POA算法）该法适用于求解多阶段动态优化问题，属于 DP 算法，但 POA 不需要离散状态变量，且

15、占有内存 少，计算速度快，并可获得较精确解。以水库优化调度为例，先假设调度期为个时段，其调度期初始时刻的水库水位1、终止时刻的水库水位n+1为定值，则两时段滑动寻优算法的步骤如下:Step 1：确定初始状态序列（初始调度线）。根据长系列径流资料，在水库水位允许变幅范围内拟定一 条初始调度线1, 2, 3,n, n+1。Step 2：从起始时刻起，取最前两个时段/,和2，固定水库水位1和水库水位3,调整水库水 位2,使，和&2两时段内的目标函数值达到最优，此时得到水位的新轨迹1, 2，3，n, n+1。Step 3：同理，依次向右滑动，最后固定水库水位n-1和库水位n+1寻求最优水位n,使时段&

16、 n-1， 和“。两个时段目标函数值总和最大。Step 4：以刚才所求的优化调度线为初始调度线，用同样的方法寻优，如果求得的优化调度线与初 始调度线不满足精度要求，则重复第二步和第三步，否则所得结果即为最优调度线。五、遗传算法遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法。它具 有并行计算的特性与自适应搜索的能力，可以从多个初值点、多路径进行全局最优或准全局最优搜索， 尤其适用于求解大规模复杂的多维非线性规划问题。用遗传算法求解水电站水库群优化调度可理解为: 水电站运行环境下的h组初始放水流量序列受模型约束条件制约，通过目标函数评价其优劣，评价值低 的被抛弃，评价值高的才有机会将其特征遗传至下一轮解，这样最终在群体中将会得到一个优良的个体 达到或接近问题的最优解。计算步骤如下：Step 1：确定遗传算法的运行参数；Step 2：确定决策变