一种多Agent的水电站群短期优化调度方法

摘要

本发明公开了一种多Agent的水电站群短期优化调度方法，着重提高水电站群优化调度求解速度和运行效率，解决现有求解技术无法满足大规模水电站群短期优化调度问题，本发明将会使整个水电站群的发电效益达到最大，对推动梯级水电站优化调度的发展、提高经济运行水平都具有重要意义。

主权项

一种多Agent的水电站群短期优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤(1)，建立水电站群短期优化调度模型目标函数：$E=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{Q}_{k,t}(P_{k,t},H_{k,t})\times H_{k,t}$式中，E为各电站各时段耗能之和；T为调度周期；K为电站个数；Q_k,t为第k电站t时段的发电流量；P_k,t为第k电站t时段的出力；H_k,t为第k电站t时段的水头；约束条件：(1)系统负荷平衡约束t＝1,2…,T(2)各水电站出力限制k＝1,2…,K t＝1,2…,T(3)水量平衡方程V_k,t+1＝V_k,t+(Qin_k,t‑Qgen_k,t‑Qdis_k,t)Δt，k＝1,2…,K t＝1,2…,T(4)水库库容约束Vmin_k≤V_k,t≤Vmax_k，k＝1,2…,K t＝1,2…,T(5)梯级电站水流滞后约束k＝1,2…,K t＝τ_k…,T式中，P_t为t时段梯级负荷，P_k,t为k电站t时段的出力；是第k电站在第t时段出力下限，是第k电站在第t时段出力上限；V_k,t是第k电站在第t时段库容，V_k,t+1是第k电站在第t+1时段库容，Qin_k,t是第k电站在第t时段来水流量，Qgen_k,t是第k电站在第t时段发电流量，Qdis_k,t是第k电站在第t时段弃水流量，Δt为单位时段的时间长，Vmin_k为第k电站最小库容约束以及按中长期规划约束的综合，Vmax_k为第k电站最大库容约束以及按中长期规划约束的综合；Qq_k,t为第k电站在第t时段上游区间来水；为第k电站在第t时段流入上游电站的泄流；τ_k为第k‑1电站到第k电站的径流传播时间；步骤(2)，建立短期优化调度子模型目标函数：$Q=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}\left\{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{Qgen}}_{t,i}\left(N_{t,i},H_t\right)+{\mathrm{Qdis}}_t\right\}$式中，Q为电站T周期内耗水流量之和，T为调度周期，n为机组数，Qgen_t,i为t时刻i机组的发电流量，N_t,i为t时刻i机组的出力，H_t为电站t时刻净水头，Qdis_t为电站t时刻弃水流量；约束条件：(1)功率平衡i＝1,2…,n(2)水量平衡约束V_t+1＝V_t+(Qin_t‑Qgen_t‑Qdis_t)Δt，t＝1,2…,T(3)出力约束，为水轮机效率和水头决定N_i,min≤N_i≤N_i,max，i＝1,2…,n(4)引用流量约束Qout_min≤Q_i≤Qout_max，i＝1,2…,n(5)机组不可运行区域i＝1,2…,n(6)库容约束Vmin≤V_t≤Vmax，t＝1,2…,T式中，N_s为梯级给电站分配的出力，N_i为电站i机组出力，V_t是电站在第t时段库容，Qin_t是电站在第t时段来水流量，Qgen_t是电站在第t时段发电流量，Qdis_t是电站在第t时段弃水流量，Δt为单位时段的时间长，N_i,min为i机组最小出力，N_i,max为i机组最大出力，Qout_max为机组最大过流量，Qout_min为机组最小过流量，为i机组可运行区下限，为i机组可运行区上限，Vmin为电站最小库容约束以及按中长期规划约束的综合最小库容，Vmax为电站最大库容约束以及按中长期规划约束的综合最大库容；步骤(3)，根据步骤(1)、步骤(2)中的模型建立Agent模型，所述Agent模型包括站间负荷分配Agent、站内启停机Agent和站内负荷优化Agent，所述站间负荷分配Agent的任务是监听梯级中心是否接收了新的次日负荷曲线，一旦监听到新的次日负荷曲线Np＝(Np₁,Np₂,Np₃,...,Np₉₆)，站间负荷分配Agent立即将新的次日负荷曲线按预定算法分配给各电站，待站内启停机Agent和站内负荷优化Agent分别为电站机组计算启停计划、分配负荷之后，站间负荷分配Agent存储结果，继续重复分配直到结果满意为止，所述站间负荷分配Agent还用于删除多余的Agent、增加Agent，以达到适应优化计算的目的；所述站内启停机Agent的任务是制定启停机计划和寻找最少穿越振动区的机组可行域，所述站内启停机Agent监视各个电站是否有新的负荷曲线，若监视范围内的电站被分配好新的负荷曲线，则立即对其展开计算；所述站内负荷优化Agent的任务是根据启停机计划和机组可行域，以最少耗水准则优化分配负荷到各台机组，然后站内负荷优化Agent将调度时段内的耗水能发送给站间负荷分配Agent；步骤(4)，建立Agent算法库，算法库中包含两类算法，经典算法和启发性智能优化算法，每次计算随机选择一种经典算法和一种智能优化算法，并行计算，对计算结果进行比较，然后反馈给Agent算法库，Agent算法库做好算法的优劣统计，优秀的算法被选择的概率增大，效率低的算法被选择的概率小，最后逐渐淘汰；步骤(5)，将步骤(3)中建立的Agent模型调用步骤(4)中建立的Agent算法库，实现多Agent的水电站群短期优化调度。