一种水库群供调水系统实时调度方法

摘要

本发明涉及一种水库群供调水系统实时调度方法，属于水库调度运行领域。包括入库径流预报和需水预报、调度方法和实时修正，本发明根据水库群供、调水系统的特点，设计了入库径流预报方法、优化调度建模求解方法、不同时段耦合嵌套模式以及系统实时调度具体流程，考虑不同用户用水需求，在保证供水安全的前提下，优化分配水源，实现供水效益最大化。

主权项

一种水库群供调水系统实时调度方法，包括下列步骤：(1)入库径流预报，入库径流预报时段包括以年或月计的长期和以旬计的中期，采用基于超越概率的水库群供、调水系统长期入库径流预报方法对长期入库径流进行滚动预报，而中期入库径流预报采用基于GFS降雨信息的入库径流滚动预报方法，入库径流预报的具体步骤如下：(a)基于超越概率的水库群供、调水系统长期入库径流预报方法，具体步骤如下：①选取年内已发生入库径流总量作为预报因子(Z_j)，对年内剩余时段的入库径流(Q_i)形势进行定性预测；②根据历史样本将预报因子和预报变量划分5个不同频率区间，分别为：丰(Q₁)、偏丰(Q₂)、平(Q₃)、偏枯(Q₄)、枯(Q₅)；③选择预报因子的频率区间Z_j，计算不同入库径流条件下f(Z_j|Q_i)和P(Q_i)，其中f(Z_j|Q_i)为Q_i发生条件下Z_j的条件概率密度，P(Q_i)为Q_i发生的概率；④根据公式计算P(Q_i|Z_j)，并绘制面临时段入库径流～超越概率图，其中，P(Q_i|Z_j)为预报因子Z_j已知且预报变量Q_i发生的后验概率；N为预报变量事件分布空间；⑤根据预报变量频率区间划分，计算每个频率区间的概率，选择概率最大的频率区间max(P(Q_i|Z_j))作为预报因子为Z_j的面临时段入库径流预报结果Q_i；(b)基于GFS降雨信息的水库群供、调水系统中期入库径流预报方法，具体步骤如下：①选择本旬GFS预报降水(P_p)、上旬降水(P_b)与上旬径流(Q_b)作为旬径流预报的因子；②采用基于变预报因子的多元线性回归方法进行水库旬入库径流预报，表达式为：Q＝S₀+S₁+Q_b+S₂P_b+S₃P_P，式中，Q为预报入库径流量；B₀、B₁、B₂、B₃为系数；(2)需水预报，需水分为工业及城镇生活、农业、环境三大类，具体步骤如下：(a)工业及城镇生活年需水一般呈线性增长，采用趋势预报方法进行预报：WD_i＝α|γ+b，式中WD_I为工业及城镇生活年需水量；Y为年份；a、b为系数；(b)水库群供、调水系统中，农业(WD_A)及环境(WD_E)需水所占比重均较小，采用典型年预报方法进行预报；(3)调度方法，采用松散和紧密相结合的模式进行不同调度时段间的耦合嵌套，采用水库群供、调水系统优化调度建模求解方法对优化调度问题进行求解，具体步骤如下：(a)水库群供、调水系统不同时段间耦合嵌套，具体步骤如下：①跨流域调水工程不同时段耦合嵌套模式：跨流域调水工程年调水计划是以月为调度时段，根据年初水库蓄水状态，结合径流预报和需水预报，给出一年12个月逐月计划调水量，跨流域调水工程月调水计划仍以月为调度时段，根据月初水库蓄水状态，结合面临时段(至年末)径流预报和需水预报，给出月计划调水量，月的调水计划可以对年计划进行调整，因此，跨流域调水工程不同时段间为松散耦合嵌套模式。②本地水库群供水工程不同时段耦合嵌套模式：供水工程年、月、旬调度时段间同为松散耦合嵌套模式，但在旬调度过程中，跨流域调水工程月调水总量原则上保持不变，在固定跨流域调水工程月调水总量及时程分配不变的基础上，制定供水工程旬供水计划，因此，当调度时段为旬时，跨流域调水工程与本地水库群供水工程之间为紧密耦合嵌套模式；(b)水库群供、调水系统建模求解方法，具体步骤如下：①边界条件主要为水库蓄水量边界条件和调水量边界条件，年调度边界条件为：以年底实时采集的水库蓄水量V_y,s作为该水库起始蓄水量，以水库年末蓄水目标V_obj作为该水库年末蓄水量边界条件；月调度边界条件为：以上月底实时采集的水库蓄水量V_m,s作为该水库起始蓄水量，以水库年末蓄水目标V_obj作为该水库年末蓄水量边界条件；旬调度边界条件为：以上旬底实时采集的水库蓄水量V_t,s作为该水库起始蓄水量，以水库月计划中月末蓄水量V_m,e作为该水库月末蓄水量边界条件，以调水工程m月调水计划D_m作为调水量边界条件；②输入条件为年、月、旬入库径流(R)及需水(WD_I、WD_A、WD_E)预报结果；③根据需水和水库蓄水状态以及来水条件，确定各用户供水量，生活、农业、环境三类主要用户中，环境需水应完全满足，根据入库径流量和水库蓄水状态，扣除环境需水、蒸发渗漏损失及死库容，得到水库可供水量(WS_able)，工业及城镇生活需水量和农业需水量之和为总需水量(WD_total)，当可供水量比较丰沛时，各用户供水量按需供给；反之则按照供水目标重要程度进行差异供给：即根据可供水量和总需水量的对应关系，以及各用水户的重要程度，决定各用水户的供水量，其中工业和城镇生活供水允许破坏深度为10％，农业供水允许破坏深度为30％；如果缺水量W_L<0.3×WD_A(W_L＝WD_total‑WS_able)，则WS_I＝WD_I，WS_A＝WD_A‑W_L；如果缺水量0.3×WD_A≤W_L≤0.3×WD_A+0.1×WD_I,则WS_I＝WD_I‑W_L+0.3×WD_A，WS_A＝0.7×WD_A；如果缺水量W_L>0.3×WD_A+0.1×WD_I，则WS_I＝0.9×WD_I×(1‑(W_L‑0.3×WD_A‑0.1×WD_I)/(0.9×WD_I+0.7×WD_A))，WS_A＝0.7×WD_A×(1‑(W_L‑0.3×WD_A,i‑0.1×WD_I)/(0.9×WD_I+0.7×WD_A))；④针对水库群供、调水系统优化调度的建模方法，具体步骤如下：第一步，选择调度决策核心变量(调水量和有共同供水任务的供水量)，以调度决策核心变量为基础分别构建虚拟水库，所述虚拟水库无径流输入，无蒸发渗漏损失，计算虚拟水库特征值，蓄水上限蓄水下限为0，式中，i为时段，I为调度周期，T_max,i为时段内工程的供、调水能力；第二步，构建基于虚拟水库的动态规划模型，取蓄水量V_i为状态变量，计算状态变量的可行区间：$\left\{\begin{array}{c}{V}_{i,u}=V_0-\underset{k\le i}{\Sigma }{T}_{min,k}\\ V_{i,d}=V_0-\underset{k\le i}{\Sigma }{T}_{max,k}\end{array}\right.$式中，V_i,u和V_i,d分别为时段初状态上限和下限，k为时段，T_min,k为时段内工程最小供水量，T_max,k为时段内工程的供水能力；决策变量为时段供、调水量W_i；状态转移方程为：V_i+1＝V_i‑W_i，式中，V_i和V_i+1分别为时段初、末虚拟水库蓄水状态；目标函数为$\min P=p_S\underset{i}{\Sigma }{\mathrm{WS}}_i+p_D\underset{i}{\Sigma }{\mathrm{WT}}_i$式中：P为总供水成本；P_S、P_D分别为供水单价和调水单价，WS_i为i时段供水量，WT_i为i时段调水量；约束条件包括水量平衡约束、水库上下限约束、最大破坏深度约束、工程供水能力约束、水库末库容约束；第三步，构建虚拟水库与实际水资源系统之间的动态协调机制，根据虚拟水库做出的供、调水决策，参与实际水库水量平衡计算，若水库可供水量不满足要求，则供、调水量进行调整，并且反馈至对应的虚拟水库，修改虚拟水库蓄水状态，反之则不需要调整；⑤由于选择了虚拟水库蓄水量作为状态变量，状态可行域大幅缩减，因此采用全可行域搜索算法，具体步骤如下：第一步，选择初始状态。将状态可行域的中心线作为初始可行状态，表达式如下：W_I_i＝V_i,d+(V_i,u‑V_i,d)/2式中，W_I_i为i时段初始可行状态，V_i,u和V_i,d分别为时段初状态上限和下限；第二步，计算廊道宽度。廊道宽度表达式如下：Wid_i＝(V_i,u‑V_i,d)/2式中，Wid_i为i时段初始廊道宽度；第三步，离散状态变量：Sta_i＝W_INI_i+(j‑1)·Wid_i(j＝0,1,2)式中，Sta_i为i时段状态数组；第四步，改变廊道宽度。当廊道宽度收缩至小于设定的阈值ε，放大廊道宽度继续搜索；(4)实时修正。实时修正包括实时信息修正、径流预报及需水预报的实时修正、累计调水量实时修正三方面内容，具体步骤见(a)‑(c)；(a)采用上时段末实时采集的水库蓄水量V_s更新该水库起始蓄水量；采用实时采集的入库径流量更新长期入库径流预报因子Z_j和中期入库径流预报因子Q_b，采用实时采集的降雨数据更新中期入库径流预报因子P_b；(b)入库径流预报及需水预报见步骤(1)‑(2)；(c)采用实时采集的调水量数据更新年初至目前的累计调水量D_sum；(5)重复以上(1)‑(4)步骤，直到整个调度周期结束。