一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于水電能源優(yōu)化領(lǐng)域，具體涉及一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng) 險(xiǎn)計(jì)算方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 水資源是基礎(chǔ)性自然資源，在水資源的開發(fā)和利用過(guò)程中，徑流預(yù)測(cè)和水電站優(yōu) 化調(diào)度是重要問(wèn)題?？煽康膹搅黝A(yù)測(cè)是充分利用水資源、真正實(shí)現(xiàn)水庫(kù)優(yōu)化運(yùn)行、發(fā)揮電站 經(jīng)濟(jì)效益的有力手段和重要環(huán)節(jié)；水電站調(diào)度方案則關(guān)系到資源的優(yōu)化配置和電網(wǎng)的穩(wěn)定 運(yùn)行。
[0003] 由于水能分布受水文、氣候、地貌等自然條件的限制，且具有隨機(jī)波動(dòng)性的特點(diǎn)， 這使得水電站在實(shí)際運(yùn)行中，可能出現(xiàn)預(yù)測(cè)流量與實(shí)際流量不匹配的問(wèn)題，從而影響水電 站執(zhí)行電網(wǎng)下達(dá)的負(fù)荷任務(wù)，給水電并網(wǎng)運(yùn)行中的電力供需平衡、電力系統(tǒng)安全及電能質(zhì) 量帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。所以，對(duì)徑流進(jìn)行準(zhǔn)確、迅速的預(yù)測(cè)是當(dāng)務(wù)之急。
[0004] 目前，徑流預(yù)測(cè)多采用非線性隨機(jī)模擬的方法，比如，首先假設(shè)水文序列服從某種 概率分布，接著，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)對(duì)概率分布模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，最終獲得徑流預(yù)測(cè)的結(jié) 果。然而，現(xiàn)有的徑流預(yù)測(cè)非線性隨機(jī)模擬方法存在以下缺陷：由于水文序列的相依結(jié)構(gòu)和 人為假設(shè)的概率密度函數(shù)不一定總與實(shí)際相符，若假設(shè)的概率分布類型不成立或不準(zhǔn)確， 無(wú)疑會(huì)影響來(lái)水預(yù)報(bào)結(jié)果的精度，也就是說(shuō)當(dāng)實(shí)際流量大于預(yù)測(cè)流量時(shí)，水電站為了完成 電網(wǎng)的負(fù)荷任務(wù)，面臨棄水的風(fēng)險(xiǎn)；反之，當(dāng)實(shí)際流量小于預(yù)測(cè)流量時(shí)，水電站面臨負(fù)荷任 務(wù)不能完成的風(fēng)險(xiǎn)。相應(yīng)地，本領(lǐng)域亟需尋找一種適用于水電運(yùn)行的基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的 水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或不足，本發(fā)明提供了一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站 調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，在徑流點(diǎn)預(yù)測(cè)值的基礎(chǔ)上，采用基于高斯核密度估計(jì)的徑流區(qū) 間預(yù)測(cè)方法獲得N組模擬流量過(guò)程，仿真得到水電站的出力、末水位和出庫(kù)流量，與根據(jù)實(shí) 際流量得到的水電站實(shí)際出力、末水位和出庫(kù)流量進(jìn)行比較，最終得到水電站發(fā)生棄水的 風(fēng)險(xiǎn)概率和不能完成負(fù)荷任務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)概率。通過(guò)執(zhí)行本發(fā)明中的上述方法及系統(tǒng)，彌補(bǔ)了 現(xiàn)有非線性隨機(jī)模擬徑流預(yù)測(cè)方法的缺陷，提高了徑流預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)中長(zhǎng)期徑流 預(yù)測(cè)具有借鑒意義。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于徑流區(qū)間預(yù)測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方 法，所述方法具體包括以下步驟：
[0007] (1)根據(jù)第i時(shí)段的預(yù)測(cè)流量QP1和收集到的實(shí)際流量Q"，得到該時(shí)段的預(yù)測(cè)流量 誤差e;=Qpi-Qri，其中i= 1，2, ···，]!;
[0008] (2)將步驟⑴中的η個(gè)預(yù)測(cè)流量{Qpl，Qp2，...，Qpn}分為m個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間，合并 部分相鄰且預(yù)測(cè)流量誤差ei的數(shù)量小于n/m的預(yù)測(cè)流量區(qū)間；設(shè)合并后的預(yù)測(cè)流量區(qū)間個(gè) 數(shù)為m'，其中m'彡m;合并后第k個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間內(nèi)θι的數(shù)量Snk，其中k= 1，2, ···，!!!'，nk^n/m；
[0009] (3)通過(guò)高斯核密度估計(jì)方法分別計(jì)算對(duì)應(yīng)步驟⑵中m'個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間的預(yù)測(cè) 流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0010] (4)確定任一預(yù)測(cè)流量Qpi所屬的預(yù)測(cè)流量區(qū)間，查找對(duì)應(yīng)該預(yù)測(cè)流量區(qū)間的預(yù)測(cè) 流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0011] (5)運(yùn)用三次樣條插值方法擬合步驟（4)中的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的概率密度函 數(shù)對(duì)應(yīng)的曲線，找出預(yù)測(cè)流量誤差變量e的分位點(diǎn)α/2和1-α/2 ;
[0012] (6)針對(duì)步驟（3)中獲得的預(yù)測(cè)流量誤差變量的概率密度函數(shù)進(jìn)行積分，得到累 積概率密度分布函數(shù)F(S);
[0013] (7)根據(jù)步驟（6)中累積概率密度分布函數(shù)的反函數(shù)#(·):，得到滿足置信概率為 l-α的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的置信區(qū)間，汽1_?竭]，再結(jié)合預(yù)測(cè)流量QP1，得到 滿足置信概率為I-α的實(shí)際流量Q"的置信區(qū)間為K?,"+Aa/2)，C?,"+/>(l-?/2)h
[0014] (8)將步驟（7)得到的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的置信區(qū)間[Au/2), F(1 -α/2)]離散為N個(gè)預(yù)測(cè)流量誤差}<，€，··_，<}，流量實(shí)際值Q"的置信區(qū)間 1? +#(〇/2),備+#(1 -#2)]離散為N個(gè)實(shí)際流量值齡,這，:·計(jì)算第i時(shí)段 第1組離散的實(shí)際流量試與離散的預(yù)測(cè)流量誤差< 之和，其中1 = 1，2, "·，Ν，i= 1，2, "·，η，得到第i時(shí)段第1組流量模擬值g,=級(jí)+<，繼而，得到N組模擬流量過(guò)程
[0015] (9)以步驟⑶中得到的所述N組模擬流量過(guò)程作為輸入，采用以水定電模式，即 本領(lǐng)域中已知各時(shí)段入庫(kù)流量、第1時(shí)段的初水位及第η時(shí)段的末水位，以各時(shí)段出力之和 最大為目標(biāo)，得到水電站出力、末水位和出庫(kù)流量；
[0016] (10)根據(jù)步驟（9)中得到的水電站出力、末水位和出庫(kù)流量，分別統(tǒng)計(jì)所述Ν組模 擬流量過(guò)程中，水電站發(fā)生棄水和不能完成負(fù)荷任務(wù)的次數(shù)，并將上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以總模 擬次數(shù)Ν，對(duì)應(yīng)得到水電站在該置信區(qū)間下發(fā)生棄水的風(fēng)險(xiǎn)概率和不能完成負(fù)荷任務(wù)的風(fēng) 險(xiǎn)概率。
[0017] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，對(duì)于步驟（1)而言，所述預(yù)測(cè)流量分為m個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間，具 體為：
[0018] m= (Qpnax-Qpηιη) /ΔQp+1
[0019] 其中，Qp _為預(yù)測(cè)流量最大值，Qp _為預(yù)測(cè)流量最小值，ΔQp為預(yù)測(cè)流量區(qū)間段 長(zhǎng)度，那么，第j個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間D,為：
[0020] Dj= [Qpnin+(j-l)AQp,Qpnin+jAQp]
[0021] 其中，j= 1，2, · ··，m;
[0022] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，對(duì)于步驟（3)而言，所述預(yù)測(cè)誤差變量e的概率密度函數(shù)/(cl 為：
[0024] 其中，nk為步驟⑵中合并后第k個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間內(nèi)e滿數(shù)量，h為窗寬，K( ·) 為高斯核函數(shù)，e為預(yù)測(cè)流量誤差變量，ei為步驟（1)中的第i時(shí)段的預(yù)測(cè)流量誤差；
[0025] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，對(duì)于步驟（6)而言，所述累積概率密度分布函數(shù)為 f(Λ?=p又卜）f其中δ為預(yù)測(cè)流量誤差變量e的隨機(jī)變量；
[0026] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的另一個(gè)技術(shù)方案是：提供一種基于徑流區(qū)間預(yù) 測(cè)的水電站調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
[0027] 誤差處理模塊，用于根據(jù)第i時(shí)段的預(yù)測(cè)流量QP1和收集到的實(shí)際流量Q"，得到該 時(shí)段的預(yù)測(cè)流量誤差e;=Qpi-Qh，其中i= 1，2, ···，]!;
[0028] 區(qū)間合并模塊，用于將所述預(yù)測(cè)流量誤差處理模塊中的η個(gè)預(yù)測(cè)流量 iQpl，Qp2, · · ·，Qpn}劃分到m個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間，合并部分相鄰且預(yù)測(cè)流量誤差ei的數(shù)量小于 n/m的預(yù)測(cè)流量區(qū)間；設(shè)合并后的預(yù)測(cè)流量區(qū)間個(gè)數(shù)為m'，其中m' <m;合并后第k個(gè)預(yù)測(cè) 流量區(qū)間內(nèi)的6;的數(shù)量為nk，其中k= 1，2,…，m'，nk>n/m;
[0029] 核密度估計(jì)處理模塊，用于通過(guò)高斯核密度估計(jì)方法分別計(jì)算所述m'個(gè)預(yù)測(cè)流 量區(qū)間的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0030] 區(qū)間查找模塊，確定任一預(yù)測(cè)流量QP1所屬的預(yù)測(cè)流量區(qū)間，查找對(duì)應(yīng)該預(yù)測(cè)流量 區(qū)間的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0031] 擬合模塊，用于運(yùn)用三次樣條插值方法擬合上述預(yù)測(cè)流量誤差變量e的概率密度 函數(shù)對(duì)應(yīng)的曲線，找出預(yù)測(cè)流量誤差變量e的分位點(diǎn)α/2和1-α/2 ;
[0032] 積分模塊，用于對(duì)上述預(yù)測(cè)流量誤差變量e的概率密度函數(shù)進(jìn)行積分，得到累積 概率密度分布函數(shù)；
[0033] 置信區(qū)間確定模塊，用于根據(jù)上述累積概率密度分布函數(shù)的反函數(shù)#(·)，得 到滿足置信概率為1-α的預(yù)測(cè)流量誤差變量e的置信區(qū)間f/2)，々I-? / 2)j， 再結(jié)合預(yù)測(cè)流量Qpi，得到滿足置信概率為1 -α的實(shí)際流量Q"的置信區(qū)間為
[0034]離散處理模塊，用于將上述預(yù)測(cè)流量誤差變量e的置信區(qū)間 汽卜《/2)j離散為N個(gè)預(yù)測(cè)流量誤差·Κ，<，···，<νΙ流量實(shí)際值t的置信區(qū)間
[C^.+Aa/^C^.+Al-aA)]離散為N個(gè)實(shí)際流量值{么么…，％}，計(jì)算第i時(shí)段 第1組離散的實(shí)際流量g,.與離散的預(yù)測(cè)流量誤差4之和，其中1 = 1，2，···，Ν，i= 1，2,…，n，得到第i時(shí)段第1組流量模擬值0 +4，繼而，得到N組模擬流量過(guò)程
[0035] 以水定電模塊，用于以上述N組模擬流量過(guò)程作為輸入，采用以水定電模式，即本 領(lǐng)域中已知各時(shí)段入庫(kù)流量、第1時(shí)段的初水位及第η時(shí)段的末水位，以各時(shí)段出力之和最 大為目標(biāo)，求水電站各時(shí)段出力、水位的過(guò)程，得到水電站出力、末水位和出庫(kù)流量；
[0036] 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，根據(jù)上述水電站出力、末水位和出庫(kù)流量，分別統(tǒng)計(jì)所述Ν組模擬 流量過(guò)程中，水電站發(fā)生棄水和不能完成負(fù)荷任務(wù)的次數(shù)，并將上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以總模擬 次數(shù)Ν，對(duì)應(yīng)得到水電站在該置信區(qū)間下發(fā)生棄水的風(fēng)險(xiǎn)概率和不能完成負(fù)荷任務(wù)的風(fēng)險(xiǎn) 概率。
[0037] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的，所述m個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間為：
[0038] m= (Qpnax-Qpnin)/AQp+l
[0039] 其中，Qp _為預(yù)測(cè)流量最大值，Qp _為預(yù)測(cè)流量最小值，ΔQp為預(yù)測(cè)流量區(qū)間段 長(zhǎng)度，那么，第j個(gè)預(yù)測(cè)流量區(qū)間D,為：
[0040] Dj=[Qpmin+(j-l)