本技術(shù)屬于水電能源調(diào)度，更具體地，涉及一種基于等效機組的廠內(nèi)優(yōu)化運行方法。

背景技術(shù)：

1、我國能源體系由化石能源逐漸向以可再生能源為主的清潔能源體系過渡，水電具有無污染可再生的優(yōu)點，屬于“優(yōu)質(zhì)電”，而且水電機組因具有啟停迅速、響應(yīng)速度快、負(fù)荷爬坡快等特點，在維持電網(wǎng)負(fù)荷穩(wěn)定中起到了至關(guān)重要的作用。

2、廠內(nèi)優(yōu)化運行主要是在水電站總負(fù)荷或總發(fā)電流量給定的情況下，考慮電網(wǎng)、電站、機組等各種復(fù)雜約束，確定最終的廠內(nèi)最優(yōu)運行方式，包括參與發(fā)電機組的最優(yōu)臺數(shù)、機組組合以及機組間的負(fù)荷分配問題，從而提高電站效率。從調(diào)度應(yīng)用場景來說，廠內(nèi)優(yōu)化運行分“以電定水”及“以水定電”兩種，優(yōu)化目的與約束條件有所區(qū)別。廠內(nèi)優(yōu)化問題涉及機組變量的復(fù)雜約束，部分研究通過簡化或放松約束的方式構(gòu)建模型，無法準(zhǔn)確描述機組面臨問題，所得結(jié)果可能無法實際應(yīng)用；部分研究考慮約束較全面，但模型復(fù)雜，模型求解效率不高。另外有研究針對廠內(nèi)優(yōu)化與短期調(diào)度模型耦合計算的問題展開研究，但未能擴展至流域梯級，且計算邏輯相對復(fù)雜。因此，亟需探索一種能夠較準(zhǔn)確描述實際問題且具有高適用性的廠內(nèi)優(yōu)化方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進需求，本技術(shù)提供了一種基于等效機組的廠內(nèi)優(yōu)化運行方法，其目的在于解決由于機組變量的復(fù)雜約束，現(xiàn)有廠內(nèi)優(yōu)化方法求解效率不高的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，第一方面，本技術(shù)提供了一種基于等效機組的廠內(nèi)優(yōu)化運行方法，具體包括以下步驟：

3、s1、在給定水頭離散精度與流量離散精度下，通過動態(tài)規(guī)劃分別對不同水頭下的離散流量進行計算，確定可用機組數(shù)量下等效機組的最優(yōu)流量表和最優(yōu)出力表；

4、s2、通過iqpso對等效機組間的機組流量進行分配；

5、s3、根據(jù)等效機組的最優(yōu)流量表和最優(yōu)出力表推導(dǎo)特定流量分配方案下的出力。

6、優(yōu)選的，所述步驟s2具體包括以下子步驟：

7、s21、將等效機組間流量分配的一個解視為種群的個體xi，創(chuàng)建初始種群rt，t＝1；

8、s22、以當(dāng)前機組狀態(tài)作為約束處理策略，對種群rt進行約束修正；

9、s23、對計算個體xi的適應(yīng)度fi，更新個體xi的最優(yōu)適應(yīng)度fi*與最優(yōu)位置pi；

10、s24、更新個體位置，由此生成新的群體rt+1；

11、s25、以當(dāng)前機組狀態(tài)作為約束處理策略，對種群rt+1進行約束修正；

12、s26、令t＝t+1，若t＞t，則按種群rt中的個體xi的值分配等效機組間的流量；否則轉(zhuǎn)入步驟s23。

13、優(yōu)選的，將當(dāng)前機組狀態(tài)作為約束處理策略，對種群進行約束修正，具體為：

14、s211、若種群為初始種群，則進入步驟s212；否則進入步驟s214；

15、s212、遍歷當(dāng)前機組狀態(tài)，設(shè)關(guān)機的機組為{o1，o2，…ol}，當(dāng)前時段發(fā)電流量為qt；

16、s213、對使得xi，o＝0，o∈{o1，o2，…ol}；其中，r1為初始種群；

17、s214、令i＝1；

18、s215、計算其中，xi，j表示種群中第i個體第j機組的流量；l為等效機組中機組數(shù)量；

19、s216、更新個體，

20、s217、i＝i+1，若i＞n，則完成種群的約束修正；否則轉(zhuǎn)入步驟s215，其中n為種群個體數(shù)量。

21、優(yōu)選的，所述步驟s24中更新個體位置具體為：

22、

23、其中，為t+1時刻的個體xi，為t時刻的個體xi，di為局部吸引子，α為膨脹系數(shù)，mbest為平均最優(yōu)位置，u為0～1均勻分布的隨機數(shù)。

24、優(yōu)選的，局部吸引子di具體為：

25、di＝ψpi+(1-ψ)g

26、其中，ψ為0～1均勻分布的隨機數(shù)；g為全局最優(yōu)位置。

27、優(yōu)選的，所述膨脹系數(shù)α具體為：

28、α＝max{αf，αt}

29、

30、其中，c、c1、c2為常數(shù)；t為迭代總數(shù)；t為當(dāng)前迭代次數(shù)；fmax為適應(yīng)度fi中的最大值；fmin為適應(yīng)度fi中的最小值；max{αf，αt}表示求αf和αt中的最大值。

31、優(yōu)選的，平均最優(yōu)位置mbest具體為：

32、

33、

34、其中，mbestj為mbest第j維的平均位置，l為等效機組中機組數(shù)量，xi，j表示種群中第i個體第，機組的流量；n為種群中個體的數(shù)量。

35、優(yōu)選的，所述步驟s3具體包括以下子步驟：

36、s31、輸入水頭h、等效機組流量分配方案q＝{q1，q2，…，ql}，其中，l為電站劃分出的等效機組數(shù)量；

37、s32、逐類型計算當(dāng)前類型下單臺機組的出力范圍，并將出力約束轉(zhuǎn)變?yōu)榱髁考s束，而后計算當(dāng)前第i等效機組的最小機組數(shù)量和最大機組數(shù)量設(shè)定當(dāng)前第i等效機組的流量范圍

38、s33、計算當(dāng)前電站最大出力nmax和流量范圍[qmin，qmax]；

39、s34、若sum(q)>qmax且滿足則標(biāo)記約束違反，令{＝ζ+1、轉(zhuǎn)入步驟s33；否則終止計算并輸出nmax，sum(q)-qmax為棄水；

40、若sum(q)<qmin且滿足則轉(zhuǎn)入步驟s33；否則終止計算并標(biāo)記流量異常；

41、其中，ζ為約束違反次數(shù)；numi為第i等效機組包含的機組數(shù)量；sum(q)為求集合q＝{q1，q2，…，ql}的和；

42、s35、設(shè)qres為待調(diào)節(jié)流量，逐等效機組計算機組待調(diào)節(jié)流量；設(shè)o＝{o1，o2，…ol}表示已開機組，記和分別為o中j機組流量的下限與上限，對進行如下計算：

43、qres＝qres+δj

44、

45、其中，qj為o中j機組的流量；min(，)為求最小值函數(shù)；

46、s36、調(diào)整等效機組流量：

47、設(shè)表示j機組調(diào)節(jié)能力，由機組上下限計算得出，若大于0表示增加；否則表示減少；將o＝{o1，o2，…ol}按升序排列；

48、令j＝1，逐次增加j，若存在則對機組進行平均調(diào)整，令其中，j≤q≤l；否則按調(diào)節(jié)能力升序，分別將流量調(diào)整至邊界值，并更新qres，直至qres為0；其中，qq表示第q個等效機組的發(fā)電流量；

49、s37、依據(jù)當(dāng)前水頭h和等效機組流量分配方案q，逐等效機組對已制作好的最優(yōu)流量分配表與最優(yōu)出力表進行插值計算，累加作為電站最優(yōu)出力，得到等效機組內(nèi)流量分配方案。

50、第二方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器，用于存儲程序；處理器，用于執(zhí)行存儲器存儲的程序，當(dāng)存儲器存儲的程序被執(zhí)行時，處理器用于執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。

51、第三方面，本技術(shù)提供一種計算機程序產(chǎn)品，當(dāng)計算機程序產(chǎn)品在處理器上運行時，使得處理器執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。

52、總體而言，通過本技術(shù)所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下有益效果：

53、本技術(shù)利用動態(tài)規(guī)劃提前制作的等效機組最優(yōu)流量表與最優(yōu)出力表，在確定等效機組內(nèi)可用機組數(shù)量后即可利用iqspo進行等效機組流量優(yōu)化分配，由此解決了機組短期調(diào)度模型復(fù)雜、計算復(fù)雜度高、求解效率低的缺陷，實現(xiàn)了從短期調(diào)度邊界到廠內(nèi)優(yōu)化運行結(jié)果的快速求解。