一種基于徑流區(qū)間預測的水電站調(diào)度風險評估方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于水電能源優(yōu)化領域，具體涉及一種基于徑流區(qū)間預測的水電站調(diào)度風 險計算方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 水資源是基礎性自然資源，在水資源的開發(fā)和利用過程中，徑流預測和水電站優(yōu) 化調(diào)度是重要問題。可靠的徑流預測是充分利用水資源、真正實現(xiàn)水庫優(yōu)化運行、發(fā)揮電站 經(jīng)濟效益的有力手段和重要環(huán)節(jié)；水電站調(diào)度方案則關系到資源的優(yōu)化配置和電網(wǎng)的穩(wěn)定 運行。
[0003] 由于水能分布受水文、氣候、地貌等自然條件的限制，且具有隨機波動性的特點， 這使得水電站在實際運行中，可能出現(xiàn)預測流量與實際流量不匹配的問題，從而影響水電 站執(zhí)行電網(wǎng)下達的負荷任務，給水電并網(wǎng)運行中的電力供需平衡、電力系統(tǒng)安全及電能質(zhì) 量帶來嚴峻挑戰(zhàn)。所以，對徑流進行準確、迅速的預測是當務之急。
[0004] 目前，徑流預測多采用非線性隨機模擬的方法，比如，首先假設水文序列服從某種 概率分布，接著，通過歷史數(shù)據(jù)對概率分布模型的參數(shù)進行估計，最終獲得徑流預測的結 果。然而，現(xiàn)有的徑流預測非線性隨機模擬方法存在以下缺陷：由于水文序列的相依結構和 人為假設的概率密度函數(shù)不一定總與實際相符，若假設的概率分布類型不成立或不準確， 無疑會影響來水預報結果的精度，也就是說當實際流量大于預測流量時，水電站為了完成 電網(wǎng)的負荷任務，面臨棄水的風險；反之，當實際流量小于預測流量時，水電站面臨負荷任 務不能完成的風險。相應地，本領域亟需尋找一種適用于水電運行的基于徑流區(qū)間預測的 水電站調(diào)度風險評估方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有技術的以上缺陷或不足，本發(fā)明提供了一種基于徑流區(qū)間預測的水電站 調(diào)度風險評估方法及系統(tǒng)，在徑流點預測值的基礎上，采用基于高斯核密度估計的徑流區(qū) 間預測方法獲得N組模擬流量過程，仿真得到水電站的出力、末水位和出庫流量，與根據(jù)實 際流量得到的水電站實際出力、末水位和出庫流量進行比較，最終得到水電站發(fā)生棄水的 風險概率和不能完成負荷任務的風險概率。通過執(zhí)行本發(fā)明中的上述方法及系統(tǒng)，彌補了 現(xiàn)有非線性隨機模擬徑流預測方法的缺陷，提高了徑流預測結果的準確性，對中長期徑流 預測具有借鑒意義。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于徑流區(qū)間預測的水電站調(diào)度風險評估方 法，所述方法具體包括以下步驟：
[0007] (1)根據(jù)第i時段的預測流量QP1和收集到的實際流量Q"，得到該時段的預測流量 誤差e;=Qpi-Qri，其中i= 1，2, ···，]!;
[0008] (2)將步驟⑴中的η個預測流量{Qpl，Qp2，...，Qpn}分為m個預測流量區(qū)間，合并 部分相鄰且預測流量誤差ei的數(shù)量小于n/m的預測流量區(qū)間；設合并后的預測流量區(qū)間個 數(shù)為m'，其中m'彡m;合并后第k個預測流量區(qū)間內(nèi)θι的數(shù)量Snk，其中k= 1，2, ···，!!!'，nk^n/m；
[0009] (3)通過高斯核密度估計方法分別計算對應步驟⑵中m'個預測流量區(qū)間的預測 流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0010] (4)確定任一預測流量Qpi所屬的預測流量區(qū)間，查找對應該預測流量區(qū)間的預測 流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0011] (5)運用三次樣條插值方法擬合步驟（4)中的預測流量誤差變量e的概率密度函 數(shù)對應的曲線，找出預測流量誤差變量e的分位點α/2和1-α/2 ;
[0012] (6)針對步驟（3)中獲得的預測流量誤差變量的概率密度函數(shù)進行積分，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的預測流量誤差變量e的置信區(qū)間，汽1_?竭]，再結合預測流量QP1，得到 滿足置信概率為I-α的實際流量Q"的置信區(qū)間為K?,"+Aa/2)，C?,"+/>(l-?/2)h
[0014] (8)將步驟（7)得到的預測流量誤差變量e的置信區(qū)間[Au/2), F(1 -α/2)]離散為N個預測流量誤差}<，€，··_，<}，流量實際值Q"的置信區(qū)間 1? +#(〇/2),備+#(1 -#2)]離散為N個實際流量值齡,這，:·計算第i時段 第1組離散的實際流量試與離散的預測流量誤差< 之和，其中1 = 1，2, "·，Ν，i= 1，2, "·，η，得到第i時段第1組流量模擬值g,=級+<，繼而，得到N組模擬流量過程
[0015] (9)以步驟⑶中得到的所述N組模擬流量過程作為輸入，采用以水定電模式，即 本領域中已知各時段入庫流量、第1時段的初水位及第η時段的末水位，以各時段出力之和 最大為目標，得到水電站出力、末水位和出庫流量；
[0016] (10)根據(jù)步驟（9)中得到的水電站出力、末水位和出庫流量，分別統(tǒng)計所述Ν組模 擬流量過程中，水電站發(fā)生棄水和不能完成負荷任務的次數(shù)，并將上述統(tǒng)計結果除以總模 擬次數(shù)Ν，對應得到水電站在該置信區(qū)間下發(fā)生棄水的風險概率和不能完成負荷任務的風 險概率。
[0017] 作為進一步優(yōu)選的，對于步驟（1)而言，所述預測流量分為m個預測流量區(qū)間，具 體為：
[0018] m= (Qpnax-Qpηιη) /ΔQp+1
[0019] 其中，Qp _為預測流量最大值，Qp _為預測流量最小值，ΔQp為預測流量區(qū)間段 長度，那么，第j個預測流量區(qū)間D,為：
[0020] Dj= [Qpnin+(j-l)AQp,Qpnin+jAQp]
[0021] 其中，j= 1，2, · ··，m;
[0022] 作為進一步優(yōu)選的，對于步驟（3)而言，所述預測誤差變量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個預測流量區(qū)間內(nèi)e滿數(shù)量，h為窗寬，K( ·) 為高斯核函數(shù)，e為預測流量誤差變量，ei為步驟（1)中的第i時段的預測流量誤差；
[0025] 作為進一步優(yōu)選的，對于步驟（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為預測流量誤差變量e的隨機變量；
[0026] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的另一個技術方案是：提供一種基于徑流區(qū)間預 測的水電站調(diào)度風險評估系統(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時段的預測流量QP1和收集到的實際流量Q"，得到該 時段的預測流量誤差e;=Qpi-Qh，其中i= 1，2, ···，]!;
[0028] 區(qū)間合并模塊，用于將所述預測流量誤差處理模塊中的η個預測流量 iQpl，Qp2, · · ·，Qpn}劃分到m個預測流量區(qū)間，合并部分相鄰且預測流量誤差ei的數(shù)量小于 n/m的預測流量區(qū)間；設合并后的預測流量區(qū)間個數(shù)為m'，其中m' <m;合并后第k個預測 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] 核密度估計處理模塊，用于通過高斯核密度估計方法分別計算所述m'個預測流 量區(qū)間的預測流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0030] 區(qū)間查找模塊，確定任一預測流量QP1所屬的預測流量區(qū)間，查找對應該預測流量 區(qū)間的預測流量誤差變量e的概率密度函數(shù)；
[0031] 擬合模塊，用于運用三次樣條插值方法擬合上述預測流量誤差變量e的概率密度 函數(shù)對應的曲線，找出預測流量誤差變量e的分位點α/2和1-α/2 ;
[0032] 積分模塊，用于對上述預測流量誤差變量e的概率密度函數(shù)進行積分，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的預測流量誤差變量e的置信區(qū)間f/2)，々I-? / 2)j， 再結合預測流量Qpi，得到滿足置信概率為1 -α的實際流量Q"的置信區(qū)間為
[0034]離散處理模塊，用于將上述預測流量誤差變量e的置信區(qū)間 汽卜《/2)j離散為N個預測流量誤差·Κ，<，···，<νΙ流量實際值t的置信區(qū)間
[C^.+Aa/^C^.+Al-aA)]離散為N個實際流量值{么么…，％}，計算第i時段 第1組離散的實際流量g,.與離散的預測流量誤差4之和，其中1 = 1，2，···，Ν，i= 1，2,…，n，得到第i時段第1組流量模擬值0 +4，繼而，得到N組模擬流量過程
[0035] 以水定電模塊，用于以上述N組模擬流量過程作為輸入，采用以水定電模式，即本 領域中已知各時段入庫流量、第1時段的初水位及第η時段的末水位，以各時段出力之和最 大為目標，求水電站各時段出力、水位的過程，得到水電站出力、末水位和出庫流量；
[0036] 風險評估模塊，根據(jù)上述水電站出力、末水位和出庫流量，分別統(tǒng)計所述Ν組模擬 流量過程中，水電站發(fā)生棄水和不能完成負荷任務的次數(shù)，并將上述統(tǒng)計結果除以總模擬 次數(shù)Ν，對應得到水電站在該置信區(qū)間下發(fā)生棄水的風險概率和不能完成負荷任務的風險 概率。
[0037] 作為進一步優(yōu)選的，所述m個預測流量區(qū)間為：
[0038] m= (Qpnax-Qpnin)/AQp+l
[0039] 其中，Qp _為預測流量最大值，Qp _為預測流量最小值，ΔQp為預測流量區(qū)間段 長度，那么，第j個預測流量區(qū)間D,為：
[0040] Dj=[Qpmin+(j-l)