基于月年混合径流量的预测控制模型

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1、技术交流SMALLHYDＲOPOWEＲ2014No.6，TotalNo.180基于月年混合径流量的预测控制模型姚建国，段家华(云南能投新能源开发有限公司，云南昆明650051)摘要:提出了一种用于长期水电调度的模型，该模型是在预测控制的框架下利用了月年混合径流的预报法，径流量的预报数据长达3a，包括了在接近现实的较小的范围内波动的月径流量，以及在优化范围内的年径流量。该模型的仿真测试是以一个具有历史径流量的单一的热水库系统作为仿真环境。仿真结果与现有的基于月径流预测的随机动态规划方法相比后，显示出混合模型在长期水电调度的决策过程中是一种很有效的方法。图3幅，表2个。关键词:水库调度;预

2、测控制;预测模型;径流量预测模型的设想，利用在月基础上的前3个月的值以及0引言在年基础上的剩余优化度来获得径流量的预测值，流入量的不确定性是长期的水电调度(LTHS)这些值的提供长达3a。建模中主要的一个问题，该模型是在月径流量的基1预测控制模型础上确定水力发电量，以达到在规划的几年内的效益最大化。预测控制法是一种控制方法，该方法利用该水随机动态规划(SDP)一直是一种用以解决长电厂当前的存储作为初始状态，然后利用一系列预期水电调度的传统技术，该技术优点是模型比较明测流在每一个阶段通过在线解决一个有限的开环问确，不确定的月径流量是基于分布函数概率和固有题而获得当前控制决策。优化后得到的

3、最优控制序问题的非线性关系得到的。对于水库群系统，因其列中的第一个决策被应用到仿真环境中的水电厂。闭环策略需大量的计算，而使该模型不能直接应由此系统产生的状态和最近的径流量信息被用来更用，而一些必要的简化会引起一些最优化的损失。新数据，以及进一步对径流量做出预测，然后进行Maynet提出了另一种方法来解决长期水电调最后的决策。度的问题，该方法是考虑到未来径流量的不确定性对于给定阶段T的预测控制仿真方案如下所而利用了一种带有时间序列预测的决测优化算法的示(见图1)，可看出这是每个阶段T在计划范围*模型，即预测控制模型法(MPC)。内的仿真过程，在［t，T］这个特定的优化范围在预测控制模型

4、法这种方法中，径流量预测占内观察前一阶段的最后水库水位，并利用该水位作有重要的战略地位。事实上，很多文献中运用了大为初始条件来解决一个确定的优化问题。量的技术来支持月径流量的预测，目前，大多数都是基于人工神经网。在大量预测的角度来看，这些技术都有很高的效率，但是从目前阶段到长远的预测角度来看，它的预测误差会增长，且预测控制模型法会失去效用。为了克服这个问题，Zambelli提出了一种很有效的策略，该策略需要提供一整年的径流量预测值，然后基于历史平均值把这个年总量分解到每个月。为了使预测误差尽可能的低，引入了混合预测收稿日期:2014－08－19作者简介:姚建国(1979－)男，工程师，

5、主要从事新能源技术方面的研究工作。图1预测控制仿真方案·12·小水电2014年第6期(总第180期)技术交流该优化所考虑的一系列预测值被视为未知参其中参数分别为:数，在这种情况下，径流量是基于过去的观测值并t为时间指数(月);T为计划的时间期数;Ψ利用预测径流量模块来确定的。为热发电成本(美元);D为负载需求(MW);p对于整个优化范围来说，优化模块提供了最佳为水电产量(MW);x为最后阶段的水库水位*3minmax3释放，但仅只有第一阶段q1的排出水量被选择并(hm);X、X为水库存储限制(hm);u为3min3提交给仿真模型;后者测试的是结果的可行性，并水库排放量(m/s);U为最

6、小排放量(m/s);作出一些必要的修正。因为预测径流系列y－和模3minq为通过涡轮机的流体量(m/s);Q为最小流拟径流系列y之间的差异，经常需要作出修正。3max3体量(m/s);q为最大流体量(m/s);v为水下一阶段t+1的水库水位是通过仿真的观察而库泄流量(m3/s);k为常数(MW/(m3/s)·得，且根据最新的信息可以作出新的径流量预测。m);为前池水位函数(m);θ为尾水位函数这种“预测优化更新”程序能够为解决长期水(m);ζ为压力管道水头损失函数(m);y为水库电调度问题而提供一种即使是大型系统也可接受的流入水量(m3/s);γ为阶段持续时间除以106。计算错误的高

7、效次优解。之前的测试，尤其注重径被最小化的热发电成本作为目标函数(1)，流量的不确定性，Martinez的研究已经表明，预测对于给定的负载需求D，该目标函数被水力发电减控制模型法和那些基于随机动态标准法是等效的。函数p所表示。在给定初始的水库水位后，Oliveira利用该问在阶段t的水力发电由目标函数(2)表示，题的结构而特别开发出了网络流算法，运用该算法该目标函数被水通过发电机流出后溢出水库的非线解决了这个确定非线性模型的优化问题。性函所表示