水电站水库运行与调度程序探索

水电站水库运行与调度 程序 适用 1、明确水电站水库中长期调度任务及所需资料； 2、进行水库长系列常规调度模拟计算，绘制长系列模型求解结果的入库流量、出库流量和库水位过程线的图形，并统计年均入库流量、出库流量、弃水流量、水位、水头、出力、发电量等特征值； 3、建立考虑保证率约束情况下的水电站水库中长期确定性优化调度数学模型，明确目标函数和约束条件（其中，末水位以常规调度末水位为约束） 4、计算机程序（动态规划、离散微分动态规划或遗传算法等），通过惩罚系数调整发电保证率，得出惩罚系数、发电保证率和发电量三者的关系，得到满足发电保证率时的水库优化调度计算结果，绘制该结果对应的入库流量、出库流量和库水位过程线的图形，并统计年均入库流量、出库流量、弃水流量、水位、水头、出力、发电量等特征值

在水电领域，水电站水库的运行与调度至关重要，它直接关系到水资源的合理利用以及电力的稳定供应。今天咱就来唠唠与之相关的程序实现。

一、中长期调度任务及资料

首先得明确水电站水库中长期调度任务，这包括合理规划不同时段水库的蓄放水，以满足发电、防洪、灌溉等多方面需求。所需资料呢，常见的有历史入库流量数据、水库的库容曲线、电站机组特性曲线等。这些数据是后续调度模拟和优化的基础。

二、长系列常规调度模拟计算

接下来就是进行水库长系列常规调度模拟计算。这一步要根据给定的规则来计算入库流量、出库流量和库水位的变化情况。咱们以Python为例，简单写点代码示意：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设已经有历史入库流量数据inflow
inflow = np.random.rand(365)  # 这里简单随机生成一年的数据模拟

# 初始化一些参数
storage = 0  # 初始库容
outflow = np.zeros(len(inflow))
reservoir_level = np.zeros(len(inflow))

# 简单的调度规则，比如保持库容在一定范围内
min_storage = 0
max_storage = 100
for i in range(len(inflow)):
    storage = storage + inflow[i] - outflow[i]
    if storage > max_storage:
        outflow[i] = storage - max_storage
        storage = max_storage
    elif storage < min_storage:
        outflow[i] = 0
        storage = min_storage
    else:
        outflow[i] = 0.5 * inflow[i]  # 简单按入库流量一半出库
    reservoir_level[i] = storage  # 假设库容和水位有简单对应关系

# 绘制过程线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(inflow, label='入库流量')
plt.plot(outflow, label='出库流量')
plt.plot(reservoir_level, label='库水位')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('流量/水位')
plt.legend()
plt.show()

# 统计特征值
avg_inflow = np.mean(inflow)
avg_outflow = np.mean(outflow)
# 弃水流量计算，假设弃水发生在库容超出最大值时
spill_flow = np.sum(np.where(storage > max_storage, storage - max_storage, 0))
avg_spill_flow = spill_flow / len(inflow)
avg_reservoir_level = np.mean(reservoir_level)
# 这里省略水头、出力、发电量计算，实际需结合电站具体参数
print(f'年均入库流量: {avg_inflow}')
print(f'年均出库流量: {avg_outflow}')
print(f'年均弃水流量: {avg_spill_flow}')
print(f'年均库水位: {avg_reservoir_level}')

这段代码首先随机生成了一年的入库流量数据（实际应用中要替换为真实数据）。通过简单的调度规则，根据入库流量调整出库流量和库容，同时保证库容在合理范围内。最后绘制了入库流量、出库流量和库水位的过程线，并统计了年均入库流量、出库流量、弃水流量和库水位等特征值。

三、建立优化调度数学模型

建立考虑保证率约束情况下的水电站水库中长期确定性优化调度数学模型，这可是个关键环节。目标函数通常是最大化发电量，约束条件就比较多啦，比如水量平衡约束、库容上下限约束，还有这里提到的末水位以常规调度末水位为约束。

用数学式子表示，目标函数：Maximize \\sum*{t = 1}\^{T}P*t，其中P_t是t时段的发电量。

水量平衡约束：S*{t + 1}=S* t + I*t - O* t - S*{spill,t}，S* t是t时段初库容，I*t是t时段入库流量，O*t是t时段出库流量，S_{spill,t}是t时段弃水流量。

库容上下限约束：S*{min}\\leq S*t\\leq S_{max}。

末水位约束：S*T = S*{常规调度末水位}。

四、计算机程序实现优化调度

可以选用动态规划、离散微分动态规划或遗传算法等方法来实现这个优化调度。这里以遗传算法为例简单讲讲。遗传算法模拟生物进化过程，通过种群初始化、选择、交叉、变异等操作来寻找最优解。

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution


# 定义目标函数，这里简单假设发电量与出库流量成正比
def objective_function(x, inflow, min_storage, max_storage):
    outflow = x
    storage = np.zeros(len(inflow))
    storage[0] = 0  # 初始库容
    power_generation = 0
    for i in range(len(inflow) - 1):
        storage[i + 1] = storage[i] + inflow[i] - outflow[i]
        if storage[i + 1] > max_storage:
            outflow[i] = storage[i + 1] - max_storage + outflow[i]
            storage[i + 1] = max_storage
        elif storage[i + 1] < min_storage:
            outflow[i] = 0
            storage[i + 1] = min_storage
        power_generation += outflow[i]  # 简单假设发电量与出库流量成正比
    return -power_generation  # 最大化问题转换为最小化负的目标值


# 定义约束条件，这里简单限制出库流量非负
def constraint_function(x):
    return x


bounds = [(0, 100)] * len(inflow)  # 假设出库流量范围
result = differential_evolution(objective_function, bounds, args=(inflow, min_storage, max_storage),
                                constraints={'type': 'ineq', 'fun': constraint_function})
optimal_outflow = result.x

# 计算其他结果
optimal_storage = np.zeros(len(inflow))
optimal_storage[0] = 0
for i in range(len(inflow) - 1):
    optimal_storage[i + 1] = optimal_storage[i] + inflow[i] - optimal_outflow[i]
    if optimal_storage[i + 1] > max_storage:
        optimal_outflow[i] = optimal_storage[i + 1] - max_storage + optimal_outflow[i]
        optimal_storage[i + 1] = max_storage
    elif optimal_storage[i + 1] < min_storage:
        optimal_outflow[i] = 0
        optimal_storage[i + 1] = min_storage

# 绘制优化后的过程线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(inflow, label='入库流量')
plt.plot(optimal_outflow, label='优化后出库流量')
plt.plot(optimal_storage, label='优化后库水位')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('流量/水位')
plt.legend()
plt.show()

# 统计优化后的特征值
avg_optimal_inflow = np.mean(inflow)
avg_optimal_outflow = np.mean(optimal_outflow)
# 弃水流量计算
optimal_spill_flow = np.sum(np.where(optimal_storage > max_storage, optimal_storage - max_storage, 0))
avg_optimal_spill_flow = optimal_spill_flow / len(inflow)
avg_optimal_reservoir_level = np.mean(optimal_storage)
# 同样省略水头、出力、发电量精确计算
print(f'优化后年均入库流量: {avg_optimal_inflow}')
print(f'优化后年均出库流量: {avg_optimal_outflow}')
print(f'优化后年均弃水流量: {avg_optimal_spill_flow}')
print(f'优化后年均库水位: {avg_optimal_reservoir_level}')

这段遗传算法相关代码，首先定义了目标函数，这里简单假设发电量与出库流量成正比，通过调整出库流量（也就是遗传算法中的变量）来最大化发电量。同时定义了约束条件，保证出库流量非负。通过differential_evolution函数进行优化求解，得到最优的出库流量，进而计算出优化后的库水位等结果，并绘制过程线和统计特征值。

通过上述步骤，从明确任务资料到常规调度模拟，再到建立优化模型和程序实现，咱们初步完成了水电站水库运行与调度程序相关的探索。当然，实际应用中还需要更精确的数据和更复杂的模型，但这也算是个不错的开始啦。