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公开(公告)号：CN113592195B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110966729.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供基于机器学习的两阶段水库发电优化调度方法及装置，方法包括：步骤1.构建水库确定性长系列发电优化调度模型；步骤2.采用确定性动态规划算法将逆序求解确定性发电优化调度模型转换为面临阶段和余留阶段两阶段子问题求解，获得各时段初不同库容状态点对应余留效益；步骤3.计算各时间节点各库容状态对应净余留效益，结合可用信息因子构建净余留效益函数样本集；步骤4.基于净余留效益函数样本集，学习净余留效益函数；步骤5.以习得的净余留效益函数为基础，构建两阶段发电优化调度实时决策模型并求解；步骤6.滚动更新并求解上述实时决策模型，得到包含下一时段最优末库容的决策数据，基于该决策数据进行下一时段的发电调度。
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公开(公告)号：CN114970945B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210318959.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于水‑电响应关系的水电站水库中长期发电出力计算方法、装置及系统，能够有效提高水电站发电整体模拟调度计算精度，发电出力方法包括：步骤1.收集历史运行数据；步骤2.根据历史运行数据的物理意义及数据间的联系，剔除不合理数据，获得水电站整体运行的可用历史运行数据集；步骤3.基于可用历史运行数据集，构建包含水电站平均出力、平均发电流量和平均发电毛水头的水‑电响应关系数据对集；步骤4.基于水电响应关系数据对集拟合得到水‑电响应关系曲面函数；步骤5.基于实测数据，计算待预测时段的水库发电毛水头和发电流量，再带入水‑电响应关系曲面函数中，得到发电出力。
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公开(公告)号：CN114970945A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210318959.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于水‑电响应关系的水电站水库中长期发电出力计算方法、装置及系统，能够有效提高水电站发电整体模拟调度计算精度，发电出力方法包括：步骤1.收集历史运行数据；步骤2.根据历史运行数据的物理意义及数据间的联系，剔除不合理数据，获得水电站整体运行的可用历史运行数据集；步骤3.基于可用历史运行数据集，构建包含水电站平均出力、平均发电流量和平均发电毛水头的水‑电响应关系数据对集；步骤4.基于水电响应关系数据对集拟合得到水‑电响应关系曲面函数；步骤5.基于实测数据，计算待预测时段的水库发电毛水头和发电流量，再带入水‑电响应关系曲面函数中，得到发电出力。
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公开(公告)号：CN113592195A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110966729.4
申请日：2021-08-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于机器学习的两阶段水库发电优化调度方法及装置，方法包括：步骤1.构建水库确定性长系列发电优化调度模型；步骤2.采用确定性动态规划算法将逆序求解确定性发电优化调度模型转换为面临阶段和余留阶段两阶段子问题求解，获得各时段初不同库容状态点对应余留效益；步骤3.计算各时间节点各库容状态对应净余留效益，结合可用信息因子构建净余留效益函数样本集；步骤4.基于净余留效益函数样本集，学习净余留效益函数；步骤5.以习得的净余留效益函数为基础，构建两阶段发电优化调度实时决策模型并求解；步骤6.滚动更新并求解上述实时决策模型，得到包含下一时段最优末库容的决策数据，基于该决策数据进行下一时段的发电调度。
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