水电站径流和关联源荷的年时序场景概率预测_陈强.pdf
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1、第 卷第期 年月水电能源科学 :水电站径流和关联源荷的年时序场景概率预测陈强,章可,舒西刚,朱颖,雷佳,李丹(中国大唐集团有限公司重庆分公司集控中心,重庆 ;三峡大学电气与新能源学院,湖北 宜昌 ;新能源微电网湖北省协同创新中心,湖北 宜昌 ;重庆大唐国际彭水水电开发有限公司,重庆 ;重庆大唐国际武隆水电开发有限公司,重庆 ;)摘要:为在水电消纳优化调度中充分考虑径流和关联源荷功率的时序波动性和随机性的影响,减少弃水事件发生,提出一种水电站径流与关联源荷年时序场景概率预测方法,模拟生成日均径流量和关联源荷功率的年时序典型场景及其发生概率。通过自组织映射神经网络聚类历史旬场景生成旬典型场景,反映
2、丰枯不同水文条件下径流和关联源荷旬内变化的差异性和典型性;基于马尔可夫转移概率、多场景条件概率和历史年“近大远小”相似性原则,构建旬场景随机生成模型,使模拟场景既能准确拟合实际径流和源荷功率年内时序变化的随机性、季节性和条件相关性等统计特征,又能体现年间趋势性变化规律;结合旬间波动量校验对年时序场景蒙特卡罗模拟,并通过 场景缩减获得径流和关联源荷的年时序典型场景及其发生概率。实际水电站算例结果表明,该方法具有精度高、适应性强、预测信息全面等优点。关键词:径流预测;功率预测;随机模拟;自组织映射神经网络;条件概率;马尔可夫链中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:,修回日期:基金项目:国
3、家自然科学基金青年基金项目()作者简介:陈强(),男,硕士、工程师,研究方向为水库调度管理和水电站经济运行,:通讯作者:李丹(),女,博士、副教授工程师、硕导,研究方向为电力负荷与新能源预测和电力系统概率分析,:1引言随着国内水电装机容量的增加,水电站调峰弃水问题日益突出,准确的径流预测对合理安排水电运行方式、提高水电发电效益至关重要。径流预测方法可分为成因分析方法和统计学方法。由于径流过程是长期变化的复杂过程,成因分析法无法全面掌握其客观规律,因此统计学方法成为主流。其中,场景分析法因可全面客观地反映径流场景的不确定性、实现概率预测而获得广泛应用。场景分析法又分为场景生成和场景缩减,尽管已有
4、研究,对径流预测发挥了关键作用,但当前基于场景生成法的径流场景概率预测仅考虑径流本身,忽略了其与外部源荷之间的关联,可能导致水电调度时仅采用历史多年平均入库流量和典型调峰曲线分析,致使大规模集中来水期间电网水火协调难度大,弃水限电风险增加。此外,传统径流时序预测方法仅考虑典型径流场景状态之间的时序转移概率,难以真实反映实际场景波动性和年间变化趋势性。对此,本文提出一种水电站径流与关联源荷功率相联合的年时序场景概率预测方法,以准确反映径流量和关联源荷功率的随机性、相关性、波动性和季节性规律,对于优化水电调度方式、减少调峰弃水现象具有重要意义。2总体框架总体研究框架见图,分为个阶段:聚类。以旬为单
5、位,基于历史数据,通过自组织映射神经网络聚类生成丰枯不同水文期条件下径流和关联源荷功率旬典型场景。构建旬场景随机生成模型。基于历史旬典型场景出现时序,建立径图研究整体框架 第 卷第期陈强等:水电站径流和关联源荷的年时序场景概率预测流旬典型场景的马尔可夫转移概率矩阵;以径流旬典型场景为条件,建立关联源荷的多场景条件概率矩阵;以历史年同期旬出现过的典型场景为依据,按照“近大远小”相似性原则进行权重修正。随机模拟与场景缩减。以旬场景随机生成模型为基础,兼顾旬间波动性和随机性要求,采用蒙特卡罗方法先后模拟水电站径流和关联源荷的未来年时序场景;然后采用 方法缩减为水电站枯、平和丰水年径流年典型场景及其关
6、联源荷年典型场景,并预测各典型场景发生概率。3研究方法3.1基于自组织映射神经网络的场景聚类自组织映射网络()通过学习输入样本的规律性和相互关系自适应调整网络,实现输入样本的准确聚类。由输入和输出层构成,其神经元个数分别为输入样本个数和聚类数。设水电站历史日均径流旬时序场景样本集合为,上标,分别标识非汛期、一般汛期和主汛期,表示属于期中第旬日均径流量所形成的时序场景。关联源荷功率的旬场景集合为,表示第旬每 源荷功率值形成的时序场景。利用 网络对(,)和(,)聚类。设待聚类的样本集合为(,),样本向量,为特征维数,步骤如下。步骤令,随机赋予输出节点权重(,)小的初值,并初始化学习率()。步骤随机
7、选取,计算其与所有权重向量间的欧氏距离,并选择距离最短的获胜神经元:,()步骤调整邻域内的神经元与输入神经元之间的连接权重:()()(,)()(),;()()式中,()为神经元到的权重向量;(,)为迭代次数和与神经元之间欧氏距离的函数,(,)();()为获胜单元的邻域。步骤判断是否到最大迭代次数 ,否,则,转向步骤,是,则转下一步。步骤选择距离聚类中心(,)最近的历史场景作为对应类别的典型场景,并按均值由小到大顺序对类别重新编号,输出个类别的典型场景,以及全部历史场景所属的类别编号,。通过 聚类,分别获得水电站径流和关联源荷的历史旬典型场景状态()(),(,)、(),典型场景集,、,。3.2旬
8、场景随机生成模型3.2.1水电站径流旬典型场景的马尔可夫时序转移概率矩阵因旬长达,可近似认为当前旬的径流场景状态()()只与前旬状态()()有关,利用“无后效性”的一阶马尔可夫链计算径流场景的旬间状态转移概率。令()为径流旬典型场景从当前旬状态转移到下一旬状态的概率。记()为场景状态的单步转移概率矩阵。假设聚类后历史旬中典型场景到的转移次数为,典型场景出现次数为,则径流旬典型场景状态的转移概率矩阵为:()()()()()()()()()()()()()()()()();();()()3.2.2关联源荷功率旬典型场景的条件概率矩阵在水电站径流典型场景已发生的条件下,定义关 联 源 荷 典 型 场
9、 景发 生 的 条 件 概 率 为()。设为径流场景在全部历史旬中出现的次数,为径流场景为时源荷场景类别为的次数,定义关联源荷典型场景状态的条件概率矩阵为:(),(),()()(),(),()();();();()()3.2.3旬典型场景概率矩阵修正由于水电站径流和源荷功率年内变化呈显著季节性,而年间变化具有趋势性,结合历史年同期旬曾出现的典型场景,按照间隔时间“近大远小”的相似性原则,对概率矩阵、乘上相应的权重予以修正:(),(),()()(),(),()()()();();()()其中 ()(),(),()()(),(),()()()();();()()式中,为 乘积;为对应旬典型场景为的
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