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随机森林算法在水电站发电调度中的应用.pdf
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1、随机森林算法在水电站发电调度中的应用尚扬,程臻,何超,孔庆竹,魏超(国网六安供电公司,安徽 六安 )摘要:常规的发电调度方法以发电机组负荷优化为主,无法避免调峰对水电站的负面影响,导致发电量与预期不符.为此,研究了随机森林算法在水电站发电调度中的应用.以水位、出力、流量等约束条件,提取水电站发电调度规则.利用随机森林算法,预测水电站发电量,确定随机动态调度过程的期望发电量.构建水电站发电调度模型,消除调峰对水电站的负面影响,使最终的发电调度与期望发电调度保持一致,从而实现水电站发电的高效调度.采用对比实验方式,以六安三河电站为例,验证了该调度方法的发电量与预期相符,能够适应发电调度环境,具有较
2、高的推广价值.关键词:随机森林算法;水电站;发电;调度方法;发电量;发电期望中图分类号:T V D O I:/j c n k i d g j s A p p l i c a t i o no fS t o c h a s t i cF o r e s tA l g o r i t h mi nH y d r o p o w e rG e n e r a t i o nD i s p a t c h i n gS HAN GY a n g,CHE N GZ h e n,HEC h a o,K ON GQ i n g z h u,WE IC h a o(S t a t eG r i dL u a
3、nP o w e rS u p p l yC o m p a n y,L u a n ,C h i n a)A b s t r a c t:T h e c o n v e n t i o n a l g e n e r a t i o nd i s p a t c h i n gm e t h o d i sm a i n l yb a s e do n t h eo p t i m i z a t i o no f e l e c t r i cg e n e r a t o r l o a d,w h i c hc a n n o t a v o i d t h e n e g a t i
4、 v e i m p a c t o f p e a k l o a d r e g u l a t i o no nh y d r o p o w e r s t a t i o n s,r e s u l t i n g i np o w e r g e n e r a t i o nn o tm e e t i n g e x p e c t a t i o n s T h e r e f o r e,t h e a p p l i c a t i o no f s t o c h a s t i c f o r e s t a l g o r i t h mi nh y d r o p
5、 o w e r g e n e r a t i o nd i s p a t c h i n g i s s t u d i e d T h eg e n e r a t i o nd i s p a t c h i n gr u l e so f h y d r o p o w e r s t a t i o na r e e x t r a c t e dw i t hw a t e r l e v e l,o u t p u t a n d f l o wc o n s t r a i n t s B yu s i n g s t o c h a s t i c f o r e s t
6、 a l g o r i t h m,t h ep o w e rg e n e r a t i o no f h y d r o p o w e r s t a t i o n i sp r e d i c t e d,a n d t h ee x p e c t e dp o w e rg e n e r a t i o no f s t o c h a s t i cd y n a m i cd i s p a t c h i n gp r o c e s s i sd e t e r m i n e d T h eg e n e r a t i o nd i s p a t c h i
7、 n gm o d e l o fh y d r o p o w e rs t a t i o n i sc o n s t r u c t e dt oe l i m i n a t e t h en e g a t i v ei n f l u e n c eo f p e a k s h a v i n g o nh y d r o p o w e r s t a t i o n,s o t h a t t h e f i n a l g e n e r a t i o nd i s p a t c h i n g i s c o n s i s t e n tw i t h t h e
8、 e x p e c t e dg e n e r a t i o nd i s p a t c h i n g B ym e a n s o f c o n t r a s t e x p e r i m e n t,t a k i n gL u a nS a n h eP o w e r S t a t i o na s a ne x a m p l e,i t i s v e r i f i e d t h a t t h e g e n e r a t i o nc a p a c i t yo f t h i sd i s p a t c h i n gm e t h o d i s
9、 i na c c o r d a n c ew i t h t h e e x p e c t a t i o n T h i sm e t h o d c a na d a p t t o t h e p o w e r g e n e r a t i o nd i s p a t c h i n ge n v i r o n m e n t a n dh a sh i g hp r o m o t i o nv a l u e K e yw o r d s:s t o c h a s t i c f o r e s t a l g o r i t h m;h y d r o p o w
10、e r s t a t i o n;g e n e r a t i o n;d i s p a t c h i n gm e t h o d;g e n e r a t i o nc a p a c i t y;g e n e r a t i o ne x p e c t a t i o n收稿日期:作者简介:尚扬(),从事调度自动化工作;程臻(),工程硕士,高级工程师,从事电网调度运行工作;何超(),从事电力调度运行工作;孔庆竹(),硕士研究生,高级工程师,从事调度自动化工作;魏超(),硕士研究生,从事自动化主站运维工作.引言电能是人们生活中的重要物质基础,在各领域均存在电能的影子,它为人们
11、的生活环境与工作环境带来了光明.电能主要依靠煤炭资源,而煤炭不可再生,使电能的使用受到了制约.目前,电力企业使用风能、水能等清洁能源代替煤炭能源.风能、水能随处可见,使用二者进行发电能够降低发电成本,提升经济效益.风能虽然具有发电功能,但是其能量转换较困难,受到地理条件的制约,影响发电效果.水能资源因绿色、低廉而脱颖而出,水电站的建成使水力发电更简便,但受发电机组负荷、调峰等负面因素作用,其发电调度效果不佳,亟需改进.针对此项问题,研究人员设计了多种调度方法.其中,基于螺旋梯度法向逼近遗传算法的方法与基于改进粒子群算法的方法应用较广泛.基于螺旋梯度的方法主要依靠模型优化调度发电机组负荷,在遗传
12、算法的收敛下,更快地达到调度期望,从而提高调度效果.基于改进粒子群算法的方法主要针对调峰对水电站的负面影响进行优化,以梯级调度的方式更快地达到调度期望.以上两种方法均存在不同程度的问题,影响调度效果.随机森林算法主要对相关数据进行预测,更快达到预期,因此本文利用随机森林算法设计水电站发电调度方法.基于随机森林算法的水电站发电调度方法设计 提取水电站发电调度规则在进行水电站发电调度的过程中,将时段入库流量与电工技术人工智能与传感技术 水位库容作为调度函数的输入因子.输入因子选取完成后,针对同一 量 级 水 位 在 不 同 时 期 的 调 度 规 则 是 不 同的.根据水电站入库径流、水位等指标,
13、对调度规则进行提取.调度因子表示为:Kf(I,t,)()式中,K为调度因子;I、t、分别为时段出库流量、入库径流、库水位、来水因子.水电站运行调度的重要指标是发电量,发电量高时经济性与可靠性随之增加.本文以调度时段的平均出力作为发电调度可靠性的衡量标准.在不满足出力约束时,增加惩罚项对调度函数进行约束.调度函数表示为:m a xVIitjRi j(Ri jRa)()式中,m a xV为调度函数;Ri j为第i个水电站在第j个时段的出力;Ra为水电站的保证出力;为惩罚系数.本文利用 约 束 条 件,提 取 水 电 站 的 调 度 规 则,约 束 条 件 表示为:Si jSi jSi jRi jR
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