一种基于KL展开的大规模水电站群优化调度降维方法

摘要

本发明提供一种基于KL展开的大规模水电站群优化调度降维方法。通过对水电站群长系列实际调度样本进行主成分分析，识别调度过程中的库水位变化特征值与其对应的特征函数，采用KL展开方法将时域库水位描述为频域内前述水位变化特征项的线性函数，并通过各项的随机系数组合确定特定来水对应的发电调度过程；构建了两阶段逐步迭代寻优框架，通过动态搜索水位特征项的随机系数实现大规模水电站群优化调度的高效求解。本方法将时域优化问题转换为频域问题，显著提高水电站群优化调度的计算效率，在同等电站规模条件下，计算耗时较经典的DP方法减少约96％，较POA方法减少约78％，为超大规模水电站群优化调度计算提供了新的高效求解方法。