考虑径流预报信息不确定性变化的水电站优化调度研究

In order to reduce the negative influence on decision making of hydropower operation caused by inflow uncertainty, two methods are generally applied. One employs best inflow forecasts within the beginning periods of forecast horizon, and discards inflow forecasts in the remaining periods. The other employs the Bayesian theory to interpret uncertainty, assuming constant uncertainties over entire forecast horizon. In this project, firstly a probabilistic inflow forecasting model based on ensemble precipitation forecasts will be established, which addresses inflow uncertainties by coupling uncertainties in precipitation forecasts and in inflow forecasting model. Secondly, with the probabilistic inflow forecasts, an analysis model for effective forecasting horizon will be established to evaluate the impact of uncertainties in inflow forecasts on efficiency and stability of hydropower operation, and to determine an effective forecast horizon of inflow forecasts. Finally, a new Bayesian stochastic dynamic programming will be constructed by partitioning the effective forecast horizon into two periods, and operation strategy will be derived to utilize the inflow forecasts with uncertainties. This project will provide a more systematic framework to improve the efficiency and stability of hydropower operation.

为了降低径流预报信息不确定性对发电调度决策的影响，以往常采用缩短预见期或将不同预见期内的不确定性作为整体进行考虑，使得径流预报信息不能充分利用或对其不确定性的描述不够全面。为此本项目首先采用贝叶斯概率水文预报系统，建立基于集合降雨预报信息的径流概率预报模型，通过将降雨预报不确定性和径流预报模型的不确定性进行耦合，实现对径流预报信息的不确定性描述。然后在径流概率预报基础上，推导建立径流预报信息的有效预见期分析模型，来评估发电调度效益受径流预报信息不确定性影响的程度，从而确定径流预报信息的有效预见期。最后在有效预见期内，考虑预报不确定性随预见期延长逐渐增大的特性，采用贝叶斯理论将不同预见期的径流预报信息进行耦合，建立考虑径流预报信息不确定性变化的贝叶斯随机动态规划模型，并求解得到相应的水库水电站发电调度规则，从而为增加水库发电效益提供决策支持和科学依据。

针对考虑气象和径流预报信息不确定性变化的水库群发电调度问题，本项目从浑江流域资料的收集与整理、数值气象预报信息下载解码与精度分析、确定性径流预报模型构建、贝叶斯概率预报研究、预报信息可利用预见期和决策期分析以及考虑预报信息不确定性变化条件下的水库群调度规则和模型研究六个方面开展了研究。具体情况如下：首先，通过审查、检验、分类、汇总了调查所获得的水文、气象资料，水电站工程资料和发电资料，为项目研究的开展做了充分的资料准备；接着，下载数值气象预报信息，并解码获得研究流域的降雨数据，分析预报信息的精度；然后，采用联邦滤波算法构建了基于降雨预报信息的流域中长期径流组合模型；在此基础上，采用Box-Cox算法构建了贝叶斯径流概率预报模型；依此概率预报模型，对预报信息可利用预见期和决策期进行了分析，并以滚动决策模式确定了预见期和决策期的长度；为了满足预报信息可利用预见期和决策期的特点，采用两类方法构建水库群联合调度策略。（1）采用数据挖掘算法构建了考虑预报信息的水库群发电联合调度规则集；（2）采用两阶段随机动态规划构建了水库群发电联合调度图；最终构建起了考虑降雨和径流预报信息的水库群发电调度框架，为决策者使用预报信息进行调度决策提供了技术支撑。