一种基于DS理论的水库适应性调度规则

针对适应性管理研究领域中GCMs集合子情景的权重取值尚不统一问题,通过DS理论综合考虑了3种权重分配方式:等权重、考虑年径流统计特征参数值变化的权重和基于相对月径流变幅的权重。基于得到的综合权重,进一步提出了一种基于DS理论的水库适应性调度规则,以规避气候变化对水库调度造成的不利影响。该调度规则,以多情景多年的加权平均发电量最大化为水库优化调度的目标函数,采用模拟优化法提取规则参数。以锦西水库的研究案例可知:在不确定的气候变化环境下,与基于历史径流的调度规则和基于等权重分配的适应性调度规则相比,基于DS理论的水库适应性调度规则不仅能够获取更多的发电效益(多发电量:0. 76亿k Wh、0. 61亿k Wh)与发电可靠性(多增发电保证率:0. 5%～11. 17%、3. 50%～9. 34%),还具有更高的水库决策稳健性。因此,基于DS理论的水库适应性调度规则是有助于水库管理者应对气候变化。

水风光互补适应性调度的集合卡尔曼滤波方法

水风光互补是实现能源转型、助力碳中和的重要途径。传统的水风光互补中长期调度模型,忽略了气候变化和人类活动引起的水风光资源变异,得到的静态调度规则难以适应变化环境。为此,本研究采用集合卡尔曼滤波技术开展适应性调度研究。首先进行确定性优化调度,得到最优运行轨迹;其次识别调度函数的决策变量与自变量,构建线性调度函数;最后采用集合卡尔曼滤波动态更新调度函数的参数,形成适应性调度规则。以锦屏一级水电站及周边风、光电站为实例,研究表明适应性调度规则较常规调度和静态调度,在检验期年均发电量分别提高6.45亿k W·h和0.53亿k W·h,说明论文所提方法可有效追踪最优轨迹的变化来适应变化环境。