【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源安全领域，具体涉及水电能源干旱识别及特征评估方法与装置。
技术介绍
1、
2、水电能源的生产主要依靠水库枢纽和水电站将河流中水的重力势能转化为电能。河流和水库中当前时期和未来一段时期的来水量的多少决定着水电能源系统的电能生产。当水电能源系统所在流域发生气象干旱即降水减少，流域产流量就会减少，从而使河道流量减少就会形成水文干旱。进一步当河流及水库中当前和未来一段时期内水量减少时，水库水电站枢纽用于发电的发电水量就会减少，相应的水电能源系统的发电量就会减少，此时可以认为发生了水电能源干旱。
3、但水文干旱与水电能源干旱的关系不是简单的一一对应关系，发生水文干旱并不意味着必然发生水电能源干旱，反之，非水文干旱时期也可能发生水电能源干旱。①水文干旱一般指河流中的来水量小于某一个指标时，可以认为发生了水文干旱，即这个时候河道里的水量比往年少了很多。但这个时候如果水库里面有水，那么水电站发电用水就影响不大，发电量受影响也不大。说明发生水文干旱的时候不一定发生水电能源干旱。②有的时候，由于水库自身运行管理问题，把水库的水位消落到了一个比较低的水平，这个时候水库每个时段可以用来发电的水量就会不多，同时水库也会省着用，这个时候水电站的发电量就比较小，这个时候实际上发生了水电能源干旱。③有的时候发生水文干旱，但过了一段时间以后水库的水才被用剩下比较少，这个时候可能才会降低发电量，相当于发生水文干旱后过一段时间才会发生水电能源干旱。
4、以往基本没有水电能源干旱方面的研究，但当较大规模的水电系统发
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供水电能源干旱识别及特征评估方法与装置，能够对水电系统实际运行规则进行辨识，进而对水电能源干旱进行准确有效地识别和特征评估。
2、本专利技术为了实现上述目的，采用了以下方案：
3、<方法>
4、如图1所示，本专利技术提供水电能源干旱识别及特征评估方法，包括以下步骤：
5、步骤1，数据采集：采集水电系统历史运行数据和水电系统所在流域的历史长序列径流资料；
6、步骤2，水电系统运行规则辨识：基于水电系统历史运行数据辨识水电系统实际运行规则；
7、步骤2-1，设定水电系统实际运行规则函数形式；
8、步骤2-2，确定运行规则函数输入决策信息因子it；
9、步骤2-3，根据水电系统历史运行数据中输入决策信息因子it和历史决策过程k为水电系统水电站个数，结合拟定的运行规则函数使用优化方法确定函数的参数θk；
10、步骤3，长序列模拟运行：以流域历史径流序列资料为输入，应用辨识的水电系统实际运行规则进行模拟运行获得水电系统发电量长期模拟调度序列；
11、以水电系统收集到的历史水文情势资料开始时间为起点，使用历史径流资料作为系统驱动，由步骤2辨识的运行规则计算出各时段各水库调度决策经水电系统模拟运行，求得水电系统时段发电量et的长序列模拟数据，t＝1～tsim，tsim为模拟期长度；
12、步骤4，水电能源干旱识别：根据获得的发电量长期模拟调度序列进行水电能源干旱识别，提取水电能源干旱事件的历时、烈度；水电能源干旱识别是对水电系统的长期模拟调度的发电量过程进行识别，当一段时间内发电量小于设定的阈值r时，将这一事件识别为水电能源干旱事件；
13、步骤5，水电能源干旱特征评估：根据识别的水电能源干旱事件和提取的相应水电能源干旱历时、烈度，进行水电能源干旱特征评估。
14、在步骤1中，水电系统历史运行数据包含水电系统内各水电站及其所在水库枢纽历史运行数据。水电站历史运行数据涉及水电站基本特征参数、发电流量过程、发电量过程、水电站出力过程；水电站所在水库历史运行数据包括水库基本特征参数、入库流量过程、出库流量过程、水库坝前水位过程，下游尾水位过程以及水电系统运行相关的各类数据。水电系统所在流域历史径流数据是指水电系统所在流域能可以收集到的各水文测验断面的历史流量过程数据，或水库枢纽所在坝址断面经整编所得的历史流量过程数据以及水电系统所处流域或流域群水文情势相关数据。
15、水库(水电站)发电流量，或者是水库(水电站)的发电功率(调度领域常用“出力”表示发电功率)，发电量，或者水库的末水位，这些都可以表征水库的运行方式，都可以作为“运行决策”。
16、优选地，本专利技术提供的水电能源干旱识别及特征评估方法，在步骤2-1中，采用径向基函数近似器构造水电系统实际运行规则函数
17、
18、
19、式中，是水电系统第k个水库第t时段的调度决策；n为径向基函数个数；w&,k是第k个水库第i个径向基函数权重，且0≤w&,k≤1，是径向基函数；it表示输入决策信息因子，m是输入决策信息因子个数(元素个数)；c/,&、b/,&分别为第i个径向基函数第j个输入决策信息因子的中心点、半径，i＝1～n,j＝1～m；确定参数θk＝:w&,k,c/,&,b/,&<的值即可获得水电系统实际运行规则，其中需确定参数个数为n2＝n(2m+k)。
20、优选地，本专利技术提供的水电能源干旱识别及特征评估方法，在步骤2-1中，n＝m+k+1，这样设置效果更好。
21、优选地，本专利技术提供的水电能源干旱识别及特征评估方法，在步骤2-2中，运行规则函数输入决策信息因子it需根据水电系统运行管理时实际用到的决策信息因子确定，输入决策信息因子为：①当前时间在一年中的位置n67*表示选用某一时间尺度(日、月、旬)作为计算步长时，一年的总时段数，当时间尺度为日、旬或月时，相应n67*分别为365、36和12；②系统内各水库库容③水电系统所在流域未来一定时期的预报降雨、各水库的净入库流量两种数据中的至少一种。
22、优选地，本专利技术提供的水电能源干旱识别及特征评估方法，在步骤2-3中，主要目标是确定参数θk的最优估计值使得与其模拟值最接近，此时为辨识到的水电系统实际运行规则，即当给出输入决策信息因子it时，函数可重现水电系统运行管理人员决策过程，进一步可以模拟历史期(水电站未运行期)或未来情景下水电系统的运行管理过程。表征dk与之间的接近程度可以使用二者的纳西效率系数nse、均方根误差rmse、均方误差mse或其他常用指标表征；求解即为求解式j可为纳西效率系数nse、均方根误差rmse、mse均方误差或其他指标。可以使用但不限于使用遗传算法ga等常用智能优化算法求解上式。
23、优选地，本专利技术提供的水电能源干旱识别及特征评估方法，在步骤3中，进行长序列模拟运行是由于水本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
8.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于，还包括：
9.水电能源干旱识别及特征评估装置，能够自动实现权利要求1至8中任意一项所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的水电能源干旱识别及特征评估装置，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的水电能源干旱识别及特征评估方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的水电能源...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁斌，佘敦先，张利平，张潇雨，孙亚婷，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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