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申请/专利权人：贵州乌江水电开发有限责任公司

摘要：本发明涉及水利水电工程运行与控制技术领域，公开了一种流域集控水电站生产调度系统及方法，其中，一种流域集控水电站生产调度方法，包括以下步骤：获取设定流域的历史水文数据、历史电力生成数据、历史地理信息数据和历史环境影响数据；对上述数据进行预处理后生成训练数据集；构建调度方案生成模型；获取设定流域的实时水文数据、实时电力生成数据、实时地理信息数据和实时环境影响数据，预处理后输入调度方案生成模型，生成适用调度方案；本发明通过调度方案生成模型从流域中的历史数据中学习流域中支流与水电站发电过程之间的影响参数，从而对后期的水电站发电过程进行优化调度，从而降低发电过程对流域支流的影响。

主权项：1.一种流域集控水电站生产调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100、获取设定流域的历史的水文数据、电力生成数据、地理信息数据和环境影响数据；步骤200、对设定流域的历史的水文数据、电力生成数据、地理信息数据和环境影响数据进行预处理后生成数据样本，生成包含多个数据样本的训练数据集；水文数据包括流域内的水位数据、水流量数据和降雨量数据；电力生成数据包括发电量数据和发电效率数据；地理信息数据包括流域地形数据、植被覆盖数据和河道结构数据；环境影响数据包括水质变化数据、生物多样性数据和土壤侵蚀数据；所述水位数据包括水位值和记录水位值的时间戳；所述水流量数据包括水流量数值和记录水流量数值的时间戳；所述降雨量数据包括降雨量数值和记录降雨量数值的时间戳；所述发电量数据包括发电量数值和记录发电量数值的时间戳；所述发电效率数据包括发电效率数值和记录发电效率数值的时间戳；所述流域地形数据包括海拔高度和地形类型；所述植被覆盖数据包括植被种类和植被覆盖率；所述河道结构数据包括河道宽度和河道深度；所述水质变化数据包括水质参数和水质数值；所述生物多样性数据包括物种种类和丰度指数；所述土壤侵蚀数据包括侵蚀程度和侵蚀速率；步骤300、构建调度方案生成模型，采用训练数据集对调度方案生成模型进行训练，生成训练后的调度方案生成模型；调度方案生成模型包括第一分支和第二分支；第一分支包括第一输入层、第一隐藏层和全连接层；第一输入层用于输入数据样本，第一隐藏层用于处理数据样本并输出隐状态，全连接层用于将第一隐藏层的输出的隐状态转换为固定维度的状态；第二分支包括第二输入层、A网络层和C网络层；第二输入层用于输入全连接层输出的状态，A网络层用于计算在状态条件下选择相应年度计划发电量的策略概率分布，C网络层用于计算相应年度计划发电量的价值估计，价值估计用于评估在状态条件下选择相应年度计划发电量的优劣程度；所述第一隐藏层的计算公式为：it＝σWt·[ht-1，xt]+bt；ft＝σWt·[ht-1，xt]+bt； ot＝σWo·[ht-1，xt]+bo；ht＝ot·tanhct；其中，it表示输入门控制信号，Wt、Wt、Wc、Wo均表示可训练的权重矩阵，bi、bf、bc、bo均表示可训练的偏置参数，ft表示遗忘门控制信号，表示候选记忆单元，tanh表示双曲正切函数，ct表示细胞状态更新值，ct-1表示前一时间步的细胞状态，o1表示输出门控制信号，ht-1表示前一时间步的隐状态，xt表示当前时间步的输入，σ表示sigmoid函数，⊙表示元素点积，ht表示当前时间步的输出隐状态；全连接层的计算公式为：st＝Wq·hall+bc；其中，st表示全连接层输出的状态，是一个固定维度的向量，Wq表示全连接层的权重矩阵，用于将hall映射到固定维度的向量，hall表示第一隐藏层所有时间步输出的隐状态的拼接获得的向量，bq表示全连接层的偏置参数；第二输入层用于将全连接层的输出st输入A网络层；A网络层的计算公式为： 其中，πθat|st表示在状态st条件下选择动作at的策略概率分布，θ表示策略参数，和W1均表示A网络层的可训练权重矩阵，b1和均表示A网络层的偏置参数，f表示激活函数；C网络层的计算公式为： 其中，Veat表示动作at的价值估计，θ表示策略参数，||表示向量拼接，和Wc均表示C网络层的可训练权重矩阵，bc和均表示C网络层的偏置参数，f表示激活函数；步骤400、获取设定流域的实时的水文数据、电力生成数据、地理信息数据和环境影响数据并进行预处理；步骤500、将预处理后的设定流域的实时的水文数据、电力生成数据、地理信息数据和环境影响数据输入训练后的调度方案生成模型，从调度方案生成模型输出的策略概率分布中选择概率最大的年度计划发电量；步骤600、根据年度计划发电量来制定水电站的生产调度方案。

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