特大流域水电站群优化调度降维方法研究

After the cascade rolling development in the past decades, several super-large hydropower basins with over ten million kilowatt installed capacity have been formed in China, and its operation is typically characterized by multiple hydropower plants, changing task requirements and complex constraints. With the booming system scale and operational complexity, the curse of dimensionality has become the bottleneck of the optimal operation of hydropower plants in super-large basins. Here, the Jinsha River, Lancang River, Hongshui River and Wu River are taken as the application background. To address the dimensionality problem, we will focus on the following three key problems: ①initial solution generation method for different task requirements, ②feasible decision space identification method for the complex constraint set, ③dimensionality reduction search method based on the experimental design and surrogate optimization. The goal of this research is to provide practical and feasible theoretical methods that can support the hydroelectric energy configuration of China now and in the future.

经过数十年的梯级滚动开发，我国已经形成多个装机规模超千万kW的特大流域水电站群，其优化调度具有电站数目众多、任务需求多样、约束条件复杂等特征，系统规模与运行复杂性急剧增大，使得维数灾成为影响水电调度高效建模求解的关键科学问题。本项目依托金沙江、澜沧江、红水河、乌江等特大流域水电站群，拟开展：①响应不同任务需求的水电调度模型初始解生成方法、②面向复杂约束集合的水电调度决策空间辨识方法、③基于试验设计与代理优化的水电调度降维搜索方法，力求获得具有实用价值的研究成果，为我国现在和未来更大规模的水电能源优化配置提供切实可用的理论依据和技术支撑。

我国特大流域水电系统规模及其运行复杂性与日剧增，调度建模与求解难度也随之急剧增加，维数灾问题是我国特大流域梯级水电站群、省级电网与区域电网水电系统现在乃至未来都无法回避的重大科学问题，也是国家智能电网建设必须攻克的关键瓶颈问题。为满足国家重大工程需求，本项目紧密依托中国南方电网及其所辖澜沧江、乌江和红水河等特大流域水电系统，有机结合水文学及水资源、复杂系统建模、运筹学、高性能计算、人工智能等跨学科知识，深入研究了经典水电调度方法计算复杂度、工程适用性及维数灾根源，创新性地提出了满足大规模复杂水电系统高效调度需求的降维优化方法，成功将传统方法的计算复杂度从指数增长降低至多项式增长，在保证方案精度的前提下大幅改善了计算耗时与系统解算规模，为我国现在乃至未来更大规模水电调度提供强有力理论基础。.项目组已全面圆满地完成了预期研究目标，合作发表高水平学术论文40篇(第一或通讯作者38篇)，其中SCI论文37篇、ESI热点/高被引8篇；合作申请国家专利40项，其中授权发明专利7项、实用新型专利2项；合作获得计算机软件著作权9项；参与国内外学术会议10人次；项目负责人入选第五届中国科协青年人才托举工程，同时合作培养博士3人、硕士5人。相关研究成果在国之重器三峡工程等多项国家重大水利工程得到实际应用，产生了十分显著的社会、经济和环境效益，荣获教育部科学技术进步一等奖、水力发电科学技术奖一等奖、辽宁省优秀博士论文、高等学校水利类专业教学成果二等奖等多项奖励与荣誉称号。