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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510186742.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法是由程春田;王进;赵志鹏;程楚伦设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于多能源互补协调调度领域，针对梯级水电站响应新能源灵活性需求易导致不合理弃水这一关键问题，公开了一种耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法。首先考虑上下游水库联动调节能力，提出梯级水电站弃水准则；以此为基础，构建水风光日前发电计划优化模型，同时保证弃水合理性及灵活性供需平衡；提出基于广义析取规划的弃水准则线性化方法将上述模型转化为混合整数线性规划模型进行求解。本发明能够有效减少梯级水电站弃水，并保证弃水的可解释性，为合理制定水风光日前发电计划提供了技术支撑。

本发明授权耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合可解释性弃水准则的水风光日前发电计划优化方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1弃水准则建模： 梯级水电站弃水准则的数学表达式为式1，其中i为水电站编号，从上游至下游依次编号，水电站总数为I，即i＝1,2,...,I；y为具有调节库容将出力降至最小出力的水电站编号，为待优化变量，0≤y≤i-1；若水电站i弃水，则水电站i按最大出力发电，且水电站i及其上游水电站i-1、i-2、...、y+1均蓄至正常高水位，直至某水电站y具有调节库容将出力降至最小出力；梯级水电站弃水准则仅考虑水电站i达到最大出力，不考虑水电站i按最大发电流量发电；对于水电站i，若y＝0，则说明水电站i及其上游所有水电站此时均不具有调节库容，均需蓄至正常高水位； 式中：i为水电站编号，i＝1，2，...，I；t为时段编号，t＝1，2，...，T；为t时段水电站i弃水流量，m3s；分别为t时段水电站i、y的出力，MW；为t时段水电站i出力上限，MW；为t时段水电站y出力下限，MW；Vj，t为t时段水电站j蓄水量，m3s；为t时段水电站j蓄水量上限，m3s；为水电站y爬坡容量，MW； 步骤2建立水风光日前发电计划优化模型： 2.1目标函数： 对于水风光综合基地，制定日前发电计划的目标是最大化发电效益；因此，考虑峰谷电价机制，以发电效益最大作为目标函数； 式中：R为日前发电效益，元；αt为时段t的电价，元MWh；Pt HWS为梯级水风光综合基地日前发电计划，MW；Pt W，F、Pt S，F分别为预测的t时段风电、光伏出力，MW；Δt为时段长度； 2.2日前发电计划约束： 弃水准则约束： 在制定日前发电计划时考虑梯级水电站弃水准则，即式1； 输电通道容量约束： 式中：为输电通道容量，MW； 水量平衡约束： 式中：Vi，t为水电站i在t时段末的蓄水量，m3；分别为水电站i在t时段的入库流量、出库流量、区间流量、发电流量、弃水流量，m3s； 蓄水量约束： 式中：分别为水电站i的蓄水量上、下限，m3s； 出库流量约束： 式中：分别为水电站i的出库流量上、下限，m3s； 发电流量约束： 式中：分别为水电站i的发电流量上、下限，m3s； 水电站出力限制： 式中：分别为水电站i的出力上、下限，MW； 爬坡容量约束： 式中：ΔPi H,max为水电站i的爬坡容量，MW； 水电站发电函数： 式中：fi·为水电站i的发电函数； 始末蓄水量约束： Vi,0＝Vi begin14 Vi，T∈Vi end15 式中：Vi begin、Vi end分别为给定的水电站i的始、末库容，m3； 2.3灵活性响应约束： 以风电、光伏出力场景描述其出力的不确定性，首先，采用核密度估计方法拟合风电、光伏各时段预测误差的概率密度函数及累计分布函数；接着，采用probit函数将预测误差累积分布函数转化为高斯分布，转化后多时段随机变量服从多维高斯分布；然后，采用最大似然估计方法拟合多变量高斯分布；最后，抽样、缩减得到风电、光伏出力场景； 灵活性供需平衡约束： 式中：为场景s时段t风电、光伏的灵活性需求，MW；为水电站i在场景s时段t的出力，MW；为水电站i在场景s时段t的灵活性供给，MW；分别为风电、光伏在场景s时段t的出力，MW； 梯级水电站运行约束： 梯级水电站在提供灵活性时亦需要满足梯级水电站运行约束，包括弃水准则约束、输电通道容量约束、水量平衡约束、蓄水量约束、出库流量约束、发电流量约束、水电站出力限制、爬坡容量约束、水电站发电函数、始末蓄水量约束；因此，在日内运行中考虑式1及式4～15；这些约束与场景相关，所以这些约束中的决策变量均增加场景下标s；即在日内运行约束中，式1及式4～15中的决策变量Vi，t、分别替换为Vi，s，t、其中，Vi，s，t为水电站i在s场景t时段末的蓄水量，m3； 分别为水电站i在s场景t时段的入库流量、出库流量、发电流量、弃水流量，m3s； 步骤3模型求解： 步骤2中的水风光日前发电计划优化模型包含弃水准则、水电发电函数非线性约束，难以直接求解；采用下述方法将原模型转化为混合整数线性模型，并采用Gurobi求解器求解； 针对弃水准则，提出基于广义析取规划的弃水准则线性化方法；首先将式1表达为式19～式21；式21表示U1，i，t、U2，i，t、U3，i，t均为布尔型变量；式20为逻辑约束，即U1，i，t、U2，i，t、U3，i，t至少有一个取值为True；式19为析取式，包含三个析取项，每一个析取项包含一个逻辑变量和若干约束，当且仅当逻辑变量等于True时相应约束有效；当U1，i，t＝True或U2，i，t＝True时，水电站i按最大出力发电，且水电站y+1、y+2、...、i均蓄至正常高水位，水电站y将出力降至最小出力，则水电站i可以弃水；其中，当U1，i，t＝True时，水电站y将出力降至出力下限；当U2，i，t＝True时，水电站y只能按照爬坡能力降低出力；当U3，i，t＝True时，水电站i不能弃水； Ω{U1，i，t，U2，i，t，U3，i，t}＝True20 U1，i，t，U2，i，t，U3，i，t∈{True，False}21 进一步，对采用大M法将式19～式21转化为混合整数线性约束式22～式32； u1，i，t+u2，i，t+u3，i，t＝131 u1，i，t+u2，i，t+u3，i，t∈{0，1}32 式中：u1，i，t、u2，i，t、u3，i，t均为引入的辅助变量；M为常数，以保证辅助变量等于0时响应约束被松弛； 针对水电发电函数，采用矩形剖分技术将其转化为混合整数线性约束，为方便表达，省略了水电站下标i、时段下标t、场景下标s，即以V表示水电站时段平均蓄水量，m3；以QE表示发电流量，m3s；以PH表示水电站出力，MW；则水电站发电函数PH＝fQE，V转化如下： λx，y≥0，x＝1，2，...，X，y＝1，2，...，Y34 SOS2{γx|x＝1，2，...，X}，SOS2{δy|y＝1，2，...，Y}40 式中：x、y分别为蓄水量和发电流量的剖分格点下标；为水电站蓄水量剖分格点，m3；为发电流量剖分格点，m3s；为剖分格点对应的出力，MW；λx，y为剖分格点的权重系数；γx、δy分别为所在行、所在列的权重系数；式40为γx、δy均服从SOS2约束。

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