徐新黎，鄭舒天，李 笠，王萬良(浙江工業(yè)大學 計算機科學與技術(shù)學院，浙江 杭州 310023)

基于可插拔模型分片的小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

徐新黎，鄭舒天，李 笠，王萬良
(浙江工業(yè)大學 計算機科學與技術(shù)學院，浙江 杭州 310023)

為了提升區(qū)域內(nèi)小水電的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益，針對多元化的小水電群調(diào)度目標，設(shè)計并實現(xiàn)了可插拔模型分片技術(shù)的小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng).系統(tǒng)采用接口抽取方法與關(guān)注點分離思想，將多個調(diào)度模型以XML描述文件的格式進行切割分片，在調(diào)度決策中以可插拔的形式制定調(diào)度目標，具備了良好的可操作性和擴展性.給出了基于二次處理策略的NNBR模型徑流預(yù)測方法，考慮實際應(yīng)用示范流域具有多種類型的水庫、電站，以及具有串、并聯(lián)的混聯(lián)結(jié)構(gòu)特征，實現(xiàn)了徑流預(yù)測、多目標聯(lián)合調(diào)度和生態(tài)徑流保證等多種要求.

小水電群；優(yōu)化調(diào)度；多目標；可插拔；模型分片；徑流預(yù)測

小水電是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境保護與生態(tài)建設(shè)的重要手段.由于小水電站裝機規(guī)模小，調(diào)度靈活，對電網(wǎng)分布和系統(tǒng)穩(wěn)定影響較小.但小水電站受徑流來水影響大，枯水期水量不足，豐水期易棄水，調(diào)度時憑借人工經(jīng)驗為主，不同的調(diào)度人員得出的調(diào)度結(jié)果往往存在很大的差異.另外，小水電站自動化程度低，大量數(shù)據(jù)只是手工記錄或根據(jù)沒有記錄，出現(xiàn)問題后難以追溯.如果能合理地將小水電群進行聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度，可以整體提升區(qū)域內(nèi)小水電的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益，促進小水電的可持續(xù)發(fā)展.

水電群優(yōu)化調(diào)度屬于大規(guī)模、多目標優(yōu)化問題，其優(yōu)化調(diào)度對象的復(fù)雜多樣，使得不同目標之間相互影響和制約.隨著水電調(diào)度算法、模型等研究的逐步深入，水電站調(diào)度決策系統(tǒng)應(yīng)運而生.周惠成等設(shè)計的水庫群防洪調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)了從衛(wèi)星云圖、氣象預(yù)報信息、水雨情實測信息和實時洪水預(yù)報信息的收集處理到水庫防洪調(diào)度方案制定、評價與選擇和防汛會商決策[1].張光科等設(shè)計了集調(diào)度、查詢、分析和管理等功能為一體的水電站中長期優(yōu)化調(diào)度決策支持系統(tǒng)[2].徐剛等基于面向服務(wù)架構(gòu)(SOA)的工作流程管理，構(gòu)建了具有業(yè)務(wù)流程自動化和重構(gòu)能力強的快速適應(yīng)性水電站群發(fā)電調(diào)度決策支持系統(tǒng)[3].但已有的這些系統(tǒng)主要針對大中型的水電調(diào)度，系統(tǒng)目標側(cè)重于通用性、簡單性和擴展性等，在實際應(yīng)用中存在調(diào)度目標少、決策結(jié)果單一和難以運用于特定調(diào)度對象等不足.為了提升區(qū)域內(nèi)小水電的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益，針對多元化的小水電群調(diào)度目標，在已有小水電調(diào)度研究[4-6]的基礎(chǔ)上，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法[7-8]和多目標調(diào)度方法[9-10]，根據(jù)區(qū)域內(nèi)水電調(diào)度管理經(jīng)驗，將軟件可插拔技術(shù)運用于水電調(diào)度模型管理中，設(shè)計了基于可插拔模型分片的小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)了調(diào)度模型靈活升級、多目標聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度和生態(tài)徑流保證等功能.

1 基于可插拔的模型分片

傳統(tǒng)的、緊耦合的水電調(diào)度系統(tǒng)針對多目標調(diào)度功能，往往采用硬編碼的形式，將調(diào)度的目標模型固定，使得系統(tǒng)穩(wěn)定運行后的擴展更新階段會顯得非常笨重.為了將水電調(diào)度模型以一種可復(fù)用、可選擇和可裁剪的方式提供給系統(tǒng)，并使各個調(diào)度模型能夠獨立開發(fā)、測試及管理，采用一種解決調(diào)度模型平滑升級的思路，即將不同的調(diào)度模型進行分片，分片后使用符合Schema規(guī)范的XML語言對水電調(diào)度模型進行描述.不同目標的模型以標簽進行劃分.type屬性區(qū)分調(diào)度模型的類型，描述該模型是屬于長期調(diào)度模型還是短期調(diào)度模型.為模型中的運算數(shù)據(jù)，運算數(shù)據(jù)分為兩種，分別由Dependency-Des描述的已知數(shù)據(jù)和由Dependency-DB描述的動態(tài)數(shù)據(jù)組成.分片后的模型均能以一種模塊化的方式進行集成，省略了升級時重新部署所需要的諸多費時操作，能夠有效保證系統(tǒng)在正常運作的同時，用戶可以便捷地對已有模型進行增刪改等管理操作.

為了將調(diào)度模型與系統(tǒng)解耦，所有的模型抽離出來后，將每一種調(diào)度模型作(如發(fā)電量最大、供水保證、生態(tài)徑流保證和電價收益最優(yōu)等)為關(guān)注點.如圖1所示，各個分片后的調(diào)度模型作為該系統(tǒng)上的可插拔模型單元，動態(tài)插入到調(diào)度模塊中參與運行和計算.調(diào)度模型管理引擎可以提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和開放接口，用于動態(tài)加載不同目標的調(diào)度模型.優(yōu)化調(diào)度運行時，系統(tǒng)讀取XML模型描述并進行解析.解析后的模型可以透明插入調(diào)度模塊，然后結(jié)合所選擇的算法進行優(yōu)化調(diào)度計算，最后進行調(diào)度結(jié)果展示.

圖1 模型分片F(xiàn)ig.1 Model segment

采用分片可插拔技術(shù)后，模型算法管理員可以在系統(tǒng)運行過程中透明切換可選模型.如果系統(tǒng)模型老舊需要升級或替換，可以由系統(tǒng)管理員實施，無需涉及開發(fā)人員.水電調(diào)度模型也可以單獨地進行開發(fā)和測試，然后通過可插拔的方式快速地集成并部署到運行的系統(tǒng)中，從而也為模型的移植和通用提供了支持[11].

2 基于二次處理的NNBR模型徑流預(yù)測

在小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)中，徑流預(yù)測分為長期徑流預(yù)測層和短期徑流預(yù)測層.兩層徑流預(yù)測在計算求解中各自運行，計算結(jié)果相互反饋和修正，具體預(yù)測過程如圖2所示.

圖2 徑流預(yù)測過程Fig.2 Runoff forecast process

長期徑流預(yù)測需要歷史水文數(shù)據(jù)的支持.系統(tǒng)首先對水庫歷史水文數(shù)據(jù)進行預(yù)處理操作，預(yù)處理工作包括數(shù)據(jù)規(guī)格化和異常數(shù)據(jù)標記等.預(yù)處理完成后，建立最近鄰抽樣回歸模型NNBR(Nearest neighbor bootstrapping regressive model).NNBR模型是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的非參數(shù)統(tǒng)計模型，可避免模型選擇和參數(shù)不確定性問題[12].這里采用改進的預(yù)測模型處理方式，即對預(yù)報結(jié)果進行二次處理.二次處理具體過程包括，根據(jù)設(shè)計報告和典型年分析，將預(yù)測年份定義為正常年份、豐水年份或枯水年份，并進行相應(yīng)的標記.若預(yù)測年份被定義為豐水年份，則根據(jù)典型年報告針對6～9四個月的預(yù)測結(jié)果進行正增益處理；若預(yù)測年份被定義為枯水年份，則根據(jù)典型年報告針對11，12，1，2四個月的預(yù)測結(jié)果進行負增益處理；若預(yù)測年份被定義為正常年份，則不對預(yù)測結(jié)果進行處理，處理后的結(jié)果即為長期徑流預(yù)測的最終結(jié)果.

長期徑流預(yù)測計算完成后，會將每個月的計算結(jié)果作為計算基數(shù)，為短期徑流預(yù)測提供支持.短期徑流預(yù)測通過實時水文數(shù)據(jù)和未來短時間徑流降雨預(yù)報進行計算，并將計算結(jié)果實時發(fā)送給長期徑流預(yù)測層，起到修正作用.

3 調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計

3.1 應(yīng)用需求分析

小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)需要為水電站管理維護人員提供決策支持、優(yōu)化調(diào)度、徑流預(yù)測和信息管理等多維功能.在決策支持方面，系統(tǒng)要為調(diào)度人員提供發(fā)電計劃等決策建議，使調(diào)度決策更加精準合理；在可持續(xù)發(fā)展要求下，需要在保證水電經(jīng)濟效益的同時兼顧生態(tài)；在信息搜集和管理方面，要對所覆蓋區(qū)域小水電群提供完整、實時的信息收集，以及對數(shù)據(jù)的分析和處理手段.

根據(jù)功能需求和實際情況分析，本系統(tǒng)的適用對象為具有調(diào)節(jié)能力的小水電群，即要實現(xiàn)系統(tǒng)的核心業(yè)務(wù)，水電群內(nèi)至少有一個電站是帶有水庫的并具備調(diào)節(jié)能力，其中多目標聯(lián)合調(diào)度可分為長期和短期，并具有長短期調(diào)度相結(jié)合的功能，長短期調(diào)度相結(jié)合的工作過程如圖3所示.上層調(diào)度機構(gòu)根據(jù)所管轄電站水庫的水文數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)進行宏觀調(diào)度，制定長期調(diào)度計劃；下層多個電站和水庫組成的電站群將按照長期計劃進行具體實施，并根據(jù)自身水文情況制定短期目標，短期調(diào)度的具體實施結(jié)果將會反饋給上層調(diào)度機構(gòu)，并以此修正原始的長期調(diào)度計劃，使整體計劃更趨向于真實合理.下層具體電站為系統(tǒng)的各個調(diào)度節(jié)點，調(diào)度節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信和協(xié)同通過網(wǎng)絡(luò)連接，方便進行集群化管理.每個具體的電站節(jié)點不僅具有存儲、計算和制定計劃等功能，可以擴展到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的其他節(jié)點電站進行協(xié)同工作.小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)使用分布式的處理方式，可以減輕主服務(wù)器的存儲和計算壓力，實現(xiàn)多服務(wù)器的負載平衡，提高數(shù)據(jù)查詢、傳輸和計算的效率.

圖3 優(yōu)化調(diào)度過程Fig.3 Optimal scheduling procedure

3.2 總體架構(gòu)設(shè)計

為了滿足不同平臺用戶通過網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)共享、交互的要求[13]，小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)開發(fā)采用B/S結(jié)構(gòu)，基于輕量級框架集合SSH(Spring+Struts+Hibernate)技術(shù)，以Microsoft SQL Server 2005企業(yè)版作為數(shù)據(jù)庫.系統(tǒng)以水庫水文數(shù)據(jù)和電站運行數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以徑流預(yù)測、優(yōu)化調(diào)度和生態(tài)徑流保證為核心進行設(shè)計和開發(fā).

系統(tǒng)架構(gòu)采用鮮明的層次劃分[14]，按照架構(gòu)邏輯自下而上分為五層:數(shù)據(jù)層、模型層、算法層、核心業(yè)務(wù)層和人機交互層，如圖4所示.數(shù)據(jù)層位于系統(tǒng)架構(gòu)的底層.因為系統(tǒng)涉及小水電站群，所以每個水電系統(tǒng)都維護了各自的本地數(shù)據(jù)庫，這些本地數(shù)據(jù)庫按照HTTPS協(xié)議以RESTful(GET，PUT，POST和DELETE)[15]形式與主數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進行數(shù)據(jù)(水庫水文數(shù)據(jù)和電站運行數(shù)據(jù))同步.同時數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以接口調(diào)用的形式維護外部數(shù)據(jù)(氣象預(yù)報、降雨預(yù)報量和衛(wèi)星云圖影像).模型層是基于數(shù)據(jù)的抽象，以不同目標為基準將數(shù)據(jù)抽象成發(fā)電量最大、生態(tài)徑流保證、供水保證和電價收益最優(yōu)等多種目標模型.算法層提供多種智能算法供調(diào)度計算選擇.核心業(yè)務(wù)層提供多個模塊供水電站管理人員調(diào)用，其中徑流預(yù)測提供來水量預(yù)測的支持，是進行多目標調(diào)度決策的先決條件，日常管理和防洪預(yù)警模塊為電站中正常運作提供數(shù)據(jù)記錄.

圖4 系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.4 System overall framework

3.3 功能模塊設(shè)計

小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)按照用戶權(quán)限，將功能模塊劃分為四個部分：數(shù)據(jù)管理模塊、模型算法模塊、調(diào)度運維模塊和日常管理模塊，其功能結(jié)構(gòu)如圖5所示.

圖5 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)Fig.5 System function structure

數(shù)據(jù)管理模塊通過系統(tǒng)后臺線程直接抓取實測水文/運行數(shù)據(jù)和調(diào)用第三方接口兩種方式獲取所有數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)管理模塊可以對獲取的實測水文/運行等數(shù)據(jù)進行查詢、錄入、增加、刪除和修改操作，還可以通過第三方接口獲取和管理氣象預(yù)報、降雨量預(yù)測以及衛(wèi)星云圖影像等數(shù)據(jù).其中歷史水文數(shù)據(jù)主要為系統(tǒng)徑流預(yù)測和調(diào)度運維服務(wù)；歷史運行數(shù)據(jù)主要為優(yōu)化調(diào)度和決策提供支持；氣象數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星云圖影像，可以為水電站工作人員的管理計劃制定等方面提供參考幫助.

模型算法模塊通過對大量的水文/運行等數(shù)據(jù)進行分析和歸納，最終以模型的形式進行存儲和調(diào)用.模型算法模塊中，使用應(yīng)用程序與目標模型算法分離的接口通訊技術(shù)，使得系統(tǒng)在管理目標模型和算法時，只需通過系統(tǒng)內(nèi)部提供的接口和公共API，就可以完成對現(xiàn)有模型和優(yōu)化算法的修改，以及添加一個全新的模型或算法.

調(diào)度運維模塊供水電站管理人員進行徑流預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度使用.現(xiàn)有的多個目標為：發(fā)電量最大、生態(tài)徑流保證、灌溉用水保證等.系統(tǒng)提供多種優(yōu)化算法可供調(diào)度選擇，最終將多個目標的調(diào)度結(jié)果組成Pareto最優(yōu)解集，在制定發(fā)電計劃的時候選取其中某一組作為最終決策.該策略可以為發(fā)電調(diào)度提供更多的參考，電站管理人員根據(jù)具體情況酌情選擇調(diào)度計劃.具體執(zhí)行包括長短期調(diào)度相結(jié)合，輔以長期徑流預(yù)測、短期徑流預(yù)測和多目標選擇等功能，優(yōu)化過程兼顧水庫水量平衡、水電站設(shè)備資源約束以及水庫安全運行等條件，提高農(nóng)村小水電群水能利用效率.

日常管理模塊提供水電站日常的人事、巡檢和防汛會商等計劃的安排，為水電站提供完整的信息化管理.系統(tǒng)同時提供水電站下游生態(tài)安全評估子系統(tǒng)，以最大程度地保持適宜生態(tài)徑流為評估的基本原則[6].該子系統(tǒng)針對生態(tài)環(huán)境進行多維分析，結(jié)合專家打分和實測數(shù)據(jù)對比等手段，以反饋控制的方式[7]修正調(diào)度決策結(jié)果，實現(xiàn)調(diào)度過程最優(yōu)化、調(diào)度結(jié)果動態(tài)修正的良好機制，優(yōu)化水庫蓄泄狀態(tài)和下游生態(tài)平衡.

4 調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)

4.1 調(diào)度實例

小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)以江西瀘水河流域進行模擬仿真.該流域具有多種類型的水庫(年調(diào)節(jié)水庫、日調(diào)節(jié)水庫等)和電站(壩后式電站、徑流式電站、引流式電站等)，小水電群也具有串聯(lián)和并聯(lián)多種結(jié)構(gòu)特征.由于該流域內(nèi)電站和水庫較多，選取具有典型效應(yīng)的電站和具有調(diào)節(jié)能力的水庫作為研究對象.參與調(diào)度的水庫電站為：社上電站(帶有社上水庫)、巖頭陂電站(帶有巖頭陂水庫)、安福渠電站、東谷電站(帶有東谷水庫)和安平電站，流域示意圖如圖6所示.

圖6 瀘水河流域Fig.6 Lushui river basin

該流域內(nèi)有a，b，c三條支流，其中a支流直接流入社上水庫，b支流和巖頭陂的下泄水流一起匯入海華一級電站，c支流直接流入東谷水庫.安福渠電站為引流式電站，因發(fā)電需求量大，在平時工作時d點一直處于斷流狀態(tài)(即流量為0).海華一級和海華二級電站裝機容量小，電站自動化程度低且沒有歷史數(shù)據(jù)的記錄，因此不考慮海華一級和海華二級的出力.參與流域調(diào)度的各電站基本信息如表1所示.

表1 流域調(diào)度電站基本信息Table 1 Hydroelectric power stations of river basin scheduling

流域各電站來水量的計算公式分別為

Iy,t=ω·Ia,t+γ·Qs,t·Δt

(1)

(2)

(3)

Ib,t=φ·Ia,t

(4)

式中：Iy,t，If,t和Ip,t分別為t時段內(nèi)巖頭陂水庫、安福渠電站和安平電站的入庫水量；Ia,t，Ib,t分別為t時段支流a、支流b的來水量；Qs,t，Qy,t，Qd,t和Qf,t分別為t時段內(nèi)社上電站、巖頭陂電站、東古水庫和安福渠電站的下泄流量；ω為巖頭陂水庫和社上水庫的集雨面積比(數(shù)據(jù)來自設(shè)計報告)；γ為社上電站至巖頭陂水庫間的流量耗損(數(shù)據(jù)來自設(shè)計報告)；θ為巖頭陂電站至安福渠電站間的流量耗損(通過歷史數(shù)據(jù)計算)；η為東谷電站與安福渠電站至安平電站間的流量耗損(通過歷史數(shù)據(jù)計算)；φ為支流b與支流a的集雨面積比(數(shù)據(jù)來自設(shè)計報告).

4.2 徑流預(yù)測

徑流預(yù)測時需要選擇水文歷史年限范圍.系統(tǒng)自動根據(jù)歷史水文戳標注出該范圍內(nèi)豐水枯水記錄，建立預(yù)報計算模型，進行求解計算.表2為使用該水庫歷史20年數(shù)據(jù)進行徑流預(yù)測所得結(jié)果.

表2 徑流預(yù)測結(jié)果Table 2 Results of runoff forecast

4.3 智能調(diào)度決策

小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)實時采集水庫水文數(shù)據(jù)以及電站運行數(shù)據(jù)，根據(jù)實際數(shù)據(jù)進行智能調(diào)度決策.調(diào)度模型采用考慮發(fā)電、生態(tài)和灌溉且滿足庫容約束和水量約束的流域小水電群多目標聯(lián)合調(diào)度問題模型，其中增大發(fā)電量是為了保證電力公司利益最大化，保證河道生態(tài)需水差和灌區(qū)的灌溉用水差最小是為了在保持整個流域環(huán)境的前提下盡可能減少放水量，從而使水庫的水位長期處于較高的位置.表3為系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測來水數(shù)據(jù)以及各電站的數(shù)據(jù)，選擇離散粒子群算法(DPSO)進行長期多目標調(diào)度所得到的多目標優(yōu)化調(diào)度非劣解集.

表3 多目標優(yōu)化調(diào)度非劣解集

Table 3 The pareto optimal solution set of multi-objective scheduling

調(diào)度方案總發(fā)電量/(萬kW·h)總生態(tài)缺水量/(萬m3)111542.4930-34709.7760211534.3560-34673.9994311525.0759-34515.0660411541.2814-34709.7760511540.3175-34709.7760611549.9004-34709.7760711548.9409-34709.7760811539.3686-34709.7760911533.4203-34709.77601011545.8298-34700.6516

5 結(jié) 論

從農(nóng)村水電站群聯(lián)合調(diào)度需求出發(fā)，采用B/S架構(gòu)，完成了小水電群多目標調(diào)度系統(tǒng)，提供了徑流預(yù)測、長短期調(diào)度和多目標選擇等功能.鑒于水電調(diào)度目標多樣性的考慮，提出基于可插拔的模型分片設(shè)計，實現(xiàn)調(diào)度模型的可插拔機制，并成功將調(diào)度模型與系統(tǒng)解耦.后續(xù)，系統(tǒng)在人機交互以及穩(wěn)定運行方面還需要進一步完善，隨著研究的深入，會針對系統(tǒng)現(xiàn)有的不足進行版本的升級，使系統(tǒng)的通用性和穩(wěn)定性得到進一步的提升.

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(責任編輯：劉 巖)

Design and implementation of multi-objective scheduling system for small hydro group based on pluggable model segmenting

XU Xinli, ZHENG Shutian, LI Li, WANG Wanliang
(College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

In order to improve regional ecological benefits of small hydropower and consider multi-objective scheduling characteristics of small hydro group, a multi-objective scheduling system based on segmenting of pluggable models for small hydro group was designed and implemented. The methods of interface extraction and the separation of concern are applied in the system. The hydropower scheduling models were cut into smaller XML files, So it can make scheduling target in pluggable form in the scheduling decision. The system has a good maneuverability and scalability. Moreover, the NNBR(Nearest Neighbor Bootstrapping Regressive) model with re-treating strategy was proposed to calculate runoff forecast. For the actual application drainage basin, there are various types of reservoirs and hydroelectric power stations and the hybrid connected structures. Many functions of the system, such as runoff forecast, muti-objective optimal scheduling, and ecological runoff guarantee, were implemented.

small hydro group; optimal scheduling; multi-objective; hot plug; model segment; runoff forecast

2016-03-19

國家“十二五”科技支撐計劃資助項目(2012BAD10B01)

徐新黎(1977—)，女，浙江余姚人，副教授，研究方向為調(diào)度優(yōu)化、智能計算與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，E-mail：xxl@zjut.edu.cn.

TP319

A

1006-4303(2017)02-0173-06