抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115952911A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310003048.7(22)申请日2023.01.03(71)申请人北京辰安科技股份有限公司地址100094北京市海淀区丰秀中路3号院1号楼(72)发明人陈涛陈举师代鑫李志鹏余水平吕颖(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201专利代理师张大威(51)Int.Cl.G06Q10/04(2023.01)G06Q50/06(2012.01)G06N3/126(2023.01)权利要求书4页说明书16页附图4页(54)发明名称抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质(57)摘要本公开提供一种抽水蓄能电站排水方法、设备及存储介质。在本公开的一些实施例中，获取抽水蓄能电站的内部结构参数信息；根据抽水蓄能电站的内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差；其中，抽水蓄能电站的内部结构按照空间布置划分为多个排水空间，每个排水阶段为每个排水空间进行排水操作；根据多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差，按照多个排水阶段分阶段对抽水蓄能电站进行排水操作，可以缩短应急排水时间，并降低应急救援排水过程中排水装备的总体运行成本，提高抽水蓄能电站水淹厂房事故的应急处置水平。CN115952911ACN115952911A权利要求书1/4页1.一种抽水蓄能电站排水方法，其特征在于，包括：获取抽水蓄能电站的内部结构参数信息；根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差；其中，所述抽水蓄能电站的内部结构按照空间布置划分为多个排水空间，每个所述排水阶段为所述每个所述排水空间进行排水操作；根据所述多个排水阶段各自的所述总排水流量和所述排水高差，按照所述多个排水阶段分阶段对所述抽水蓄能电站进行排水操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量和排水高差，包括：根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，计算对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的所述排水高差；以及根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个排水阶段为三个，所述根据所述抽水蓄能电站的所述内部结构参数信息，采用多目标优化算法以应急排水时间与排水装备运行成本最小为目标，确定对所述抽水蓄能电站进行排水的多个排水阶段各自的总排水流量，包括：步骤S1：输入抽水蓄能电站的内部结构参数信息，设置多目标优化算法的种群数量P和终止迭代次数C；步骤S2：随机生成指定数目的染色体，形成初始种群P(0)；步骤S3：确定决策变量为所述三个排水阶段各自的所述总排水流量，并根据目标约束条件初始化染色体，其中，一条染色体对应一种排水方式；步骤S4：终止迭代次数C＝1，针对种群的每条染色体，计算对应的所述排水方式的目标函数值；步骤S5：对种群的所有个体进行非支配排序和拥挤度计算；步骤S6：利用比较算子对同一层个体进行优劣比较；非支配排序结果中第一层中的个体最优，第二层次之；拥挤距离越大的个体越优；步骤S7：筛选出父代种群P(t)优劣比较结果中的前设定比例的目标个体Q(t)；步骤S8：判断进化代数C是否小于预设代数，若是，则执行步骤S9，若否，则输出优化结果对应的三个排水阶段各自的所述总排水流量；步骤S9：通过二进制锦标赛法从父代种群P(t)中选择个体进行杂交和变异操作，生成子代种群R(t)；步骤S10：判断生成的子代种群R(t)是否满足预设数量，若否，则返回执行步骤S9，若是，则执行步骤S11；步骤S11：将所述目标个体Q(t)与子代种群R(t)合并到组合种群中，作为下一次进化计算中的新父代种群P(t+1)；2CN115952911A权利要求书2/4页步骤S12：进化代数C＝C+1，执行步骤S4。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标约束条件包括如下公式：5000≤Q2≤15000；Q3>Q2；Q2+Qix>Q3‑a3(H3‑H2)；Qjx≤Qdjxn；其中，Q2为单台排水车额定流量；Q3为取水泵的总额定流量；Qjx为检修渗漏管道排水流量；Qdjx为单通道最大承载流量；a3为常数；H3