[发明专利]一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法和系统

说明书

本发明公开了一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法和系统，包括：以发电量最大和生态缺水量最小构建多目标调度模型，将水位作为个体，随机生成包含m个个体的初始种群，在迭代过程中，通过比较前后两次迭代种群中各个个体对应的子目标的适应度值更新各子目标的最大值和最小值；利用各子目标的最大值和最小值计算各子目标的相对优属度，利用各子目标的相对优属度将梯级水库群的多目标调度模型转换为单目标函数，利用单目标函数更新个体极值和全局极值；当迭代次数达到最大迭代次数时，将此时得到的全局极值对应的个体作为全局最优个体，从全局最优个体中选出非劣解，得到梯级水库群的调度方案。本发明调度目标丰富、模型求解准效率高。

技术领域

本发明属于水资源高效利用与水库群优化调度技术领域，更具体地，涉及一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法和系统。

背景技术

近些年来我国水电事业高速发展，越来越多的水电站不断被开发利用，特别是以西南地区的乌江、澜沧江、大渡河、红水河等为代表的特大流域水电基地陆续投产运行，在提高人类对水资源的开发利用程度的同时，也对所在流域的自然景观、区域气候、生态环境造成了不同程度的影响。现行的梯级水库群调度理念仅仅强调了水资源利用带来的社会效益和经济效益，如防洪、发电、航运等，忽略了水库调节对天然径流的改变所造成的流域生态环境的改变。因此，基于生态调度的梯级水库群多目标优化调度已成为当前研究的重要课题，尤其对我国生态文明建设和确保河流生态系统健康具有重要意义。事实上，国内外已有不少关于水库群生态调度的研究，但多集中于考虑单一生态调度目标，这种方式不足以反应新形势下的梯级调度运行要求，因此，亟需构建梯级水库群多目标联合优化调度模型并实现高效求解，以充分发挥水库在社会、经济、环境方面的协调作用。

由此可见，现有技术存在调度目标单一、模型求解准效率低的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法和系统，由此解决现有技术存在调度目标单一、模型求解准效率低的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法，依次包括如下步骤：

(1)以梯级水库群的发电量最大为目标建立第一目标函数，以梯级水库群的生态缺水量最小为目标建立第二目标函数，将第一目标函数和第二目标函数作为两个子目标构建梯级水库群的多目标调度模型；

(2)计算梯级水库群的多目标调度模型的目标权重向量，将水位作为个体，随机生成包含m个个体的初始种群，在迭代过程中，通过比较前后两次迭代种群中各个个体对应的子目标的适应度值更新各子目标的最大值和最小值；

(3)利用各子目标的最大值和最小值计算各子目标的相对优属度，利用各子目标的相对优属度结合目标权重向量将梯级水库群的多目标调度模型转换为单目标函数，利用单目标函数更新个体极值和全局极值；

(4)对个体极值进行变异操作，得到新的个体极值，利用新的个体极值构建新的粒子集合，利用新的粒子集合更新种群进行下一次迭代，当迭代次数达到最大迭代次数时，将此时得到的全局极值对应的个体作为全局最优个体，从全局最优个体中选出非劣解，得到梯级水库群的调度方案。

进一步地，目标权重向量为：

{λ₁，λ₂)＝{1-pr，pr)

pr＝(a+1)/(l+1)

a＝0，1，2…l-1

其中，λ₁为第一目标函数的权重值，λ₂为第二目标函数的权重值，l为非劣解的总数，pr为二项分布概率，a为概率参数。

进一步地，单目标函数为：