[发明专利]一种基于HMAQGA的水库群联合优化调度方法

权利要求书

1.一种基于HMAQGA的水库群联合优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

Step 1：获取水库群的基本信息数据，包括：各水库的基本特征参数、水位-库容关系曲线、下游水位-下泄流量关系曲线，并根据各水库之间的水力、水文联系对水库群系统进行概化；

Step 2：分析水库群任务，构建以发电量最大、缺水量最小、弃水量最小、最小出力最大的目标函数，以水量平衡、水库下泄流量、机组过流能力、下游防洪流量、水库水位为约束的水库群多目标联合优化调度数学模型；

Step 3：执行HMAQGA求解水库群多目标联合优化调度模型，获取Pareto非劣解集；包括以下步骤：

Step 3-1，选择以各时段各个水库的水位值作为决策变量，确定各个水库的水位值的上下限，划分水库群整体调度的周期时段T，确定种群规模N，最大迭代次数N_gen，决策变量个数N_d，量子比特位数N_q，交叉概率P_c，灾变因子g_k，灾变个体数目N_k，外部归档集规模N_p，适应度网格N_grid；

Step 3-2，令迭代次数g＝0，对种群中的每一个个体进行初始化，其中，每个个体的概率幅对(α_i,l,β_i,l)初始值均为产生N个量子染色体，组成初始种群Q(g)；

Step 3-3，测量种群Q(g)中的所有个体计算所有个体的非支配排序等级[P_i^g]_rank(i＝1,2,...,N)、调和距离并对其进行基于调和距离的快速非支配排序，根据相应的原则，选取N_p个个体作为初始的外部归档集

Step 3-4，基于自适应网格机制，从外部归档集中为每一个个体选取一个目标个体；

Step 3-5，基于量子旋转门U(θ)，根据量子调整策略，对种群Q(g)进行更新操作，并采用式(1)进行量子H门修正个体概率幅，得到新的种群Q(g+1)；

式中，[α′_i β′_i]为量子旋转门更新后基因，[α″_i β″_i]为H门修正后的基因，

Step 3-6，将更新后种群Q(g+1)与外部归档集组合，将组合后的N+N_p个个体实施测量，计算所有个体的非支配排序等级[P_i^g+1]_rank(i＝1,2,...,N+N_p)、调和距离并对其进行快速非支配排序，选取前N_p个个体组成更新后的外部归档集

Step 3-7，产生随机概率值P(P∈[0,1])，当P≤P_c时进行量子交叉操作，利用二项式交叉，使种群个体间的信息得到充分交流；当P＞P_c时则跳过量子交叉操作，进行下一步；

Step 3-8，每进行g_k次迭代均实施一次量子灾变操作，选择调和距离最小的N_k个个体进行重生成操作，使N_k个个体初始化；

Step 3-9，判断迭代次数g是否已达到N_gen，若是，则终止运行并输出结果；若否，则g＝g+1，返回Step 3-4继续进化；

Step 4：采用基于组合赋权的模糊优选法在Pareto非劣解集中确定最佳水库群调度运行方案。