[发明专利]梯级水库群并行多目标调度方法在审
申请号: | 202010595689.2 | 申请日: | 2020-06-28 |
公开(公告)号: | CN111861137A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 卢鹏;韩兵;周鹏程;彭程;盛玉明;张国来;杨百银;杨子俊;马良;彭才德;杨开斌 | 申请(专利权)人: | 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;水电水利规划设计总院;中国电建集团海外投资有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/00 |
代理公司: | 昆明祥和知识产权代理有限公司 53114 | 代理人: | 和琳 |
地址: | 650000 云南*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 梯级 水库 并行 多目标 调度 方法 | ||
1.梯级水库群并行多目标调度方法,其特征在于具体步骤如下:
S1,设定水电站群特征参数及初始化算法控制参数,包括精英档案集EliteSet容量NQ、种群大小NP、算法最大进化代数Gmax以及侦查蜂启动次数Limitabandon;设定算法当前进化代数g=1;
S2,构造并初始化NP个种群个体,式(1):
式中,xr为第r个个体;为个体编码;N为梯级水库个数;T为时段数;
S3,水库调度约束处理,采用下述式(2)-(7)判断个体是否满足约束,对不满足约束的种群个体,用式(8)、式(9)逐一对个体中的水电站群时段水位进行修正;
①梯级水力联系式(2):
式中,Ii,t为i水库t时段入库流量;τi-1为i-1与i水库间水流时滞;为i-1水库在t-τi-1时段弃水流量;Ri,t为i-1与i水库间区间入流;
②水库水量平衡约束(3):Vi,t=Vi,t-1+(Ii,t-Qi,t-Si,t)·Δt;
式中,Vi,t为i水库t时段末库容;
③水位/流量/出力约束式(4):
式中,Pi,t为i水库t时段出力;与
④水位/流量/出力变幅约束式(5):
式中,ΔZi、ΔQi、ΔPi分别为i水库水位、流量和出力变幅限制;
⑤水库运行水头约束式(6):
式中,Hi,t为i水库t时段水头,
⑥水库期初、期末水位控制约束式(7):
式中,Zi,0、Zi,T、和为i水库调度期初、期末水位及其控制值;
⑦水位约束廊道生成方法式(8):
⑧水位约束廊道生成方法式(9):
式中,f(V′i,t-1,Ii,t,PiBRep)和g(V′i,t,Ii,t,PiBRep)分别为t时段末库容和初库容计算函数;和PiBRep为下泄流量和出力特征值,其设定为流量和出力的上下边界值;
S4,计算不同种群个体目标适应度值,并进行目标适应度值归一化处理,并基于个体目标适应度值对种群个体进行非支配排序;将种群中第一层级所有非支配个体加入EliteSet中;
个体适应度以梯级水库群总发电量最大和各梯级下游河道总的生态缺水量最小为调度目标,目标函数分别描述为式(10)和式(11):
式(10):
式(11):
式中,E为梯级水库群总发电量;Pi,t、Qi,t、Hi,t分别为i水库t时段发电出力、下泄流量和平均水头;N为梯级水库个数;T、ΔT分别为时段数和时段长;W为梯级生态缺水量;为i水库t时段下泄流量与其下游河道适宜生态需求流量的差值;为t时段i电站下游河道的适宜生态流量;
式(10)和式(11)目标函数间量纲不同,归一化处理,使其成为无量纲函数值;调度目标归一化按式(12)进行计算:
式(12):
式中,x
S5,种群进化,包括雇佣蜂阶段、观察蜂阶段和侦查蜂阶段的进化;
①雇佣蜂阶段:雇佣蜂阶段通过式(13)-(16)“搜索机制”探寻新的蜜源,并利用式(8)、式(9)对新生成的个体进行约束处理;比较新生成的个体与原始个体的优劣性,采用贪婪策略选择优秀个体至下一代种群中;对EliteSet进行更新及维护,将精英候选个体添加进EliteSet;
式(13):
式中,eq,d为从精英档案集EliteSet中随机选择的精英个体q的第l个分量(EliteSet中精英个体随种群进化过程逐步更新);为第r个变异个体的第l个分量;r1,r2,r3,r4为[0,NP]内互异的随机整数,NP为种群个数;gc为算法进化代数;Fr∈(0,1)为变异因子;
式(14):
式中,为均值为0、标准差为σr的高斯随机变量;Γ[eq]distance为精英个体q在EliteSet中的拥挤距离,Γmax为EliteSet中个体的最大拥挤距离;
式(15):
式(16):
式(15)、(16)中,为第r个原始个体的第l个分量;rnd(r)是[0,1]的随机数;rndr(l)为{0,1,...,NP}内随机产生的整数;CR∈(0,1)为交叉因子,CRini取值为0.15;
式(15)、式(16)是为提高种群的多样性,避免算法陷入局部最优,对变异后与变异前的个体进行交叉操作生成新的个体;
变异和交叉操作完成后,采用贪婪策略选择与中的较优个体进入下一代种群,并对精英档案集EliteSet进行更新维护;
②观察蜂阶段,利用式(17)计算雇佣蜂对应蜜源被选择的概率值,用轮盘选择法确定跟随目标,运用与雇佣蜂相同的方法进行邻域搜索;对EliteSet进行更新及维护计算过程中,采用Fork/Join并行计算模式对个体约束处理、适用度计算、精英个体更新主任务进行分解归并;
式(17):
式中,pr为种群中第r个雇佣蜂被选中的概率;voilationj为第j号雇佣蜂的约束破坏深度;ε为对约束破坏深度进行评判的可行裕度;Nv为不可行解的个数(当雇佣蜂个体约束破坏深度大于ε时,个体被判定为不可行解);Nd为可行解的个数;
③侦查蜂阶段:若某一个雇佣蜂在Limitabandon内未能得到更新,则将该雇佣蜂变为侦查蜂,通过随机搜索探寻新解。
S6:假如g<Gmax,令g=g+1,转至S5;否则,求解完成,将EliteSet作为多目标调度问题的Pareto最优前沿输出。
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