[发明专利]一种基于狮群算法的水库群双目标优化调度方法

说明书

本发明公开了一种基于狮群算法的水库群双目标优化调度方法，具体包括如下步骤：步骤1，基于NSGA‑II算法框架与狮群社会结构，建立狮群算法模型；步骤2，建立基于狮群算法的水库群双目标优化调度模型；步骤3，确定调度期和准备模型输入数据；步骤4，求解得到双目标优化调度方案集。本发明解决了现有技术存在算法运行速度慢、个体选择压力小和优化资源无法集中于双目标优化上的问题。在水库群双目标优化调度中，相比于现有方法，基于狮群算法的优化调度方法可以在更短的时间内获得更好的优化调度方案集，为调度决策提供有力支撑。

技术领域

本发明属于水库群优化调度技术领域，提供了一种基于狮群算法的水库群双目标优化调度方法。

背景技术

水库群优化调度问题是一类多目标、非线性、多约束的复杂工程优化问题，该问题处理的核心难点之一是多目标优化技术的实现，如基于NSGA-II框架的多目标进化算法是现有主流的多目标优化技术，被广泛用于水库群多目标优化调度领域。现有技术存在算法运行速度慢和个体选择压力小的问题。并且，由于属于多目标优化算法，现有技术的优化资源无法集中于双目标问题上，如果仅考虑水库群双目标优化调度问题，那么该算法的多目标普适性显然是对优化资源的一种浪费，因此，综合来看，现有技术存在算法运行速度慢、个体选择压力小和优化资源无法集中于双目标优化上的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于狮群算法的水库群双目标优化调度方法，解决了现有技术存在算法运行速度慢、个体选择压力小和优化资源无法集中于双目标优化上的问题。

本发明所采用的技术方案是，

一种基于狮群算法的水库群双目标优化调度方法，具体包括如下步骤：

步骤1，基于NSGA-II算法框架与狮群社会结构，建立狮群算法模型；

步骤1.1，种群划分；

步骤1.2，个体分类；

步骤1.3，差异化个体评价；

步骤2，建立基于狮群算法的水库群双目标优化调度模型；

步骤3，确定调度期和准备模型输入数据；

步骤4，求解得到双目标优化调度方案集。

进一步地，步骤1.1中，首先，基于目标的值域，将种群等分成0～N个狮群(N为种群规模)。然后，计算各狮群的长宽比，如果某个狮群长宽比大于r(r1)，那么该狮群被解散。

本发明的特点还在于，

步骤1.2具体为：在种群划分完毕后，将基于狮群和斜率指标进行个体分类：对于被解散的狮群，该狮群内所有个体都将成为狮王，对于未被解散的狮群，该狮群内斜率指标值最小的个体将被选为狮王，其余个体则成为普通狮子。

步骤1.3具体为：使用个体等级和拥挤距离两个指标来评价并区分不同类型的狮子。

步骤2具体为，依据调度目标和约束条件，建立基于狮群算法的水库群双目标优化调度模型，调度模型的调度目标和约束条件具体为：调度目标，水库水量平衡约束，上下游水库间水量平衡约束，水库出库流量约束，水库水位约束，水电站出力约束，水电站最大过流能力约束，变量非负约束。

步骤3具体为，根据调度时长的长短选择调度期，模型输入数据有调度期对应的各水库来水和区间流量过程，以及各水库的运行参数，如各种特征水位、特征库容、保证出力、装机容量、水电站最大过流能力。

步骤4具体为，运行水库群双目标优化调度模型，将水库群调度模块的调度目标值作为狮群算法模块的输入以评价不同调度方案的优劣，再通过狮群算法调整调度方案参数并反馈回水库群调度模块，循环迭代，直至达到终止条件。