[发明专利]一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法

摘要

本发明公开了一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法，该方法包括如下步骤：在完成电站设置与参数初始化工作后，采用种群分解策略将大规模种群分解为多个互不干扰的小规模子种群，每个子种群均同时在相应线程上并行完成搜索工作；各子种群在进化过程中动态生成变异种群与交叉种群，并选择进入下一轮进化的个体，同时选择精英个体来更新外部档案集合，在个体调节计算过程中采用约束集成策略减少搜索范围；主线程收集各子种群的非劣解集并从中优选出最终的Pareto解集供调度人员决策参考。本发明可以在保证个体搜索方向多样性与种群整体质量的同时大幅缩减计算时间，在时间维与状态维上取得显著的降维效果。

主权项

1.一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法，其特征在于，包括如下步骤：S110根据水电系统优化调度目标和约束条件对个体进行编码；S120对多个子种群进行初始化获得多个初始子种群，并从每个初始子种群提取L个个体作为初始子种群对应的外部档案集合；S130用并行技术同步对多个初始子种群和每个初始子种群对应的外部档案集合进行进化操作；S140用并行技术同步对进化处理后的多个初始子种群和多个初始子种群进行选择操作；S150用并行技术同步对进化处理后的多个初始子种群和多个初始子种群进行非支配排序并获得拥挤度距离，更新多个初始子种群中的个体；根据非支配排序和拥挤度距离提取出非劣个体，并根据非劣个体和每个子种群的外部档案集合更新每个子种群的外部档案集合；S160判断是否达到迭代次数，若是，则输出每个子种群的外部档案集合，并转入步骤S170；否则，更新迭代次数，转入步骤S130；S170将所有子种群的外部档案集合合并获得全局精英集合；S180识别全局精英集合中所有个体的非支配排序，从中选取排序位于前L个的非劣个体作为最终的Pareto解集，获得最终的Pareto解集中所有非劣个体对应的详细调度信息。