[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

摘要

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。

主权项

1.一种梯级水库群联合调度的多目标优化方法，其特征在于，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。