三峡梯级枢纽多目标生态优化调度模型及其求解方法

针对三峡梯级枢纽综合效益的充分发挥及其对长江流域典型生态系统修复及持续改善的科学需求,通过分析发电效益与生态效益之间的制约竞争关系,以发电量最大和生态缺水量最小为目标建立了梯级电站多目标生态优化调度模型,对三峡梯级枢纽多目标生态优化调度进行了研究。同时,针对传统优化方法难以同时处理多个调度目标的固有缺陷,提出一种改进多目标差分进化算法对所构建模型进行高效求解。该方法针对差分进化算法在多目标协同优化和全局寻优能力等方面的不足,依据问题的特点重新设计了差分进化算法的进化算子,同时设计了一种多目标混沌搜索策略以加强算法的局部搜索能力。最后,依据多目标生态优化调度问题的特点设计了一种不需要设置惩罚因子的约束处理方法。通过三峡梯级枢纽多目标生态优化调度的实例应用,验证了本文所构建模型的合理性以及所提出算法的有效性和工程实用性。     

梯级水电站多目标发电优化调度

以发电量和保证出力为目标建立梯级水电站的多目标发电优化调度模型,对三峡梯级中长期发电优化调度进行研究。针对传统方法求解多目标优化问题的局限,提出一种强度Pareto差分进化算法(Strength Pareto Differential Evolution,SPDE)用于求解梯级水电站的多目标发电优化调度问题。SPDE以差分进化算法(Differential Evolution,DE)为基础,采用SPEA2的适应度评价方法,并根据多目标优化的特点对DE的进化算子进行修正。同时,提出一种自适应柯西变异策略(Adaptive Cauchy Mutation,ACM)用于克服算法的早熟收敛问题。三峡梯级水电站实例研究结果表明,SPDE可同时考虑两个目标并有效处理复杂约束条件,一次运行即可得到一组在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选。