【技术实现步骤摘要】
一种梯级水电站水库生态调度智能优化方法及系统
本专利技术属于水资源高效利用与水电系统优化调度领域，更具体地，涉及一种梯级水电站水库生态调度智能优化方法及系统。
技术介绍
梯级水电站大规模投产运行一方面能够极大提高流域水能利用效率、产生显著的经济效益，另一方面也会不可避免地影响河流原始形态、破坏流域生态系统平衡。以图1为例，可以看出，该水库在5月份下泄流量超过最大生态流量需求，此时水量过多易引发河道淹没损失；在8月份下泄流量低于最小生态流量需求，此时水量不足易引发河道断流、干涸等不良现象；其余月份下泄流量基本在最小与最大生态流量需求之间，此时生态环境能够得到较好的维持。因此，如何在发挥梯级水电枢纽经济效益的同时降低对生态环境的不利影响以实现绿色可持续发展，已引发社会各界的高度关注。从数学上讲，梯级水电站水库生态调度属于一类复杂的约束优化问题。为求解此问题，国内外学者已从不同角度开展相应研究工作，大致形成了动态规划、线性规划及大系统分解协调等几类经典求解方法。这些方法在实践工作中取得了相对丰硕的成功，但是不同程度地存在维数灾、乏力应对非线性问题及局部收敛等缺陷，亟需研...
【技术保护点】
1.一种梯级水电站水库生态调度智能优化方法，其特征在于，包括：(1)以各个水电站水库在各调度时段内的生态溢‑缺水量最小为目标构建梯级水电站水库生态调度模型，并从上游到下游依次获得参与调度的各水电站水库的可能库容变化过程；(2)由所述各水电站水库的可能库容变化过程及各水电站水库在各调度时段的库容上限及库容下限得到各个水电站水库在各调度时段的位置及速度，以生成包含I个个体的初始种群；(3)基于各水电站水库在各调度时段的库容上限及库容下限，将各个体的位置与速度分别修正至可行库容区间；(4)由各个个体的位置得到各个体的目标函数值、约束破坏值与适应度值；(5)利用约束支配规则更新各个...
【技术特征摘要】
1.一种梯级水电站水库生态调度智能优化方法，其特征在于，包括：(1)以各个水电站水库在各调度时段内的生态溢-缺水量最小为目标构建梯级水电站水库生态调度模型，并从上游到下游依次获得参与调度的各水电站水库的可能库容变化过程；(2)由所述各水电站水库的可能库容变化过程及各水电站水库在各调度时段的库容上限及库容下限得到各个水电站水库在各调度时段的位置及速度，以生成包含I个个体的初始种群；(3)基于各水电站水库在各调度时段的库容上限及库容下限，将各个体的位置与速度分别修正至可行库容区间；(4)由各个个体的位置得到各个体的目标函数值、约束破坏值与适应度值；(5)利用约束支配规则更新各个体的历史最优位置，而后更新种群的全局最优位置与重力加速度，并得到各个体的归一化适应度值及归一化质量值；(6)由个体的历史最优位置、种群的全局最优位置与重力加速度及各个体的归一化适应度值及归一化质量值得到不同个体之间的作用力，以及各个体的加速度、速度值与位置；(7)采用自适应变异策略对种群中的各个个体进行邻域搜索以进一步优化各个体的位置，然后判断当前迭代次数是否大于预设迭代次数阈值，若当前迭代次数大于预设迭代次数阈值，则将由最后一次迭代的种群的全局最优个体作为最佳调度过程，若当前迭代次数不大于预设迭代次数阈值，则返回执行步骤(3)。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯级水电站水库生态调度模型的目标函数为：其中，F表示梯级水电站水库的总溢-缺水量，K为水电站数目，J为计算时段数目，及分别表示第k个水电站水库在时段j的最大及最小生态流量需求，Ok,j表示第k个水电站水库在时段j的出库流量，ak,j表示第k个水电站水库在时段j的生态溢-缺水量，Δt表示时段j的小时数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤(1)中，由获得参与调度的各水电站水库的可能库容变化过程，其中，表示第k个水电站水库在时段j的可能库容，表示第k个水电站水库在时段j-1的可能库容，Wk表示第k个水电站的总下泄水量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤(2)中，由生成包含I个个体的初始种群，其中，及分别表示第c次迭代第i个个体的位置及速度，及分别表示及中第k个水电站水库在时段j的对应取值，r1及r2分别表示在[0,1]区间均匀分布的随机数，及为调整系数，均为非负值，和分别表示第k个水电站水库在时段j的库容上限和库容下限。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，由将各个体的位置与速度分别修正至可行库容区间。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在步骤(5)中，由更新各个体的历史最优位置，由更新种群的全局最优位置，由更新种群的重力加速度，其中，表示第c次迭代第i个个体的...
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