一种基于动态优化算法的水库优化调度方法技术

提出一种基于动态优化算法的水库优化调度方法，包括：采集水库运行参数,设置为初始化种群pop

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态优化算法的水库优化调度方法


[0001]本专利技术涉及一种基于动态优化算法的水库优化调度方法

技术介绍

[0002]随着经济发展，大规模的水库群优化调度策略逐渐得到了改进更新，水库调度综合了发电量、水库供水量、泄洪量、用户用水需求量等各种目标因素，并且随着时间的推移，目标决策不断发生改变，为了统筹规划协调各个目标同时满足多方约束，因此需要将水库优化问题归纳为动态优化问题。而不同于静态调度的是，静态调度问题往往是理想状态下的最优方案，然而水库环境是动态变化的，因此水库优化调度问题属于典型的多阶段决策问题。在现实问题中，往往会出现多个目标互相冲突并且目标随着时间发生变化，当其中一个目标增加时，其余子目标都会相应的发生减弱改变。针对这些问题，需要动态的优化算法跟踪随着时间而改变的帕累托前沿或者帕累托集解。
[0003]为了解决跟踪帕累托前沿以及帕累托解集，通常会致力于寻找一个分布良好的帕累托前沿，但是这种方法无疑增加了计算负担。因此该问题的挑战是利用适当的多样性以及收敛性策略来保持算法在环境发生改变时的搜索能力。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态优化算法的水库优化调度方法，包括以下步骤：假设水库的调度问题需要满足两个目标：1.最大发电量目标；2.最小年水库弃水目标；除了满足两个目标外设置约束调节，约束条件需要满足：1.水库水量的平衡约束；2.水库容量约束以及初始条件约束；3.流量限制约束；4.发电出力约束；为了满足上述条件，具体实现步骤如下：S1.采集t时间段的：发电力系数k
t
、水库平均泄水流量水库平均库容用户平均需水流量将所采集的数据设置为初始化种群pop
t
，设该种群大小为N＝100；S2.对水库的各项参数进行数学建模；水库需要分别满足两个目标：年最大发电量f1，以及年最小弃水量f2，两个目标值与水库各项参数关系公式如下：，两个目标值与水库各项参数关系公式如下：其中目标值f1表示最大年发电量，f2表示最小年水库弃水总量，公式(1)中的分别表示t时刻水库平均水位以及t时刻水电站尾水的平均水位，T
t
为t时段长度，n为一年的时段数；S3设置水库的约束条件；在达到上述目标函数的同时，水库仍然需要满足以下约束条件：(1)水库水量平衡约束I
t
表示入库水量，表示水库损失水量，V
t
表示在t时刻末水库库容；(2)库容限制约束：最大值和最小值限制分别表示为正常蓄水的库容以及死库容；(3)水库流量限制：最大值和最小值限制分别表示为t时间段内电站的最小和最大下泄的流量，表示平均下泄流量；(4)发电力约束：最大值和最小值的限制分别表示t时间段内电站的最小发电力和最大发电力，表示平均发电力；S4.检测环境变化，如果没有变化则转到第S16步；如果环境发生了变化则转到S5；S5.将水库种群进行非支配排序，将非支配排序后的水库种群进行分层，选择第一层作为非支配解集pop
Non
，此处可以理解为满足所有水库目标和约束的一组良好的水库方案集
合；S6.在非支配解集当中寻找边缘个体，找到边缘个体所组成的线或者面，将边缘个体存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：王万良，吴菲，陈忠馗，李国庆，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：