水波優(yōu)化算法研究及其在小水電群調(diào)度中的應(yīng)用.pdf

1、小水電作為清潔可再生能源，是農(nóng)村電力能源系統(tǒng)的重要組成部分。隨著我國水電工程建設(shè)的不斷推進，建立合理的水電站優(yōu)化調(diào)度模型和研究高效的優(yōu)化算法進行求解，對于提高水能資源利用率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展有著重要的意義。隨著小水電運行管理由常規(guī)調(diào)度向智能優(yōu)化調(diào)度發(fā)展，梯級小水電群優(yōu)化調(diào)度需要考慮多目標(biāo)的協(xié)調(diào)，建立多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型;同時也需要研究合適的優(yōu)化算法對模型進行求解。本文首先研究并改進了新興的水波優(yōu)化算法，提出了基于模擬退火的自適應(yīng)水波優(yōu)化算法

2、;基于小水電群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題，進一步將單目標(biāo)水波優(yōu)化算法擴展為多目標(biāo)水波優(yōu)化算法;最后建立了基于流域?qū)嶋H情況的梯級小水電群優(yōu)化調(diào)度模型，并且采用多目標(biāo)水波優(yōu)化算法求解。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)提出了基于模擬退火的自適應(yīng)水波優(yōu)化算法。針對水波算法未能有效利用迭代進化過程中信息的問題，提出波長系數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略;針對存在早熟收斂的問題，加入模擬退火算法的思想，增強了跳出局部最優(yōu)的能力，提高了算法的綜合性能。該算

3、法也為求解小水電優(yōu)化調(diào)度問題提供了新的思路。
　　(2)為了更加高效求解高維多目標(biāo)問題，基于水波優(yōu)化算法框架簡單、參數(shù)較少、易于調(diào)整的特點，將其擴展為多目標(biāo)優(yōu)化算法:提出了基于模擬退火的自適應(yīng)多目標(biāo)水波優(yōu)化算法。該算法引入最大最小適應(yīng)度函數(shù)選取最優(yōu)解，提出截斷式保留策略結(jié)合模擬退火的思想維護外部檔案集，提出自適應(yīng)調(diào)整波長策略提高算法搜索效率。測試結(jié)果表明，解集更接近真實Pareto前端。為小水電群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度提供了新方法。

4、>　　(3)討論小水電優(yōu)化調(diào)度的一般性原則，不同調(diào)度原則所產(chǎn)生的結(jié)果分析。然后基于調(diào)度原則和實際情況，針對瀘水河流域混聯(lián)梯級小水電群建立了綜合考慮發(fā)電量最大化、保證生態(tài)溢缺水量最小、保證下游灌溉用水的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。最后采用提出的多目標(biāo)水波優(yōu)化算法對模型求解，得到優(yōu)化調(diào)度結(jié)果，為水電站運行提供一定參考和建議。
　　(4)結(jié)合上文理論方法和實地調(diào)研，設(shè)計開發(fā)了梯級小水電群智能調(diào)度管理系統(tǒng)，為水電站運行維護和優(yōu)化調(diào)度提供了更加智能