基于IGA-SA的水庫群隨機優(yōu)化調(diào)度方法研究.pdf

1、隨機動態(tài)規(guī)劃（SDP）方法是水庫優(yōu)化調(diào)度的基本方法，但將其應(yīng)用于包含有多年調(diào)節(jié)水庫的水庫群的優(yōu)化調(diào)度時會引起“維數(shù)災(zāi)”，并且難以反映多年調(diào)節(jié)水庫調(diào)節(jié)周期不定的特點。本論文應(yīng)用多層次優(yōu)化方法，把庫群優(yōu)化問題分解為第1層次的SDP優(yōu)化及第2層次的改進(jìn)遺傳模擬退火算法（IGA-SA）優(yōu)化，通過烏江串聯(lián)水庫群實例驗證，從而解決了以上兩個問題。論文取得的主要成果如下： （1）以串聯(lián)梯級水電站水庫年發(fā)電量最大為目標(biāo)，建立串聯(lián)水庫群優(yōu)化調(diào)度模

2、型，采用多層次優(yōu)化方法把庫群優(yōu)化問題分解為第1層次的SDP優(yōu)化與第2層次的IGA-SA優(yōu)化，有效的解決了SDP方法應(yīng)用于水庫群調(diào)度的“維數(shù)災(zāi)”問題，并提出了SDP應(yīng)用于多年調(diào)節(jié)水庫的均勻下泄流量操作的人機對話算法和庫群入庫徑流的時空相關(guān)關(guān)系的描述方法； （2）結(jié)合IGA的全局搜索能力強與SA的局部搜索能力強的優(yōu)點，提出了性能更優(yōu)越的IGA-SA算法，進(jìn)一步增強全局與局部搜索能力，提高搜索效率。IGA-SA的交叉算子、變異算子及溫