基于IGA-SA的水库群随机优化调度方法研究

摘要

随机动态规划（SDP）方法是水库优化调度的基本方法，但将其应用于包含有多年调节水库的水库群的优化调度时会引起“维数灾”，并且难以反映多年调节水库调节周期不定的特点。本论文应用多层次优化方法，把库群优化问题分解为第1层次的SDP优化及第2层次的改进遗传模拟退火算法（IGA-SA）优化，通过乌江串联水库群实例验证，从而解决了以上两个问题。论文取得的主要成果如下： （1）以串联梯级水电站水库年发电量最大为目标，建立串联水库群优化调度模型，采用多层次优化方法把库群优化问题分解为第1层次的SDP优化与第2层次的IGA-SA优化，有效的解决了SDP方法应用于水库群调度的“维数灾”问题，并提出了SDP应用于多年调节水库的均匀下泄流量操作的人机对话算法和库群入库径流的时空相关关系的描述方法； （2）结合IGA的全局搜索能力强与SA的局部搜索能力强的优点，提出了性能更优越的IGA-SA算法，进一步增强全局与局部搜索能力，提高搜索效率。IGA-SA的交叉算子、变异算子及温度参数在迭代过程中呈现出一种递增或递减的趋势，最优个体的适应度值与种群的平均适应度值的增长趋势相一致； （3）把提出的新方法、新理论应用于乌江梯级的水库群优化调度时，梯级的多年平均发电量增加3.21亿KW.h，满足发电保证率要求，说明论文提出的新方法、新理论应用于水库群的优化调度是有效的、可行的，开拓了SDP方法的应用领域。