三峽梯級水庫多目標聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型研究與實現(xiàn).pdf

1、梯級水庫聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度決策是一個高度復雜的多階段、多層次、多目標、多決策主體的風險決策問題。加上很多問題具有半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的性質(zhì)，所以調(diào)度決策必須充分利用實踐經(jīng)驗和專家知識，使得調(diào)度決策更加科學化、民主化。同時隨著電力市場的逐步形成，梯級水電系統(tǒng)規(guī)模的日趨龐大，梯級多目標優(yōu)化調(diào)度決策問題的求解變得更加困難，必須不斷探索新的決策理論與方法。本文在分析了現(xiàn)有梯級聯(lián)合調(diào)度決策問題存在的不足的基礎上，利用系統(tǒng)工程理論和現(xiàn)代智能進化方法，對多目

2、標優(yōu)化算法、多屬性決策方法及其在三峽梯級調(diào)度決策問題中的應用進行了研究，為三峽梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題的解決提供了一條有效的新途徑。具體內(nèi)容概括如下：
　　 首先在本文的第一章對研究工作的背景、目的和意義進行了介紹。簡單綜述了多目標優(yōu)化算法、多屬性決策方法和梯級水庫多目標優(yōu)化調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀以及今后的發(fā)展趨勢。在第二章中建立了梯級多目標發(fā)電調(diào)度和梯級多目標防洪調(diào)度的數(shù)學模型。第三章提出了基于免疫機理的多目標遺傳算法（即多目標免疫遺

3、傳算法）用于流域梯級水庫多維調(diào)控模型的求解。該算法的核心思想在于充分利用求解問題的特征信息，通過設計特定的增強群體多樣性的免疫算子并與GA結(jié)合，以優(yōu)秀抗體指導下的在確定方式的指導下完成的，相比于沒有采用免疫算子的多目標遺傳算法，多目標免疫算法提高了收斂速度，有效地克服了不成熟收斂現(xiàn)象，理論證明該算法是全局收斂的。這也進一步說明GA中的選擇和變異算子是導致算法陷入局部搜索的關鍵因素之一，因此，遺傳算法與免疫機理的結(jié)合能較大程度地改善GA搜