一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及水電系統(tǒng)發(fā)電調(diào)度領(lǐng)域，特別設(shè)及一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化 調(diào)度方法。 技術(shù)背景
[0002] 水電能源作為現(xiàn)階段電力系統(tǒng)中占比最高的可再生清潔能源，需要在優(yōu)化調(diào)度過 程中均衡考慮發(fā)電量和保證出力兩個動能指標。發(fā)電量最大模型可最大限度地利用水能資 源，實現(xiàn)發(fā)電企業(yè)效益最大化;最小出力最大模型則可提升水電系統(tǒng)保證出力，增強水電豐 枯補償調(diào)節(jié)作用。采用兼顧發(fā)電量與保證出力的優(yōu)化調(diào)度方案指導(dǎo)水電站群的電力生產(chǎn)， 能有效弱化徑流時空分布不均的消極影響，提升水電系統(tǒng)的供電可靠性及市場競爭力，有 利于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等傳統(tǒng)方法集中在單目標優(yōu)化問題， 需要利用約束法或權(quán)重法等方法將多目標問題轉(zhuǎn)化為單目標問題進行求解，難W獲得供決 策者參考的合理方案集，且在大規(guī)模水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中面臨計算困難等問題，一定程度 上限制了其在工程實際中的應(yīng)用。近年來，可獲得非劣調(diào)度方案集合的多目標進化算法等 逐步展現(xiàn)出強勁的生命力，其中W多目標遺傳算法（Mu Iti-Objective Genetic Algorithm, MOGA)為典型代表。
[0003] 然而，梯級水電站群多目標調(diào)度問題是一個高維、非線性的多目標動態(tài)優(yōu)化問題， 其求解難度隨系統(tǒng)規(guī)模擴張而急劇增加；日趨復(fù)雜的水利、電力聯(lián)系進一步加劇了計算復(fù) 雜性，增大了優(yōu)化困難;調(diào)度部口對各電站的精細化控制對優(yōu)化方法也提出了更高的要求。 上述幾方面原因?qū)е履壳安捎么杏嬎隳Ｊ降亩嗄繕诉M化算法受到了局限，無論求解效率 還是計算精度。與此同時，伴隨計算機行業(yè)的快速發(fā)展，多核處理器與并行計算框架、平臺 等幾乎已經(jīng)成為個人電腦、工作站的標準配置，極大地促進了并行計算的發(fā)展與應(yīng)用，使之 日益成為提升算法性能的有效手段，并已逐步推廣至水電調(diào)度領(lǐng)域?qū)嵺`工作。然而，截至目 前，并行計算多集中在單目標調(diào)度方法的改進，在多目標優(yōu)化調(diào)度問題中的研究與實踐報 道尚不多見。
[0004] 因此，為進一步擴大梯級水電站群優(yōu)化調(diào)度可計算規(guī)模，提供給決策者合理可行 的調(diào)度方案集的同時，保證計算效率，本發(fā)明成果提出一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化 調(diào)度方法。該成果依托國家自然科學(xué)基金委重大國際合作(51210014)和國家十二五科技支 撐計劃項目（2013BAB06B04)，W欄滄江流域梯級水電站群多目標聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度問題為背 景，W中下游"二庫五級"梯級水電站群為主要研究對象，發(fā)明了一種具有很強實用性和高 效性，便于廣泛推廣使用的梯級水電站群并行多目標優(yōu)化調(diào)度方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化調(diào)度方法，分 別針對標準多目標遺傳算法工程應(yīng)用中存在的主要問題提出解決措施。標準多目標遺傳算 法W非支配排序遺傳算法（Non-dominated So;rting Genetic Algorithm II,NSGA-II)為 典型代表，其因多目標求解優(yōu)勢已在科學(xué)研究和工程實踐中得到廣泛應(yīng)用，但目前尚存在 W下兩方面缺點：（1)在一定代數(shù)的進化之后，個體趨同現(xiàn)象逐漸凸顯，種群多樣性不斷喪 失，極易獲得原問題的偽化reto最優(yōu)解；（2)傳統(tǒng)方法采用串行計算模式，在種群規(guī)模較大 時，面臨計算耗時長、運算效率低等缺點。針對上述問題，本發(fā)明采取多核并行計算技術(shù)實 現(xiàn)多種群進化策略，保證個體的多樣性并實現(xiàn)方法的計算加速，W獲得具有良好分布和散 布的近似化reto最優(yōu)前沿。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：本發(fā)明掲示了一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化調(diào)度方 法，按照下述步驟(1)-(8)完成梯級水電站群并行多目標優(yōu)化調(diào)度過程：
[0007] (1)設(shè)置算法計算參數(shù):包含變異概率Pm、交叉概率Pc、種群個體總數(shù)F、計算內(nèi)核數(shù) G、最大迭代次數(shù)kmax、遷移代數(shù)km及個體數(shù)目n等；
[0008] (2)采用個體實數(shù)串聯(lián)編碼方法對個體進行編碼，并計算獲取子種群個體規(guī)模為 F/G;
[0009] (3)利用化rk/Join框架開展并行計算:主線程開辟共享內(nèi)存空間W存儲各水電站 的水位-庫容、水位-下泄流量等基礎(chǔ)特性數(shù)據(jù)，區(qū)間徑流等系統(tǒng)輸入條件，W及水位限制、 出力限制等約束條件，同時生成具有G個線程的線程池；
[0010] (4)采用混濁初始化策略初始化各子種群，令各子種群迭代計算次數(shù)kg=l，同時 設(shè)置外部精英集合馬=0，并將各子種群進化作為線程加入線程池中；
[0011] (5)令kg = kg+l，對未完成進化操作的子種群分別采用NSGA-II方法實施交叉、變異 等遺傳操作，并采用約束化reto占優(yōu)機制更新外部精英集合QgW存儲算法捜索得到的非 劣解；
[0012] (6)判定各子種群是否到達需要開展遷移操作，若不滿足遷移條件，則轉(zhuǎn)入步驟 (7);否則采用環(huán)向拓撲遷移機制將本種群外部精英集合中n個個體遷移至下一子種群的外 部精英集合，并遷入上一子種群的部分個體；
[0013] (7)更新各子種群的外部精英集合，然后合并各子種群進化前后的兩代種群，并按 照NSGA-II方法獲得新的進化種群；
[0014] (8)判斷所有子種群是否到達終止條件，若不滿足，則轉(zhuǎn)至步驟(5)，W完成相應(yīng)的 子種群進化操作；否則，返回主線程，合并所有子種群的外部精英集合，并輸出非劣解集所 對應(yīng)的調(diào)度結(jié)果。
[0015] 本發(fā)明對比現(xiàn)有技術(shù)有如下有益效果:本發(fā)明一種梯級水電站群并行多目標優(yōu)化 調(diào)度方法，采用多種群進化策略確保小規(guī)模子種群的相對獨立性，并在進化過程中禪入 化reto解集精英個體在種群間環(huán)形遷移機制，實現(xiàn)子種群之間的信息傳遞與互饋，保證個 體的多樣性與解集的導(dǎo)向性;采用多核并行計算技術(shù)實現(xiàn)各子種群的同步進化，規(guī)避串行 計算模式下的計算資源浪費現(xiàn)象，實現(xiàn)方法的計算加速。對比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過實現(xiàn)并 行多目標優(yōu)化調(diào)度方法，有效開展梯級水電站群多目標優(yōu)化調(diào)度方案制作，并通過多核并 行計算技術(shù)顯著提高計算效率，為梯級水電站群多目標優(yōu)化調(diào)度提供一種可行高效的計算 方法。
【附圖說明】
[0016] 圖1是本發(fā)明方法總體求解框架；
[0017] 圖2(a)是10%來水條件下本發(fā)明方法和標準多目標遺傳算法獲得的非劣調(diào)度方 案集對比圖；
[0018] 圖2(b)是50%來水條件下本發(fā)明方法和標準多目標遺傳算法獲得的非劣調(diào)度方 案集對比圖；
[0019] 圖3(a)是S種典型方案所得蓄能過程對比圖；
[0020] 圖3(b)是S種典型方案所得出力過程對比圖。
【具體實施方式】
[0021] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的描述。
[0022] 上已述及標準多目標遺傳算法在捜索過程中存在的主要問題，針對運些問題，本 發(fā)明方法分別采用下述策略加 W處理：（1)采用多種群進化策略確保小規(guī)模子種群的相對 獨立性，并在進化過程中禪入化reto解集精英個體在種群間環(huán)形遷移機制，實現(xiàn)子種群之 間的信息傳遞與互饋，保證個體的多樣性與解集的導(dǎo)向性；（2)采用多核并行計算技術(shù)實現(xiàn) 各子種群的同步進化，規(guī)避串行計算模式下的計算資源浪費現(xiàn)象，實現(xiàn)方法的計算加速。通 過多核并行計算技術(shù)的引進實現(xiàn)多種群進化策略，并在進化過程中引入環(huán)向拓撲遷移機制 促進種群見的信息通信，W此克服標準多目標遺傳算法求解梯級水電站群多目標優(yōu)化調(diào)度 中存在的問題。
[0023] 本發(fā)明中，梯級水電站群多目標優(yōu)化調(diào)度一般需要兼顧發(fā)電量和保證出力兩個指 標，W實現(xiàn)水電系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟性的雙贏。模型具體描述如下：
[0024] (1)目標函數(shù)1:發(fā)電量最大
[0025]
[0026]
[0027]
[002引式中，E為梯