基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度

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1、水利学报2010年10月SHUILIXUEBAO第41卷第10期文章编号：0559-9350（2010）10-1212-08基于混合粒子群算法的梯级水电站多目标优化调度1121周建中，李英海，肖舸，张勇传（1.华中科技大学水电与数字化工程学院，湖北武汉430074；2.三峡水利枢纽梯级调度通信中心，湖北宜昌443133）摘要：提出多目标混合粒子群算法以求解梯级水电站多目标联合优化调度模型。该算法采用混合蛙跳算法的分组-混合循化优化框架以增强算法的全局搜索能力；在族群内通过粒子群算法的飞行调整策略指导个体进化；同时，引入外部精英集，建立了基于自适应小生境的外部精英集维护策略，提高了算法

2、的收敛性和非劣解集的多样性。最后将该算法应用于三峡梯级水电站多目标优化调度工程，计算结果表明，本文算法能够获得计算实时性强、分布均匀、收敛性好的调度方案集，并以此分析明确了调度目标间的耦合关系，可为梯级电站的多目标调度决策提供科学依据。关键词：梯级水电站；优化调度；多目标优化；混合蛙跳算法；粒子群算法中图分类号：TV697.1文献标识码：A1研究背景随着我国水电能源的持续开发，梯级水电站作为联合利益主力，不再单独追求单个电站发电量最大，而是综合考虑整个梯级的发电效益和容量效益，其联合调度是一个高维、动态、强耦合、非［1］线性的多目标优化问题。传统的非线性规划、动态规划、逐次优化等方法

3、主要针对单目标调度，一［2-3］方面随着梯级调度问题复杂度的增加，求解遇到困难；另一方面对于多目标模型，通常采用约束［4-5］法或权重法将其转化为单目标问题处理，无法同时获得多个可行解，不适合于工程应用。近年［6-7］［8］［9］来，遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等智能算法开始广泛应用于水库优化调度领域并取得了不错的效果，但这些方法仍然以求解单目标调度问题为主。为此需要研究适合于梯级水电站多目标调度的新方法。混合蛙跳算法（ShuffledFrogLeapingAlgorithm，SFLA）是2000年由Eusuff和Lansey提出的一种基［10］于模因（meme）的全新的后启发式计

4、算技术，最初应用于水资源管网分配问题，并在组合优化问题［11］的求解中表现出良好的效果。该算法采用分组进化和全局信息交换并重的寻优方式，分组进化使得个体可以沿着不同的方向搜索，而混合机制使得个体间信息得到充分交换，避免了算法陷入局部［12］最优。粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是目前学术界广泛研究的一种群体智能算法，算法中个体根据群体最佳位置和自身历史最佳位置高效灵活的调整自己的飞行轨迹。由于其计算的快速性和易实现性，在很多复杂优化问题的求解上都得到了成功的应用。但该算法同时也存［9-13］在早熟收敛，易陷入局部最优的缺点。本文尝试将PSO

5、个体飞行策略嵌入到SFLA算法框架中，结合两种算法的优势，提出一种多目标混合粒子群算法（multi-objectiveshuffledparticleswarmoptimi⁃收稿日期：2009-02-10资助项目：科技部水利部公益性行业科研专项（200701008）；国家重点基础研究发展计划（973）课题（2007CB714107）；国家科技支撑计划课题（2008BAB29B05-06）；国家自然科学基金重点项目（50539140）作者简介：周建中（1959-），男，湖北武汉人，教授，博士生导师，主要从事复杂系统分析的先进理论与方法、水库群多维调控策略等研究。E-mail：jz.zh

6、ou@hust.edu.cn—1212—zation：MOSPSO），并通过数值计算分析以及三峡梯级水电站中长期发电优化调度的实例应用，验证了该算法求解梯级水电站多目标优化调度问题的有效性和工程实用性。2梯级水电站多目标优化调度模型［14］2.1目标函数发电量和保证出力是梯级电站优化调度的两个主要指标，提高保证出力是电力系统稳定运行对发电企业的基本要求，增大发电量则是发电公司效益的保障。本文以梯级水电站发电量最大和保证出力最大为目标，建立梯级电站优化调度模型。梯级发电量最大目标：MTiobj1=maxEtotal=maxååNtτt（1）i=1t=1iiiiN=9.81ηQH（2）t

7、tt梯级保证出力最大目标：Mìiüobj2=maxPf=maxíminåNtý（3）îi=1þ式中：i为第i个电站，t为第t时段，M为流域梯级水电站个数，T为调度时段总数；E为梯级总发totaliii电量；P为梯级保证出力；N、Q和H分别为电站i在时段t的出力、发电引用流量和平均水头；τ为fttttit时段长度；η为第i电站综合效率系数。iiiiiiii2.2约束条件1）水量平衡约束：V=V+(I-Q)´τ-Sp；2）电站出力约束：N≤N≤N；tt-1tt