以長江上游30座水庫巨型水庫群為研究對象,建立提前蓄水多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型,采用分區(qū)策略、大系統(tǒng)聚合分解、參數(shù)模擬優(yōu)化方法和并行逐次逼近尋優(yōu)算法求解。研究結(jié)果表明:所提模型框架可較好地解決巨型水庫群聯(lián)合蓄水優(yōu)化調(diào)度問題;智能算法對于復(fù)雜約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題可產(chǎn)生大量非劣解;Pareto前沿分布范圍均勻且廣泛,可供決策者靈活調(diào)度。與原設(shè)計方案相比,在防洪風(fēng)險得到控制的前提下,通過水庫群提前蓄水聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度,水庫總蓄滿率由90.40%增加到94.42%,年均增發(fā)電量76.5億kW·h（+3.76%）,經(jīng)濟(jì)社會效益顯著。 

【文章來源】：人民長江. 2020,51(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

不同蓄水方案各分區(qū)發(fā)電量示意

NSGA-Ⅱ得到的Pareto前沿

式中,V*i(t)和I*i(t)分別是第i分區(qū)虛擬水庫第t時刻庫容與徑流;Ii,n是第t時刻外界流入第i分區(qū)第n水庫的徑流量;Evai(t)是第t時刻第i分區(qū)虛擬水庫水量損失。(2) 分解模塊。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3062471