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1、华中科技大学 硕士学位论文 三峡梯级水库多目标联合优化调度模型研究与实现 姓名：屈亚玲 申请学位级别：硕士 专业：系统分析与集成 指导教师：周建中 20070301 I 摘 要 梯级水库联合优化调度决策是一个高度复杂的多阶段、多层次、多目标、多决策 主体的风险决策问题。加上很多问题具有半结构化、非结构化的性质，所以调度决策 必须充分利用实践经验和专家知识，使得调度决策更加科学化、民主化。 同时随着电力市场的逐步形成，梯级水电系统规模的日趋庞大，梯级多目标优化调度 决策问题的求解变得更加困难，必须不断探索新的决策理论与方法。本文在分析了现 有梯级联合调度决策问题存在的不足的基础上， 利用系统工程
2、理论和现代智能进化方 法，对多目标优化算法、多属性决策方法及其在三峡梯级调度决策问题中的应用进行 了研究，为三峡梯级联合优化调度问题的解决提供了一条有效的新途径。具体内容概 括如下： 首先在本文的第一章对研究工作的背景、目的和意义进行了介绍。简单综述了多 目标优化算法、 多属性决策方法和梯级水库多目标优化调度问题的研究现状以及今后 的发展趋势。 在第二章中建立了梯级多目标发电调度和梯级多目标防洪调度的数学模 型。第三章提出了基于免疫机理的多目标遗传算法（即多目标免疫遗传算法）用于流 域梯级水库多维调控模型的求解。 该算法的核心思想在于充分利用求解问题的特征信 息，通过设计特定的增强群体多样性的
3、免疫算子并与 GA 结合，以优秀抗体指导下的 全局、并行搜索代替了遗传算法盲目的、随机的搜索。由于随机 搜索是 在确定方式的指导下完成的，相比于没有采用免疫算子的多目标遗传算法，多目标免 疫算法提高了收敛速度，有效地克服了不成熟收敛现象，理论证明该算法是全局收敛 的。这也进一步说明 GA 中的选择和变异算子是导致算法陷入局部搜索的关键因素之 一，因此，遗传算法与免疫机理的结合能较大程度地改善 GA 搜索性能。第四章研究 了基于模糊 TOPSIS 方法的多属性分析方法的相关理论以及实现方法，对含有语言变 量的多目标决策问题给出了一个有效的求解方法。最后以三峡梯级调度问题为背景， 得到相应的多目标
4、调度问题的非劣解集。并应用基于模糊 TOPSIS 方法的多属性决策 方法，对多目标调度方案集进行排序优选，得到决策者满意的调度方案，从而指导三 峡梯级水库的实际运行。 关键词：梯级水库，多目标优化调度，免疫遗传算法，模糊决策 II Abstract Multi-objective optimal scheduling of Cascade Reservoir is a highly complex risk decision making problem which is multi-stage, multi-level, multi-target, and multi-person. In
5、addition, many problems with semi-structured and unstructured nature, so scheduling decisions must be made full use of practical experience and expertise, making it more scientific and democratic. Meanwhile, along with the gradual formation of the electricity market and increasingly large scale of C
6、ascade reservoirs, multi-objective optimization of the scheduling problem solving becomes more difficult, we must constantly explore new theories and methods of decision making. Based on the analysis of existing scheduling problems property and used of systems engineering theory and Modern intellige
7、nt evolutionary approach, multi-objective optimization algorithm, multi - attribute decision-making approach has been researched, which provide a new and effective approach in solving Optimal scheduling problem for the Three Gorges Cascade Reservoir. Specific content summarized as follows: First, in
8、 the first chapter the subject of the source, purpose and significance is introduced. Multi-objective optimization algorithm, multi - attribute decision making and multi-objective optimal scheduling of Cascade Reservoir in the present situation and future trend of development has been summarized. In
9、 the second chapter, sets up the multi-objective optimization model for the Three Gorge reservoir scheduling. In the third chapter, a multi-objective genetic algorithm based on immunity is proposed （MOIGA）. The core idea of this algorithm is designing specific immune operator which can enhance the d
10、iversity of groups to combine with GA. It utilizes some characteristics and knowledge in the pending problems and used global and parallel search under the guidance of antibodies to replace blind and random search in genetic algorithm. Since the random search is completed under the guidance in ident
11、ifying ways, compared with MOGA which is absence of immune operator, this algorithm can greatly increase the converging speed and restrain the degenerate phenomenon effectively. The global convergence of the algorithm is proved. It also said that two operators-crossover and mutation is one of the ke
12、y factors leading GA into local search. So the combination of genetic algorithms and immune mechanism can be able to greatly improve the performance of GA search. The fourth chapter describes the methods based on fuzzy TOPSIS theories and applications. An effective solution of multi-attribute decisi
13、on making problems which contain linguistic variables has been given. Finally, with the background of the Three Gorges scheduling III problem, non-inferior solutions have been got. With the application of methods based on fuzzy TOPSIS multi - attribute decision making, non-inferior solutions have be
14、en sorted. The solutions which can satisfy policy makers have been obtain to guide the actual operation of the Three Gorges reservoir. Key words: cascade reservoirs, multi-objective decision making problems, immune genetic algorithm, fuzzy decision. 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
15、尽我所知， 除文中已经标明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。 对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关 部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段 保存和汇编本学位论文。 保 密，在 年解密后适用
16、本授权书。 本论文属于 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 1 1 绪 论 梯级水电系统是电力系统中最活跃、最主要的因素，各水电站一次能源的多少基 本上决定于大自然和电站运行方式的好坏， 梯级水电系统的运行状态大体上决定了整 个电力系统的运行方式。 水电站优化调度是水力发电企业生产技术管理和电力营销中 的一项重要工作，是发挥水库水电站潜力，充分利用水电多发洁净电能，减少其它能 源消耗的有效措施。国内外实践表明，水电站优化调度一般可增加 1%7%的发电效 益。梯级水电站群上下游水力、电力联系复杂，梯级电站之间具有补偿和协调能力， 使得其运行方式灵活多变，且在电力系统的经济运行中发挥着非常重要的作用，联合 优化调度不仅能够为水电企业获得巨大的经济效益，而且还对缓解电网丰枯、峰谷矛 盾，提高电网的调峰、调频和事故备用等安全稳定运行能力以及防洪、生态环境都有 重大的影响1。 但是目前的水库优化调度大多追求
