[发明专利]一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统

权利要求书

1.一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法，其特征在于，包括：

(1)基于参与计算的水电站确定梯级水电站的拓扑关系，并将各水电站在不同时段的水位作为状态变量，采用串联方式编码个体，获得初始种群，将初始种群作为当前种群，其中，初始种群中的任意个体的元素分别是从上游到下游各水电站在调度周期内的水位值；

(2)根据当前种群中所有个体的适应度更新当前种群中的个体极值及当前种群的全局极值，其中，个体极值表示个体所经历的最好位置，全局极值表示当前种群中所有个体经历的最好位置；

(3)由当前种群中的个体极值及当前种群的全局极值，采用正余弦算法进化策略更新当前种群中所有个体的位置；

(4)对于当前种群中的任意一个个体，获取当前种群的位置中心，从当前种群中随机选定第一个体和第二个体，将当前种群的位置中心与第一个体的位置相减得到的差分矢量随机调整后叠加至第二个体的位置以生成变异个体，若变异个体的适应度有所提升，则用变异个体替换当前个体；

(5)对于当前种群中的任意一个个体，根据随机从当前种群中选择的个体及邻域搜索下标生成新个体，若新个体的适应度有所提升，则用新个体替换当前个体；

(6)若预设随机数小于搜索概率，则从当前种群中随机选择若干个个体构成临时种群，更新临时种群中的各个体位置，若更新次数没有达到最大更新次数，则继续更新临时种群中的各个体位置，直至更新次数达到最大更新次数，用最终得到的临时种群随机替换当前种群中的个体，形成下一代种群；

(7)增加种群迭代次数，若当前种群迭代次数不大于预设最大迭代次数，则将下一代种群作为当前种群，并返回执行步骤(2)，否则，由最后一次迭代得到的当前种群的全局最优个体得到各水电站在不同时段的最优调度过程；

其中，步骤(3)包括：

由更新当前种群中所有个体的位置，其中，为第k+1代种群中第i个个体位置；c₁为中间变量，且r₂表示在[0,2π]区间均匀分布的随机数；r₃表示在[0,2]区间均匀分布的随机数；r₄表示在[0,1]区间均匀分布的随机数，为预设最大迭代次数，表示第k代种群中的第i个个体，gBest^k表示第k代种群的全局极值；

步骤(5)包括：

对于第k代种群中的第i个个体随机从第k代种群中选择个体(α≠i)与邻域搜索下标y，y＝floor(r₆×N×T)，floor表示取整函数，r₆表示在[0,1]区间均匀分布的随机数，以生成新个体其中，

由根据新个体的适应度与个体的适应度之间的关系进行调整，表示中第j个元素；是[-1,1]中均匀分布的随机数；j表示元素下标，1≤j≤N×T；表示的适应度，N表示电站的最大序号，T表示时段的最大序号，表示中第j个元素，表示中第y个元素,表示中第y个元素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第k代种群中的第i个个体的位置为：其中，N表示水电站数目；T表示时段数目；表示中第j个元素，且有1≤i≤M，1≤j≤N×T；为中第n个水电站在第t个时段的水位；n表示电站序号，n＝1,2,…,N；t表示时段序号，t＝1,2,…,T；r₁为[0,1]区间均匀分布的随机数；为第n个水电站在第t个时段的水位上限；为第n个水电站在第t个时段的水位下限，M表示种群中的个体数目。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第k代种群中第i个个体的适应度为：其中，P_n,t为第n个水电站在第t个时段的出力；Δ_t为第t个时段的小时数；D为约束条件数目；A_d为第d个约束的破坏程度；C_d为第d个约束的惩罚系数；G_d表示中第d个约束的对应取值；为第d个约束的取值上限；为第d个约束的取值下限。