基于多目标免疫遗传算法的梯级水库优调度研究.docx

硕士学位论文基于多目标免疫遗传算法的梯级水库优化调度研究Research on Optimal Operationof Cascade Reservoirs Based on Multi-objective Immune Genetic Algorithm摘要能源需求的飞速增长导致常规能源储量日渐枯竭，生态环境问题也愈发严重，开辟清洁可再生的新能源逐步替代常规能源已成为我国生态文明社会建设的重点。水电是一种清洁的可再生能源，在我国的能源格局中占据着重要的位置，先行和强化水电能源开发是调整我国能源结构和实施可持续发展的重要战略决策。目前我国的水电装机容量已具有较大的规模，但是现行水库的调度运行方式侧重于发挥水库的社会经济功能，对库区及下游河流的生态环境功能发挥没有提到应有的高度，导致水生态环境问题逐渐突出，同时能源结构调整的加快和电力市场改革的深化，都对水库调度提出了新的更高的要求。梯级水库优化调度可以在几乎没有增加附属设施和附加投资的情况下，更充分可观地发挥水库群总体调度能力，从而获得比单级水库优化调度更加明显的社会经济与生态环境综合效益。由于流域梯级水库是一个与特定自然与社会经济环境紧密结合的开放式复杂系统，具有高维、非线性、时变、不确定性、多目标等属性，同时随着流域梯级大规模开发利用，梯级水库目标多元化，联系复杂化已成为基本特征，传统优化调度理论不可避免出现不能最大化发挥梯级水库综合效益的局限。另外流域社会经济快速发展伴随着水电站管理和运行机制尚未健全、水生态环境状况日益下降等问题，将生态目标作为水库调度的主要目标之一势在必行，因此开展流域梯级水库多目标优化调度具有十分重要的现实意义。本论文围绕了流域梯级水库优化调度，构建了考虑生态需水目标的梯级水库多目标优化调度模型，建立了改进的多目标免疫遗传算法求解梯级水库多目标调度非劣方案集，并采用无权重和有权重的投影寻踪模型和TOPSIS寻优模型对非劣方案集进行多属性决策，得到了梯级水库多目标优化调度的最佳均衡方案。论文主要内容和研究成果如下：（1）系统总结了流域梯级水库优化调度的国内外研究动态，阐述了开展流域梯级水库多目标优化调度的必要性，明确本文的研究理论和框架；（2）阐述了梯级水库优化调度特点以及准则，构建了梯级水库优化调度常用模型。同时概括分析国内外有关河流生态需水的估算方法，在此基础上建立了以与适宜生态流量距离最小作为生态环境效益目标函数的梯级水库多目标优化调度模型。（3）简要总结了国内外常用的梯级水库优化调度求解算法，建立了基于矢量距浓度的多目标免疫遗传算法，提出了将多目标免疫遗传算法应用于梯级水库多目标优化调度的求解步骤；（4）简要介绍了常用的多属性决策方法，提出了基于VIGA的投影寻踪评价模型和TOPSIS方案优选模型的无权重和有权重多属性决策方法，详细阐述了两种模型求解的步骤。确定了梯级水库多目标调度方案的多属性决策指标集，并给出了调度方案多属性决策的方法步骤；（5）以棉花滩、青溪梯级水库为例，估算了青溪水库下游河道所需的最小生态流量和适宜生态流量，构建了考虑河流下游生态需水要求的梯级水库多目标优化调度模型，采用MOVIGA和NSGA-2对模型求解得到非劣调度方案集，分别采用无权重和基于权重的VIGA-PP和TOPSIS对方案集进行多属性决策，得到水库相对最优调度方案，与单目标发电优化调度对比进行方案合理性分析，并对进一步提高水资源利用效益提出了相应的建议。关键词：梯级水库、优化调度、河道生态需水、多目标免疫遗传算法、多属性决策AbstractThe rapid growth in energy demand has seen the increasing depletion of conventional fuels and the worsening environmental problems. Developing clean, renewable energy is becoming the focus of social construction of ecological civilization.As a clean and renewable energy, hydropower occupies an important position in China’s energy pattern, thus developing hydropower vigorously and preferentially is an inevitable strategy choice for adjustment of the energy structure and the implementation of sustainable development.