小水電群生態(tài)智能調度算法研究與系統(tǒng)開發(fā)——以瀘水河流域為例.pdf

1、興建水利為人們的生活帶來了巨大的便利，在促進社會經濟的同時也伴隨了一系列河流生態(tài)問題。衡量其生態(tài)因素最為重要的指標為生態(tài)徑流值，傳統(tǒng)的水文學法是利用已有的歷史水文資料來計算生態(tài)流量。小水電的徑流數(shù)量級一般較小，受極端天氣影響造成的水位波動大，容易造成計算結果大幅度偏差,給河流生態(tài)帶來災難性的破壞。本文提出了一種新的生態(tài)徑流值計算方法----雙重四分位生態(tài)流量計算法；優(yōu)化多目標灰狼算法，引入了模擬退火機制，重新定義領頭狼選擇機制；最后將雙

2、重四分位生態(tài)流量計算法與基于模擬退火的多目標灰狼算法應用到小水電的生態(tài)優(yōu)化調度中，對小水電站進行長期多目標生態(tài)調度（發(fā)電量最大和生態(tài)需水保證率最大為目標）。
　　本文的主要工作如下：⑴針對瀘水河流域具體情況，提出一種新的生態(tài)徑流值計算方法----雙重四分位生態(tài)流量計算法。該方法實測瀘水河流域生態(tài)徑流量，對多年徑流數(shù)據進行嚴格的數(shù)據處理，根據豐水月和枯水月的劃分，利用雙重四分位生態(tài)徑流計算法計算出社上電站和東谷電站的適宜生態(tài)徑流值與

3、基本生態(tài)徑流值，最后并通過盒狀圖展示兩個電站的多年月徑流量，并對用雙重四分位生態(tài)流量計算法計算出的適宜生態(tài)徑流值與常用的水文學方法Tennant法進行驗證。⑵討論了小水電優(yōu)化調度的一些原則，對于不同的調度原則會產生不同的調度方案及結果。分析了常用調度方案，建立了考慮生態(tài)因素的調度模型及其約束條件。接著針對梯級混聯(lián)小水電群建立了綜合考慮發(fā)電量、生態(tài)需水保證率最大等目標的多目標優(yōu)化調度模型，并且介紹了相應的各項約束條件。本文中，針對瀘水河流

4、域小水電群調度的實際狀況，分析現(xiàn)有常用的調度方案，構建了考慮生態(tài)因素的多目標優(yōu)化調度模型及其約束條件，并將調度模型應用于瀘水河流域。⑶提出了一種改進的多目標灰狼算法（SAMOGWO），相比較原有的算法，多目標灰狼算法結合模擬退火算法優(yōu)化，重新定義領頭狼選擇機制，促使算法具有較強的全局搜索能力和較快收斂速度，使其非支配解集更加均勻，其算法的延展性也更好。最后將雙重四分位生態(tài)流量計算法與基于模擬退火的灰狼算法應用到小水電的生態(tài)優(yōu)化調度中，對