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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108710970A(43)申请公布日2018.10.26(21)申请号201810425870.1G06N3/00(2006.01)(22)申请日2018.05.07(71)申请人华中科技大学地址430074湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人冯仲恺牛文静夏燕胡德超蒋志强陈璐覃晖莫莉周建中(74)专利代理机构华中科技大学专利中心42201代理人曹葆青李智(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法(57)摘要本发明公开了一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法,该方法包括如下步骤:在完成电站设置与参数初始化工作后,采用种群分解策略将大规模种群分解为多个互不干扰的小规模子种群,每个子种群均同时在相应线程上并行完成搜索工作;各子种群在进化过程中动态生成变异种群与交叉种群,并选择进入下一轮进化的个体,同时选择精英个体来更新外部档案集合,在个体调节计算过程中采用约束集成策略减少搜索范围;主线程收集各子种群的非劣解集并从中优选出最终的Pareto解集供调度人员决策参考。本发明可以在保证个体搜索方向多样性与种群整体质量的同时大幅缩减计算时间,在时间维与状态维上取得显著的降维效果。CN108710970ACN108710970A权利要求书1/2页1.一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法,其特征在于,包括如下步骤:S110根据水电系统优化调度目标和约束条件对个体进行编码;S120对多个子种群进行初始化获得多个初始子种群,并从每个初始子种群提取L个个体作为初始子种群对应的外部档案集合;S130用并行技术同步对多个初始子种群和每个初始子种群对应的外部档案集合进行进化操作;S140用并行技术同步对进化处理后的多个初始子种群和多个初始子种群进行选择操作;S150用并行技术同步对进化处理后的多个初始子种群和多个初始子种群进行非支配排序并获得拥挤度距离,更新多个初始子种群中的个体;根据非支配排序和拥挤度距离提取出非劣个体,并根据非劣个体和每个子种群的外部档案集合更新每个子种群的外部档案集合;S160判断是否达到迭代次数,若是,则输出每个子种群的外部档案集合,并转入步骤S170;否则,更新迭代次数,转入步骤S130;S170将所有子种群的外部档案集合合并获得全局精英集合;S180识别全局精英集合中所有个体的非支配排序,从中选取排序位于前L个的非劣个体作为最终的Pareto解集,获得最终的Pareto解集中所有非劣个体对应的详细调度信息。2.如权利要求1所述的多目标调度并行降维方法,其特征在于,所述步骤S130还包括如下子步骤:S131对外部档案集合Sl与初始种群P1利用自适应策略生成变异种群P2中所有个体;S132对外部档案集合Sl与初始种群P1利用参数时变策略与精英集合引导策略生成交叉种群P3中所有个体。3.如权利要求2所述的多目标调度并行降维方法,其特征在于,利用如下公式获得变异种群P2中所有个体:其中,表示第k次迭代时变异种群P2的第m个个体;分别表示第k次迭代时初始种群P1中的第m、ind2、ind4个个体,分别表示第k次迭代时外部档案集合Sl中的第ind1、ind3个精英个体;coe表示调节参数。4.如权利要求2或3所述的多目标调度并行降维方法,其特征在于,利用如下公式获得交叉种群P3:其中,a表示中间变量,β1为随机数;分别表示第k次迭代时初始种群P1中的第o1、o2个个体,表示第k次迭代时外部档案集合Sl中的第x1、x2个精英个体,分别表示第k次迭代时交叉种群P3中第o1、o2个个体。2CN108710970A权利要求书2/2页5.如权利要求1至4任一项所述的多目标调度并行降维方法,其特征在于,步骤S140包括如下子步骤:S141将初始种群P1、变异种群P2与交叉种群P3中的所有个体合并形成混合种群P4;S142用库容限制与出库流量限制对某个水电站在某个时段的状态值上下限进行修正,利用修正后的上下限值约束混合种群P4中个体;S143获得进行约束处理后的混合种群P4中个体中调度目标的修正值。6.如权利要求5所述的多目标调度并行降维方法,其特征在于,步骤S142中采用如下公式对某个水电站在某个时段的状态值上下限进行修正:beg其中,Vi表示水电站i在调度期初的状态;Ii,a表示水电站i在时段a的区间水量;分别表示水电站i在时段a的出库水量上限、下限;Ωi表示水电站i的直接上游水电站集合;l表示水电站i的直接上游电站序号。7.如权利要求1至6任一项所述的多目标调度并行降维