艾学山
Pareto前沿 变惩罚系数法 多目标模型 水利 水利工程 水力模型 水库调度 水文 水文模型
Publisher: 水力发电学报
Published: Dec 28, 2017
水库多目标调度模型及算法研究
艾学山，董 祚，莫明珠
（武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉430072）
摘 要：协调水库发电、灌溉和生态环境效益是众多水库决策者面临的棘手问题。本文以考虑发电保证率要求的总发电量最大、下游灌溉和生态流量需水满足度最大为目标建立水库多目标调度模型，以动态规划和离散微分动态规划为计算核心，在分别对发电保证率、灌溉需水满足度和生态环境需水满足度建立惩罚函数的基础上，提出求解多目标模型的变惩罚系数法（VPC），并应用 VPC 法进行模型求解，通过筛选得到多目标非劣解的 Pareto 前沿。通过与非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）计算结果进行对比，表明 VPC 算法可以得到更高质量的非劣解集。
实例研究表明，该模型和求解方法具有较好的适应性和较强的实用价值，可以为水库调度管理者提供重要的决策参考。
关键词：水库调度；多目标模型；变惩罚系数法；Pareto 前沿
中图分类号：TV697.1
文献标识码：A
DOI：10.11660/slfdxb.20171203
Description:
水库多目标调度模型及算法研究
艾学山，董 祚，莫明珠
（武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉430072）
摘 要：协调水库发电、灌溉和生态环境效益是众多水库决策者面临的棘手问题。本文以考虑发电保证率要求的总发电量最大、下游灌溉和生态流量需水满足度最大为目标建立水库多目标调度模型，以动态规划和离散微分动态规划为计算核心，在分别对发电保证率、灌溉需水满足度和生态环境需水满足度建立惩罚函数的基础上，提出求解多目标模型的变惩罚系数法（VPC），并应用 VPC 法进行模型求解，通过筛选得到多目标非劣解的 Pareto 前沿。通过与非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）计算结果进行对比，表明 VPC 算法可以得到更高质量的非劣解集。
实例研究表明，该模型和求解方法具有较好的适应性和较强的实用价值，可以为水库调度管理者提供重要的决策参考。
关键词：水库调度；多目标模型；变惩罚系数法；Pareto 前沿
中图分类号：TV697.1
文献标识码：A
DOI：10.11660/slfdxb.20171203