改进多目标布谷鸟算法的梯级水电站优化调度

为有效求解梯级水电站多目标联合优化问题,充分发挥水电的发电效益和容量效益,提出一种新型的改进多目标布谷鸟算法(IMOCS)。针对传统布谷鸟算法存在收敛速度慢的问题,将动态发现概率和步长融入到算法中,并结合非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序思想以及拥挤距离维护外部档案集策略,提出IMOCS;通过测试函数验证了所提算法的有效性。将IMOCS应用到乌江梯级水电站多目标优化调度中,得到了分布均匀的非劣调度方案集。最后通过模糊决策模型,主客观确定目标权重法,从非劣解集中选择一个折中方案,得到各水电站发电用水过程。结果表明,调度方案合理、可靠,且均能满足各项约束条件。梯级水电站优化调度采用IMOCS具有较大的实用意义。