基于遗传算法的梯级水电站群优化调度研究（Matlab代码实现）
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📋 📋 📋 本文目录如下： 🎁 🎁 🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Python代码实现
💥1 概述
中国是一个洪水多发的国家，洪涝灾害造成的社会经济损失在所有自然灾害损失中位居第一，占 60%以上。中国 10%的国土面积、40%的人口、30%的耕地、70%的农业总产值和 100 座大中城市都在受到洪涝灾害的威胁。近年来，中国通过梯级水电站群开展调节水流、拦洪蓄水、承载调水等工作，有效降低汛期洪涝灾害风险，减少水电站发电弃水，提高了水能资源利用率。当前中国流域水电站群开发的力度增强、步伐加快，大型流域水电站群规模越来越大。梯级水电站群联合调度已是实现流域水资源可持续利用和流域内库容补偿和综合利用效益的必要条件，在供水和防洪等方面得到广泛应用。合理利用流域水电站群调配洪水资源，达到防洪安全和兴利双赢的局面，是梯级
水电站群调度的研究重点。
梯级水电站群优化调度问题是系统工程优化调度领域的经典问题之一，首先将优化调度问题抽象为带约束条件的数学问题，在保证水电站安全的情况下，利用水电站群对径流的调节能力，以运筹学理论和方法为指导，制定科学合理的调度规则。梯级水电站群优化调度的方法始于 20 世纪 40 年代，经过近 80 年的研究和发展，出现很多经典有效的方法并得到广泛应用。从梯级水电站群优化调度研究方法上说，现在主要分为数学规划方法和现代启发式智能算法。
从 20 世纪末开始，现代启发式智能算法在梯级水电站群优化调度中逐渐得到应用。这些算法多始于自然环境中对各种现象的模拟，使用族群演化的方式在循环迭代过程中搜寻或求最优解。智能算法能直接处理非线性、非连续、不可导、多维等复杂问题的求解，而且优化效率一般比传统数学方法高。智能算法也有缺点，如求解需求的参数多，不同模型的参数都需试算，智能算法还易陷入局部最优。目前主要的智能算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工神经网络等。本文采用遗传算法解决之，还考虑把火电加入水电一起进行优化调度研究。
📚2 运行结果
部分运行结果：
🎉3 参考文献
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[1]韩伟.梯级水电站群优化调度研究[J].科技与创新,2022(20):4-6+13.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2022.20.002.
[2]邓海建.梯级水电站经济运行和电水优化调度探索[J].小水电,2022(04):38-42+55.