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申请/专利权人：贵州黔源电力股份有限公司;华中科技大学;华电电力科学研究院有限公司

摘要：本申请属于水电能源优化领域，具体公开了一种基于多目标鲸鱼算法的水光互补系统优化调度方法，包括：以约束条件集作为解空间，通过初始化多目标函数生成初始种群，多目标函数用于表征水光互补系统的多个优化目标，约束条件集用于表征水光互补系统的多项约束，种群中的个体用于表征各水库的上游水位；基于多目标函数，计算初始种群中个体适应度以及获取初始种群的非支配排序结果；基于初始种群的非支配排序结果，从初始种群中筛选出非劣解并放入归档集；基于待更新种群中个体适应度，持续迭代更新种群，直至满足结束条件，能够快速地确定最优解集作为水光互补系统的调度参考方案，实现针对水光互补系统高效地执行多目标优化调度。

主权项：1.一种基于多目标鲸鱼算法的水光互补系统优化调度方法，其特征在于，包括：以约束条件集作为解空间，通过初始化多目标函数生成初始种群，多目标函数用于表征水光互补系统的多个优化目标，约束条件集用于表征水光互补系统的多项约束，种群中的个体用于表征各水库的上游水位；基于所述多目标函数，计算所述初始种群中个体适应度以及获取所述初始种群的非支配排序结果；基于所述初始种群的非支配排序结果，从所述初始种群中筛选出非劣解并放入归档集；基于待更新种群中个体适应度，持续迭代更新种群，直至满足结束条件，首轮迭代中所述初始种群作为所述待更新种群；所述迭代更新种群包括：基于所述待更新种群中个体适应度，通过鲸鱼优化算法更新种群中个体的位置，获取更新个体位置后的种群，以及对所述更新个体位置后的种群执行交叉变异操作，获取新一代种群；对所述新一代种群和所述更新个体位置后的种群进行合并，获取合并种群，并基于所述合并种群的非支配排序结果，确定下一代种群，所述下一代种群作为下一轮迭代中的待更新种群；基于所述合并种群的非支配排序结果，更新所述归档集；判断是否满足结束条件，若是则输出归档集作为最优解集，否则继续迭代更新种群，所述最优解集中的个体作为所述水光互补系统的水库调度参考方案；所述对所述更新个体位置后的种群执行交叉变异操作，获取新一代种群，包括：确定各个个体对应的交叉变异系数；基于所述更新个体位置后的种群和各个个体对应的交叉变异系数，通过差分进化算法DE的交叉变异策略，生成所述新一代种群；所述交叉变异系数包括缩放因子F和交叉概率CR；在对每个个体进行交叉变异操作之前，还包括通过以下公式更新缩放因子F和交叉概率CR： ； ；其中，是0到1之间的四个相互独立的随机数；和是F的最小值和最大值；和是CR的最小值和最大值；和是介于0和1之间的阈值；和的下标表示个体的编号；所述基于所述合并种群的非支配排序结果，更新所述归档集，包括：基于所述合并种群的非支配排序结果，从所述合并种群中选择非劣解放入所述归档集中，并从所述归档集中删除被支配的个体；在从所述归档集中删除被支配的个体之后，还包括：若所述归档集的个体数量大于规定值，则通过截断操作删除所述归档集中个体，以控制所述归档集的个体数量小于或等于所述规定值；所述多目标函数包括：第一目标函数和第二目标函数，所述第一目标函数以发电量最大化作为优化目标，所述第二目标函数以时段最小出力最大化作为优化目标；所述约束条件集包括：水量平衡约束条件、水位约束条件、下泄流量约束条件、水电站出力约束条件、光伏输出功率约束条件和外送通道约束条件；所述满足结束条件是满足以下条件中的任意一项：达到最大迭代次数；或，所述归档集中个体的适应度值收敛。

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