摘 要
水电站优化调度是实现水资源高效利用和能源可持续发展的重要研究领域，其核心在于通过科学方法平衡发电效益、生态环境保护及水库运行安全等多目标需求。针对传统优化算法在处理复杂约束条件和非线性目标函数时存在的局限性，本文提出了一种基于遗传算法的水电站优化调度模型。该模型以最大化发电量和最小化环境影响为双重目标，结合遗传算法的全局搜索能力和自适应调节机制，有效解决了多水库系统中复杂的时空耦合问题。研究选取某大型流域梯级水电站为案例，构建了包含水文特性、机组性能及调度规则在内的综合数学模型，并通过改进交叉与变异算子提升算法收敛速度和解的质量。结果表明，所提方法能够在满足各类约束条件下显著提高发电效益，同时兼顾生态流量要求，展现出良好的鲁棒性和适用性。与传统动态规划方法相比，遗传算法在求解大规模优化问题时表现出更强的计算效率和稳定性。本研究的主要创新点在于将改进遗传算法应用于多目标水电站调度场景，实现了经济效益与生态效益的协调统一，为实际工程提供了理论支持和技术参考，对推动智能调度技术的发展具有重要意义。关键词：水电站优化调度；遗传算法；多目标优化；生态流量；改进交叉与变异算子
目 录
摘 要 I
1 绪论 1
1.1 水电站优化调度的研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状分析 1
1.3 遗传算法在水电站调度中的应用方法 2
2 遗传算法基础及其改进策略 3
2.1 遗传算法的基本原理与流程 3
2.2 遗传算法的关键参数分析 3
2.3 针对水电站调度的遗传算法改进措施 4
2.4 改进遗传算法的性能评估方法 4
2.5 遗传算法改进的实际意义 5
3 水电站优化调度模型构建 6
3.1 水电站调度问题的数学描述 6
3.2 目标函数与约束条件的设计 6
3.3 模型参数的选择与优化 7
3.4 模型适用性分析与验证 7
3.5 模型构建中的关键问题探讨 8
4 基于遗传算法的水电站调度优化实践 9
4.1 实验数据与案例选取 9
4.2 遗传算法在实际调度中的应用步骤 9
4.3 调度结果分析与对比评价 10
4.4 算法性能优化与改进方向 10
4.5 实践中遇到的问题及解决策略 11
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
