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小水电作为清洁可再生能源,是农村电力能源系统的重要组成部分。随着我国水电工程建设的不断推进,建立合理的水电站优化调度模型和研究高效的优化算法进行求解,对于提高水能资源利用率,实现可持续发展有着重要的意义。随着小水电运行管理由常规调度向智能优化调度发展,梯级小水电群优化调度需要考虑多目标的协调,建立多目标优化调度模型;同时也需要研究合适的优化算法对模型进行求解。本文首先研究并改进了新兴的水波优化算法,提出了基于模拟退火的自适应水波优化算法;基于小水电群多目标优化调度问题,进一步将单目标水波优化算法扩展为多目标水波优化算法;最后建立了基于流域实际情况的梯级小水电群优化调度模型,并且采用多目标水波优化算法求解。本文的主要工作如下:(1)提出了基于模拟退火的自适应水波优化算法。针对水波算法未能有效利用迭代进化过程中信息的问题,提出波长系数自适应调整策略;针对存在早熟收敛的问题,加入模拟退火算法的思想,增强了跳出局部最优的能力,提高了算法的综合性能。该算法也为求解小水电优化调度问题提供了新的思路。(2)为了更加高效求解高维多目标问题,基于水波优化算法框架简单、参数较少、易于调整的特点,将其扩展为多目标优化算法:提出了基于模拟退火的自适应多目标水波优化算法。该算法引入最大最小适应度函数选取最优解,提出截断式保留策略结合模拟退火的思想维护外部档案集,提出自适应调整波长策略提高算法搜索效率。测试结果表明,解集更接近真实Pareto前端。为小水电群多目标优化调度提供了新方法。(3)讨论小水电优化调度的一般性原则,不同调度原则所产生的结果分析。然后基于调度原则和实际情况,针对泸水河流域混联梯级小水电群建立了综合考虑发电量最大化、保证生态溢缺水量最小、保证下游灌溉用水的多目标优化调度模型。最后采用提出的多目标水波优化算法对模型求解,得到优化调度结果,为水电站运行提供一定参考和建议。(4)结合上文理论方法和实地调研,设计开发了梯级小水电群智能调度管理系统,为水电站运行维护和优化调度提供了更加智能的平台。最后对全文进行总结,并提出了进一步的研究方向。