基于NSGA-Ⅲ优化算法的梯级水电和火电机组的联合多目标调度研究附Matlab代码

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在 “双碳” 目标与新型电力系统建设背景下，梯级水电（清洁、可再生但出力受来水影响）与火电机组（稳定、可控但高碳排放）的联合调度成为平衡能源供应、经济性与环保性的核心手段。传统单目标调度（如最小化发电成本）已无法满足 “经济 - 环保 - 安全” 多维度需求，而常规多目标优化算法（如 NSGA-Ⅱ）在处理 3 个及以上目标时易出现解集分布不均、收敛性差等问题。本文引入NSGA-Ⅲ（非支配排序遗传算法 Ⅲ），通过其基于参考点的选择机制，高效求解梯级水电 - 火电机组联合调度的多目标优化问题，为电力系统调度提供兼具可行性与 Pareto 最优性的决策方案。

一、研究背景与核心问题

（一）梯级水电 - 火电机组联合调度的需求特性

梯级水电与火电机组的技术特性差异显著，联合调度需同时满足系统级约束与机组级约束，核心需求可概括为三方面：

1. 多目标协同优化：

• 经济性目标：最小化总发电成本（火电机组燃料成本、启停成本 + 水电厂运维成本）；

• 环保性目标：最小化碳排放总量（火电机组 CO₂、SO₂排放，水电近似零排放）；

• 安全性目标：保证电力供需平衡（机组出力跟踪负荷曲线）、梯级水库水位在安全区间（避免漫坝或干涸）、火电机组出力在允许范围（避免频繁启停或过载）。

1. 梯级水电的复杂性：

• 水文耦合性：上游水库泄水为下游水库来水，需考虑梯级间水流传播时间（如 12-24 小时）；

• 季节波动性：丰水期水电出力过剩需弃水调节，枯水期需火电补能，平水期需协同分配负荷。

1. 火电机组的约束刚性：

• 出力爬坡约束：单位时间内出力变化率≤5%-10%（避免锅炉压力骤变）；

• 启停成本约束：火电机组启停一次成本高达数万元，需减少不必要的启停；

• 最小技术出力约束：火电机组最低出力≥额定容量的 30%-50%（避免熄火）。

（二）传统调度方法的局限性

当前联合调度研究中，传统方法难以应对多目标与复杂约束的耦合问题：

1. 加权求和法（单目标转化）：

• 将多目标转化为 “权重 × 目标值” 的单目标函数，但权重确定依赖专家经验（如碳排放权重主观性强），且无法生成 Pareto 最优解集（仅得到单个最优解），难以支持调度决策的多场景选择。

1. NSGA-Ⅱ 算法（多目标优化）：

• 基于拥挤度排序维护解集多样性，但在 3 个及以上目标时，拥挤度计算精度下降，易出现解集 “退化”（部分目标被忽略，如过度追求成本最低导致碳排放超标）。

1. 静态调度假设：

• 传统模型多基于历史来水数据或预测均值，未考虑来水不确定性（如暴雨、枯水突发现象），导致实际调度时需频繁调整，偏离最优方案。

（三）NSGA-Ⅲ 算法的适配性

NSGA-Ⅲ 算法通过参考点引导的选择机制，完美适配梯级水电 - 火电机组联合调度的多目标需求：

1. 多目标处理能力：

• 引入预设参考点（如均匀分布在目标空间的 30-50 个点），通过 “参考点关联度” 选择个体，避免高维目标下解集分布不均，确保经济性、环保性、安全性目标均被兼顾。

1. 收敛性与多样性平衡：

• 保留 NSGA-Ⅱ 的非支配排序机制（优先选择非支配解），同时通过参考点控制解集在目标空间的覆盖范围，避免陷入局部最优（如避免为降低成本过度依赖火电导致碳排放激增）。

1. 复杂约束兼容性：

• 支持非线性约束（如梯级水库水位 - 出力曲线、火电机组燃料成本曲线）的嵌入，可通过罚函数法处理违反约束的个体（如水库水位超限则增加目标函数惩罚项），确保解集可行性。

二、核心理论基础：NSGA-Ⅲ 优化算法

NSGA-Ⅲ 算法由 Deb 等人于 2014 年提出，是 NSGA-Ⅱ 的高维目标优化升级版本，核心改进在于用参考点选择替代拥挤度排序，流程分为 “初始化 - 非支配排序 - 参考点关联 - 选择 - 交叉变异” 五步。

四、模型优化与研究展望

（一）模型优化方向

1. 不确定性处理：

• 引入随机规划或鲁棒优化，考虑来水预测误差（如 ±20%）、负荷预测误差（如 ±10%），构建 “两阶段 NSGA-Ⅲ 模型”（第一阶段确定基础调度方案，第二阶段根据实际情况调整），提升模型鲁棒性。

1. 多能源协同扩展：

• 加入风电、光伏等新能源出力（间歇性、波动性），目标函数增加 “弃风弃光率最小化”，约束条件加入新能源出力预测区间，实现 “梯级水电 - 火电 - 新能源” 多能互补调度。

1. 调度周期延长：

• 将日调度扩展至月 / 季调度，考虑梯级水库的长期水量平衡（如枯水期水库蓄水保障、丰水期弃水控制），引入 “水库年发电量最大化” 目标，平衡短期与长期效益。

（二）研究展望

1. 实时调度应用：

• 基于边缘计算技术，将 NSGA-Ⅲ 算法部署至调度终端，实现 “分钟级” 实时优化（如每 15 分钟更新一次调度方案），应对新能源出力与负荷的快速变化。

1. 碳排放交易耦合：

• 引入碳排放权交易机制，目标函数中 “碳排放成本” 替换为 “碳排放权购买成本 - 剩余碳排放权出售收益”，量化碳排放的经济价值，为电力系统低碳转型提供经济激励。

1. 数字孪生融合：

• 构建梯级水电 - 火电系统的数字孪生模型，实时映射物理系统状态（如水库水位、机组运行参数），通过 NSGA-Ⅲ 算法进行 “虚拟仿真 - 优化 - 物理执行” 闭环调度，提升调度精度与效率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谢云东,章四龙,王红瑞,等.基于NSGA-Ⅱ算法的硗碛水电站多目标调度研究[J].中国农村水利水电, 2022(3):207-211.

[2] 李咸善,范雨萌.基于CE-PSO算法的风、火、梯级水电系统联合优化调度[J].电力科学与工程, 2019(2):6.DOI:CNKI:SUN:DLQB.0.2019-02-001.

[3] 崔海波.基于NSGA-Ⅱ的炮兵群火力分配问题研究[D].国防科学技术大学[2025-12-04].DOI:10.7666/d.y1796008.

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