35、水库运行策略的多目标优化

水库运行策略的多目标优化

1. 水电总发电量目标函数

水电总发电量目标是在整个分析期 $T$ 内，使每个时间步 $t$ 所产生的功率 $P_t$ 之和最大化。目标函数 $OF3$ 的定义如下：
$OF3 = \sum_{t=1}^{T}P_t$
其中，$P_t$ 的计算公式为：
$P_t = \eta\gamma H_t q_{turb,t}$
$\eta$ 是水轮机效率，它是流量的函数，即 $\eta = f (q_{turb,t})$。$\gamma$ 是水的比重，$H_t$ 是水头，它取决于水库水位和水轮机轴的高程，$q_{turb,t}$ 是通过水轮机的流量（$m^3/s$）。由于使用的优化模块仅适用于最小化目标，因此在优化器中对 $OF3$ 应用了 -1 的转换因子。

在水电厂中，除了总发电量，还有其他重要指标，如可靠能源，可用于评估系统的能源安全性。由于哈蒂略水电厂的装机容量相对较小，本研究仅考虑总能源这一目标，不过在结果评估中仍会对可靠能源指标进行分析。

2. 优化与计算细节

2.1 优化方法

本研究在 2009 - 2019 年的分析期内对水库运行模型进行优化，采用机器学习（ML）模型的参数作为决策变量，这种方法属于直接搜索策略（DPS）方法，优化器作用于代表运行策略的函数参数，即 ML 模型的参数。

2.2 优化算法

使用了两种进化算法（EAs）来优化运行模型，分别是 NSGA II 和 MOEA / D。同时，还使用了 JMETALPY 这一用 Python 开发的多目标优化环境，它包含了一系列不同的多目标和单目标优化算法模块。将