【摘 要】
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针对NSGA-Ⅱ应用于梯级水电站优化调度存在大量非可行解影响寻优效率的问题，考虑相邻阶段相互制约关系，提出基于个体面临时段双向约束技术改进的NSGA-Ⅱ。以龙江-瑞丽江流域的龙江水电站（上游）与瑞丽江一级水电站（下游）为例，建立多目标联合优化调度模型，优选典型年最优调度方案并与水电站独立调度对比。结果表明，改进算法解决了非可行解参与进化甚至收敛于非可行Pareto前沿的问题；随着来水渐枯，典型年P
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFC0400902,2016YFC04009010）； 国家自然科学基金（51609140,51809252）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（Y519007）；
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针对NSGA-Ⅱ应用于梯级水电站优化调度存在大量非可行解影响寻优效率的问题，考虑相邻阶段相互制约关系，提出基于个体面临时段双向约束技术改进的NSGA-Ⅱ。以龙江-瑞丽江流域的龙江水电站（上游）与瑞丽江一级水电站（下游）为例，建立多目标联合优化调度模型，优选典型年最优调度方案并与水电站独立调度对比。结果表明，改进算法解决了非可行解参与进化甚至收敛于非可行Pareto前沿的问题；随着来水渐枯，典型年Pareto前沿范围趋于缩小，龙江水电站汛期蓄水时间逐渐提前，枯水期水位下降时间滞后；与独立调度相比，联合调度的径流补偿作用使龙江水电站发电量略有减小，而系统总发电量增加3.47%～10.02%,也显著降低了瑞丽江一级水电站枯水期弃水量。
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