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针对水电机组传统负荷分配模型在运行时所面临的机组穿越振动区次数多、机组出力波动大的问题，该研究建立水电机组多目标多约束双层智能寻优模型。外层模型基于动态规划方法，构建多约束下机组组合优化模型；内层模型基于改进生物地理学算法，从种群个体适应度关系提出动态迁移模型，将混合交叉思想引入迁移算子自适应更新策略，同时以机组组合是否发生变化为判断条件建立机组出力波动约束，构建机组负荷分配优化模型。实例计算结果表明，与传统方法相比，所提模型收敛、寻优能力有明显提高，在负荷分配过程中可节省10.56%的耗水量，同时可有效平抑60.24%的机组平均出力波动幅度，并避免24次振动区穿越，大幅提升机组避振能力以及运行稳定性、可靠性，在水电机组实际运行过程中具有广泛的工程应用价值。 相似文献