梯级水电站群优化调度python代码

### 梯级水电站群优化调度的Python代码实现 为了展示如何利用遗传算法进行梯级水电站群优化调度，下面提供了一个简化版的Python代码示例。此代码实现了基本框架并可以根据具体需求调整参数设置。 #### 遗传算法核心逻辑 ```python import numpy as np from deap import base, creator, tools, algorithms creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) toolbox = base.Toolbox() # 参数定义 GENOME_LENGTH = 10 # 基因长度代表电站数量或时间步数 POPULATION_SIZE = 50 # 种群大小 P_CROSSOVER = 0.7 # 杂交概率 P_MUTATION = 0.2 # 变异概率 MAX_GENERATIONS = 40 # 进化代数 def init_population(): """初始化种群""" toolbox.register("attr_float", np.random.rand) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=GENOME_LENGTH) population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) return population def evaluate(individual): """评估个体适应度""" # 此处应加入具体的物理模型计算能量产出或其他目标函数 energy_output = sum(individual) * GENOME_LENGTH / POPULATION_SIZE return (energy_output,) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.2) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) toolbox.register("evaluate", evaluate) population = init_population() hof = tools.HallOfFame(1) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("std", np.std) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) result, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)[^1] print(f'Best individual is {hof[0]} with fitness value of {hof[0].fitness}') ``` 该程序通过`deap`库构建了标准遗传算法流程，并针对特定场景设置了相应的配置项。需要注意的是，在真实应用场景下还需要进一步完善适应度评价机制以及引入更多工程细节如水库容量限制、上下游流量关系等[^2]。