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物理

本发明公开了一种基于预测机制和储能机制的多目标实时调度方法，在进行多目标实时调度时，本发明首先通过对多个调度目标的历史数据进行分析，并对未来一段时间内的数据进行预测与处理，得到预测数据。并引入储能机制解决多目标调度过程中的出现的资源不足的问题。最后，依据预测得到的数据以及储能机制，使用快速精英非支配排序遗传算法达到实时调度的目的。

1.一种基于预测机制和储能机制的多目标实时调度方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预测的电力负荷需求数据以及船舶预计到达时间，并根据所述电力负荷需求数据以及所述船舶预计到达时间，对调度时段内的水位进行初始化，得到初始种群，其中，所述初始种群为每一个调度时段内的水位； 对所述初始种群进行约束性修正，得到修正后的种群，并获取航运目标以及电网调峰目标，根据所述航运目标与所述电网调峰目标，确定船舶通行条件，并基于船舶通行条件判断是否利用储能装置发电； 对修正后的种群基于发电效益最优和通航效益最优进行非支配分层排序、使用遗传算法的选择、交叉与变异操作，生成一个新群体，并对生成的新群体以发电效益最优和通航效益最优进行非支配分层排序和等级划分； 根据等级划分对修正后的种群进行选择，直到选择的种群数量等于初始种群的个数，确定终止条件，并在满足终止条件时，输出结果，所述结果为经过调度后水电站每一时段的水位。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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