CN114722709B - 兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统，能够使梯级水库群发电与电网需求更加协调，推动梯级水库群充分利用水能资源。兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法包括：步骤1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型；步骤2.采用结合惩罚因子的DDDP‑SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集；步骤3.根据非劣解集，确定梯级水库群优化调度的最佳解。
Description
技术领域
本发明属于水库调度技术领域，具体涉及兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统。
技术背景
截至2020年底，中国水电装机为3.7亿千瓦，约占全国发电总装机容量的17％；发电量约为12140亿千瓦时，虽仅占全部发电量的16.4％，但在全部可再生能源发电量中占比超过60％。当前和今后一个时期，水电仍将是可再生能源发电的主力军。水电开发在中国能源转型升级、实现碳减排和碳中和目标中仍将发挥重要作用。
近年来，我国不断有大型水电站水库投产运行，形成了众多梯级水电站水库群，对提高水能资源，缓解能源紧张局面具有重要作用。开展梯级水库联合优化调度既符合梯级水库群工程效益充分发挥的需求，同时对进一步探索和完善梯级水库群联合调度理论和方法体系具有十分重要的意义。
梯级水库群优化调度是一个多目标、多维、动态、具有多约束条件的、高度非线性的复杂优化问题。传统的动态规划(DP)在求解过程中易出现维数灾现象。通过国内外学者的大量研究，现已应用较多的梯级水库群优化调度方法主要有两种，一种是基于DP及其发展的一些算法如基于离散微分动态规划(DDDP)或逐步优化算法(POA)的逐次逼近法(-SA)；另一种是现代智能算法如遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)等。
目前大多数智能算法在水库优化调度中存在早熟和易收敛于局部极值问题，加上面对尤其长系列、水库群以及复杂目标形式的优化调度问题时，智能算法的搜索速度较慢、易于陷入局部最优以及分布不易控制，在实际应用中，智能算法的应用结果也不稳定。
在梯级水库优化调度中，发电出力与电网负荷需求的适应性是梯级水库群调度领域亟待解决的关键问题。
发明内容
基于上述背景，本发明提出了一种兼顾梯级发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统，能够使梯级水库群发电与电网需求更加协调，推动梯级水库群充分利用水能资源。
为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
<方法>
本发明提供一种兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型；
步骤2.采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集；具体包括如下子步骤：
步骤2-1.输入历史入流资料和水库起始水位等初始条件；
步骤2-2.设置算法寻优目标为梯级总出力加上带有非线性惩罚的出力之和：
式中，Nt表示t时段的总出力，Nd表示适量大的设计出力，p为惩罚因子，A为指数型惩罚的底数(非线性)；
步骤2-3.建立各惩罚因子与对应目标的相关关系，根据此关系选取各惩罚因子的取值范围，并在该范围内按照变化梯度均匀选取多个离散的惩罚因子，组成集合P作为算法参数，并根据计算精度要求选取各时段水位增量步长、增量数、增量缩小精度等；
步骤2-4.将步骤2-3所得各惩罚因子p∈P的离散取值进行字典序组合并代入结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解，得到对应于每一个惩罚因子p的最优解结果；
步骤2-5.根据步骤2-4所得所有惩罚因子p的最优解结果，确定最小出力的变化趋势，进而确定惩罚因子的大致变化范围，在该变化范围内均匀离散惩罚因子，形成新的惩罚因子集合P*；
步骤2-6.将P更新为P*代入模型，再次执行步骤2-4，再利用非劣解筛选技术获得模型最终的非劣解集；
步骤3.根据非劣解集，确定梯级水库群优化调度的最佳解。
优选地，本发明提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，还可以具有以下特征：在步骤1中，构建的梯级水库群多目标优化调度数学模型为：
式中，E为调度期内水库群的总发电量；Ki为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Qfd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；Hi(t)为i水电站在t时段的发电水头；Dt为t时段的单位计算时段长；Nmin为T时段内梯级最小出力；Ni(t)为t时段i水库的出力。
优选地，本发明提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，还可以具有以下特征：在步骤1中，综合利用要求包括水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束；
水量平衡约束：Vi(t+1)＝Vi(t)+3600×(Qrk,i(t)-Qck,i(t))Dt (3)
水位约束：
出力约束：
边界约束：Zi(0)＝Zstart,i,Zi(T)＝Zend,i (6)
流量约束：
非负约束：各变量非负；
式中，Vi(t)为i水电站在t时段的蓄水量；Qrk,i(t)、Qck,i(t)和qi(t)分别为i水电站在t时段的入库流量、出库流量和区间入流量；分别为i水电站在t时段水位允许的最小值和最大值；/>分别为i水电站在t时段机组出力允许的最小值和最大值；Zstart,i、Zend,i分别为i水电站调度期的始、末水位；/>分别为i水电站在t时段水库允许的最小和最大下泄流量。
优选地，本发明提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，还可以具有以下特征：在步骤2-4中，针对每一个惩罚因子取值p∈P：
①对水库自上游到下游逐库进行结合惩罚因子的DDDP优化，在计算目标函数值时保持其他库调度过程不变，使目标函数值由受回水影响的上游水库、下泄流量改变的下游水库以及本库DDDP寻优对应的数值组成；
②重复①至目标函数值收敛至精度ε，得到对应于p的最优解结果。
优选地，本发明提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，还可以具有以下特征：在步骤2-4中，结合惩罚因子的DDDP-SA算法在求解包含最小出力最大目标时考虑初始解影响，综合多种初始解策略，选用各水库按各时段出力最大发电方式顺序递推策略的初始解，如此取得的效果最佳。
优选地，本发明提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，还可以具有以下特征：在步骤3中，采用逼近理想解排序法(TOPSIS法)确定最佳解。
<系统>
进一步，本发明还提供梯级水库群调度系统，其特征在于，包括：
历史资料获取部，获取梯级水库群历史入流资料；
模型构建部，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型；
调度非劣解获取部，采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集；具体包括：
步骤2-1.读取历史入流资料并设置初始条件；
步骤2-2.设置算法寻优目标为梯级发电量加上带有非线性惩罚的梯级总出力之和：
式中，Nt表示t时段的总出力，Nd表示适量大的设计出力，p为惩罚因子，A为指数型惩罚的底数；
步骤2-3.建立惩罚因子与对应目标的相关关系，根据此关系选取惩罚因子的取值范围，并在该范围内按照变化梯度均匀选取多个离散的惩罚因子，组成集合P作为算法参数；
步骤2-4.将惩罚因子p∈P的离散取值代入结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解，得到对应于每一个惩罚因子p的最优解结果；
步骤2-5.根据步骤2-4所得结果，确定最小出力的变化趋势，进而确定惩罚因子的变化范围，在该范围内均匀离散惩罚因子，形成新的惩罚因子集合P*；
步骤2-6.将P更新为P*代入模型，再次执行步骤2-4，得到最终的非劣解集；
最佳解确定部，根据非劣解集，确定梯级水库群优化调度的最佳解；
调度部，基于最佳解确定部确定的最佳解调控水库和水电站的相应运行装置执行相应的发电调度操作以达到相应最佳运行条件；以及
控制部，与历史资料获取部、模型构建部、调度非劣解获取部、最佳解确定部、调度部均通信相连，控制它们的运行。
优选地，本发明提供的水库调度系统，还可以包括：输入显示部，与控制部通信相连，根据操作指令显示相应的信息。
优选地，本发明提供的水库调度系统，还可以具有以下特征：输入显示部能够对历史资料获取部获取的历史资料、确定的流域基本情况和综合利用要求以及模型构建部构建的模型进行显示，还能够对调度非劣解获取部设置的初始条件、选取的集合P、所有惩罚因子p的解结果、最小出力变化趋势和惩罚因子变化范围、新的惩罚因子集合P*、最终的非劣解集以列表或者数据图的方式进行关联显示，并能够对最佳解确定部确定的最佳解以列表或者数据图的方式进行显示，而且能够对调度部调控运行装置执行的发电调度操作以列表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。
优选地，本发明提供的水库调度系统，还可以包括：监测部，与控制部和各水库及水电站的运行传感装置通信相连，监测各水库和水电站的运行情况，获取实时运行数据。
优选地，本发明提供的水库调度系统，还可以具有以下特征：输入显示部还能够对监测部监测到的各水库及水电站的运行情况和实时运行数据以表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。
本发明的作用与效果
本发明建立了含梯级发电量最大和最小出力最大的梯级水库群多目标优化调度模型，并提出了求解梯级水库群多目标模型的结合惩罚因子的DDDP-SA确定性算法，能够获得精度高、分布性好的多目标非劣解集，进而得到稳定、精确的最佳解，从而确定最佳的调度条件，本方法易于调控，求解稳定，对充分有效地利用梯级水电站水库的绿色能源、提高水电站水库的运行调度水平提供科学依据。进一步，本发明提供的梯级水库群调度系统能够根据本发明方法自动求解和得到最佳调度条件，进而控制调度部执行相应的调度措施(例如，控制各水库水电站的运行装置，包括开关、闸门等)达到最佳调度条件，以实现发电出力与电网负荷需求相适应，充分有效且安全合理地利用梯级水电站水库的绿色能源。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法的流程图；
图2为本发明实施例涉及的结合惩罚因子的DDDP-SA算法的流程图；
图3为本发明实施例涉及的非劣解集结果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明涉及的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统的具体实施方案进行详细地说明。
<实施例>
如图1所示，本实施例中所提供的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法包括如下步骤：
步骤1.建立梯级水库群多目标优化调度模型：
1)目标函数为梯级发电量最大和最小出力最大：
式中，E为调度期内水库群的总发电量；Ki为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Qfd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；Hi(t)为i水电站在t时段的发电水头；Dt为t时段的单位计算时段长；Nmin为T时段内梯级最小出力；Ni(t)为t时段i水库的出力。
2)约束条件包括水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束：
水量平衡约束：Vi(t+1)＝Vi(t)+3600×(Qrk,i(t)-Qck,i(t))Dt (3)
水位约束：
出力约束：
边界约束：Zi(0)＝Zstart,i,Zi(T)＝Zend,i (6)
流量约束：
非负约束：各变量非负；
式中，Vi(t)为i水电站在t时段的蓄水量；Qrk,i(t)、Qck,i(t)和qi(t)分别为i水电站在t时段的入库流量、出库流量和区间入流量；分别为i水电站在t时段水位允许的最小值和最大值，最小值一般为死水位Zd,i，最大值根据对应时期要求为正常蓄水位Zn,i、汛限水位Zx,i等；/>分别为i水电站在t时段机组出力允许的最小值和最大值，最小值一般为机组技术最小出力或者取0，最大值可以取预想出力Nyx,i(t)或根据电网实际要求指定其他数值；Zstart,i、Zend,i分别为i水电站调度期的始、末水位；分别为i水电站在t时段水库允许的最小和最大下泄流量，最小值根据生态流量或其他要求设定，最大值受限于水库的泄流能力或下游防洪控制点安全泄量约束。
步骤2.针对已构建模型，采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解。如图2所示，该算法的具体步骤如下：
1)输入历史入流资料和初始条件；
2)设置算法寻优目标为：
式中，Nt表示t时段的总出力，Nd表示适量大的设计出力，p为惩罚因子，A为指数型惩罚的底数；
在已知约束范围内，选用各单库，按各时段出力最大发电方式，顺序递推生成初始调度过程(初始解)Z＝(zi,t)I×T；
3)在0到较大值中选取若干个离散的惩罚因子组成集合P，并根据计算精度要求选取各时段水位增量步长、增量数、增量缩小精度等；
4)针对每一个惩罚因子取值p∈P：
①对水库自上游到下游逐库进行结合惩罚因子的DDDP优化，在计算目标函数值时保持其他水库调度过程不变，即目标函数值由受回水影响的上游水库、下泄流量改变的下游水库以及本库DDDP寻优对应的数值组成。
②重复①至目标函数值变化幅度收敛至精度ε，得到对应于p的解结果。
综合以上所有结果，得到最小出力与惩罚因子的变化关系；
5)根据4)所得结果，根据最小出力的变化趋势，可明确惩罚因子的变化范围，在该范围内均匀离散惩罚因子，形成新的惩罚因子集合P*；
6)将P更新为P*代入模型，进行4)中①和②步骤，得到最终的非劣解集如图3所示。
步骤3.应用逼近理想解排序法(TOPSIS法)在最终的非劣解集中选取最佳解。
综上，本发明针对梯级水库群优化调度中发电出力与电网负荷需求的适应性问题，鉴于现代智能算法中可能出现的早熟、易收敛于局部极值、结果分布不可控等求解结果不稳定问题，提供了一种结合惩罚因子的DDDP-SA梯级水库群多目标优化调度模型求解方法。该方法针对形式复杂的最小出力最大目标，采用非线性惩罚因子的形式加以控制，同时考虑发电量最大，以实现两个目标的非劣解求解功能，可得出梯级最小出力最大与梯级发电量最大值的竞争关系，以便从中确定最佳解。
进一步，本实施例中还提供能够自动控制实现上述方法的水库调度系统，该系统包括：历史资料获取部、模型构建部、调度非劣解获取部、最佳解确定部、调度部、监测部、输入显示部以及控制部。
历史资料获取部能够执行上文步骤1所描述的内容，获取梯级水库群历史入流资料。
模型构建部能够执行上文步骤1所描述的内容，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型。
调度非劣解获取部能够执行上文步骤2所描述的内容，采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集。
最佳解确定部能够执行上文步骤3所描述的内容，根据非劣解集确定梯级水库群优化调度的最佳解。
调度部基于最佳解确定部确定的最佳解调控水库和水电站的相应运行装置执行相应的发电调度操作以达到相应最佳运行条件。
监测部与各水库及水电站的运行传感装置通信相连，监测各水库和水电站的运行情况，获取实时运行数据。
输入显示部根据操作指令显示相应的信息。例如，输入显示部能够对历史资料获取部获取的历史资料、确定的流域基本情况和综合利用要求以及模型构建部构建的模型进行显示，还能够对调度非劣解获取部设置的初始条件、选取的集合P、所有惩罚因子p的解结果、最小出力变化趋势和惩罚因子变化范围、新的惩罚因子集合P*、最终的非劣解集以列表或者数据图的方式进行关联显示，并能够对最佳解确定部确定的最佳解以列表或者数据图的方式进行显示，而且能够对调度部调控运行装置执行的发电调度操作以列表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。另外，输入显示部还能够对监测部监测到的各水库及水电站的运行情况和实时运行数据以表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。
控制部与历史资料获取部、模型构建部、调度非劣解获取部、最佳解确定部、调度部、监测部、输入显示部均通信相连，控制它们的运行。
以上实施例仅仅是对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法及系统并不仅仅限定于在以上实施例中所描述的内容，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所属领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。
Claims (9)
1.兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型；
步骤2.采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集；具体包括如下子步骤：
步骤2-1.输入历史入流资料和初始条件；
步骤2-2.设置算法寻优目标为：
式中，Nt表示t时段的总出力，Nd表示适量大的设计出力，p为惩罚因子，A为指数型惩罚的底数；
步骤2-3.建立惩罚因子与对应目标的相关关系，根据此关系选取惩罚因子的取值范围，并在该范围内按照变化梯度均匀选取多个离散的惩罚因子，组成集合P作为算法参数；
步骤2-4.将惩罚因子p∈P的离散取值代入结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解，得到对应于每一个惩罚因子p的最优解结果；
步骤2-5.根据步骤2-4所得所有惩罚因子p的最优解结果，确定最小出力的变化趋势，进而确定惩罚因子的变化范围，在该范围内均匀离散惩罚因子，形成新的惩罚因子集合P*；
步骤2-6.将P更新为P*代入模型，再次执行步骤2-4，得到最终的非劣解集；
步骤3.根据非劣解集确定梯级水库群优化调度的最佳解；
其中，在步骤2-4中，针对每一个惩罚因子取值p∈P：
①对水库自上游到下游逐库进行结合惩罚因子的DDDP优化，在计算目标函数值时保持其他库调度过程不变，使目标函数值由受回水影响的上游水库、下泄流量改变的下游水库以及本库DDDP寻优对应的数值组成；
②重复①至目标函数值变化幅度收敛至精度ε，得到对应于p的解结果。
2.根据权利要求1所述的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于：
其中，在步骤1中，构建的梯级水库群多目标优化调度数学模型为：
式中，E为调度期内水库群的总发电量；Ki为i水电站的出力系数，i＝1,2,…,I；I为电站总数；T为调度期总时段数，时段序数t＝1,2,…,T；Qfd,i(t)为i水电站在t时段的发电流量；Hi(t)为i水电站在t时段的发电水头；Δt为t时段的单位计算时段长；Nmin为T时段内梯级最小出力；Ni(t)为t时段i水库的出力。
3.根据权利要求1所述的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于：
其中，在步骤1中，综合利用要求包括水量平衡约束、水位约束、出力约束、边界约束、流量约束和非负约束；
水量平衡约束：Vi(t+1)＝Vi(t)+3600×(Qrk,i(t)-Qck,i(t))Δt (3)
水位约束：
出力约束：
边界约束：Zi(0)＝Zstart,i,Zi(T)＝Zend,i(6)
流量约束：
非负约束：各变量非负；
式中，Vi(t)为i水电站在t时段的蓄水量；Qrk,i(t)、Qck,i(t)分别为i水电站在t时段的入库流量和出库流量；分别为i水电站在t时段水位允许的最小值和最大值；分别为i水电站在t时段机组出力允许的最小值和最大值；Zstart,i、Zend,i分别为i水电站调度期的始、末水位；/> 分别为i水电站在t时段水库允许的最小和最大下泄流量。
4.根据权利要求1所述的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于：
其中，在步骤2-4中，结合惩罚因子的DDDP-SA算法在求解包含最小出力最大目标时考虑初始解影响，综合多种初始解策略，选用各水库按各时段出力最大发电方式顺序递推策略的初始解。
5.根据权利要求1所述的兼顾发电量和最小出力的梯级水库群优化调度方法，其特征在于：
其中，在步骤3中，采用逼近理想解排序法确定最佳解。
6.梯级水库群调度系统，其特征在于，包括：
历史资料获取部，获取梯级水库群历史入流资料，确定流域基本情况和综合利用要求；
模型构建部，根据流域基本情况和综合利用要求，建立以梯级发电量最大和最小出力最大为目标的梯级水库群多目标优化调度模型；
调度非劣解获取部，采用结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解多目标模型，通过控制惩罚因子的变化范围并在该范围内选取离散的惩罚因子，获取多目标问题分布均匀、广泛的非劣解集；具体包括：
步骤2-1.读取历史入流资料并设置初始条件；
步骤2-2.设置算法寻优目标为：
式中，Nt表示t时段的总出力，Nd表示适量大的设计出力，p为惩罚因子，A为指数型惩罚的底数；
步骤2-3.建立惩罚因子与对应目标的相关关系，根据此关系选取惩罚因子的取值范围，并在该范围内按照变化梯度均匀选取多个离散的惩罚因子，组成集合P作为算法参数；
步骤2-4.将惩罚因子p∈P的离散取值代入结合惩罚因子的DDDP-SA算法求解，得到对应于每一个惩罚因子p的最优解结果；针对每一个惩罚因子取值p∈P：
①对水库自上游到下游逐库进行结合惩罚因子的DDDP优化，在计算目标函数值时保持其他库调度过程不变，使目标函数值由受回水影响的上游水库、下泄流量改变的下游水库以及本库DDDP寻优对应的数值组成；
②重复①至目标函数值变化幅度收敛至精度ε，得到对应于p的解结果；
步骤2-5.根据步骤2-4所得结果，确定最小出力的变化趋势，进而确定惩罚因子的变化范围，在该范围内均匀离散惩罚因子，形成新的惩罚因子集合P*；
步骤2-6.将P更新为P*代入模型，再次执行步骤2-4，得到最终的非劣解集；
最佳解确定部，根据非劣解集，确定梯级水库群优化调度的最佳解；
调度部，基于所述最佳解确定部确定的所述最佳解调控水库和水电站的相应运行装置执行相应的发电调度操作以达到相应最佳运行条件；以及
控制部，与所述历史资料获取部、所述模型构建部、所述调度非劣解获取部、所述最佳解确定部、所述调度部均通信相连，控制它们的运行。
7.根据权利要求6所述的梯级水库群调度系统，其特征在于，还包括：
输入显示部，与所述控制部通信相连，根据操作指令显示相应的信息。
8.根据权利要求7所述的梯级水库群调度系统，其特征在于：
其中，所述输入显示部能够对所述历史资料获取部获取的历史资料、确定的流域基本情况和综合利用要求以及所述模型构建部构建的模型进行显示，还能够对所述调度非劣解获取部设置的初始条件、选取的集合P、所有惩罚因子p的解结果、最小出力变化趋势和惩罚因子变化范围、新的惩罚因子集合P*、最终的非劣解集以列表或者数据图的方式进行关联显示，并能够对所述最佳解确定部确定的最佳解以列表或者数据图的方式进行显示，而且能够对所述调度部调控所述运行装置执行的发电调度操作以列表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。
9.根据权利要求7所述的梯级水库群调度系统，其特征在于，还包括：
监测部，与所述控制部和各水库及水电站的运行传感装置通信相连，监测各水库和水电站的运行情况，获取实时运行数据；
其中，所述输入显示部还能够对所述监测部监测到的各水库及水电站的运行情况和实时运行数据以表方式或者以二维或者三维仪器控制图的方式进行关联显示。
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