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根据图 ５所示的机组 Ｈ － Ｎ － Ｑ关系曲面 ［１９］ ，在 Ｈ一定情况下，可以插值求出一系列不同水头下的
ｔ
Ｎ － Ｑ关系曲线，如图 ６所示曲线。曲线上任意一点（Ｎ，Ｑ）斜率的倒数 ｄＮ?ｄＱ则代表了特定运行状态
（ Ｈ，Ｎ，Ｑ）下机组的耗水率———每增加单位发电流量可增加的机组出力，体现处于该状态（Ｈ，Ｎ，
ｔ
ｔ
Ｑ）下机组水能利用的边际效益。
按照 “边际效益最大化” 的优化思路，根据最小耗水率逐次分配发电流量是优先将发电流量按一
定增量 Δ Ｑ分配到耗水率最小的机组，推求迭代步长 Δ Ｑ时须结合机组振动区间大小进行动态修正，
避免机组出力落在其振动区间；根据 Δ Ｑ计算重新分配后的各机组耗水率，逐次循环分配，直至发电流
量全部分配完毕，确保每一步 Δ Ｑ的分配均能获得最大效益，从而实现最终分配的机组出力组合达到最
佳。利用 ｄＮ?ｄＱ（Ｈ）确定寻优梯度，采用梯度法（最速下降法）提高算法收敛速度 ［２０ － ２１］ ，与普通的智能优
ｔ
化算法相比，避免了大量非可行解的试算，算法的计算效率更高。本方法也有效避免动态规划法求解所
面临的 “维数灾” 问题，可适用于长洲枢纽机组台数多、组合工况复杂模型求解。求解流程如图 ７所示：
图 ６ 不同水头下的机组出力与发电流量关系曲线
图 ７ 基于最小耗水率逐次分配求解方法流程图
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