本發(fā)明涉及火電調(diào)峰，尤其涉及一種火電機(jī)組深度調(diào)峰的分層優(yōu)化調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源發(fā)電占比持續(xù)提升與電網(wǎng)負(fù)荷特性復(fù)雜化，傳統(tǒng)火電調(diào)峰模式面臨響應(yīng)滯后與協(xié)調(diào)性不足的挑戰(zhàn)。新型電力系統(tǒng)需要兼顧新能源消納、負(fù)荷跟蹤與運(yùn)行安全的多維平衡，傳統(tǒng)集中式調(diào)度難以適應(yīng)時(shí)空解耦的調(diào)控需求。基于物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算構(gòu)建的分層優(yōu)化架構(gòu)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)機(jī)組集群與差異化負(fù)荷的動(dòng)態(tài)解耦，結(jié)合人工智能預(yù)測與博弈優(yōu)化機(jī)制，可精準(zhǔn)匹配供需雙側(cè)不確定性。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，在處理多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，可能缺乏對不同利益主體之間復(fù)雜關(guān)系的充分考慮，導(dǎo)致帕累托前沿解集的選擇仍然具有一定的主觀性，因此，提出一種火電機(jī)組深度調(diào)峰的分層優(yōu)化調(diào)度方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種火電機(jī)組深度調(diào)峰的分層優(yōu)化調(diào)度方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種火電機(jī)組深度調(diào)峰的分層優(yōu)化調(diào)度方法，包括以下步驟：

4、系統(tǒng)分層：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)部署傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集機(jī)組運(yùn)行參數(shù)、電網(wǎng)負(fù)荷需求及外部氣象數(shù)據(jù)，并通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與特征提取，將電力系統(tǒng)劃分為若干子系統(tǒng)，每個(gè)子系統(tǒng)包含火電機(jī)組集群及差異化負(fù)荷需求，所述子系統(tǒng)邊界通過電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與潮流分布動(dòng)態(tài)確定；

5、子系統(tǒng)級預(yù)測：基于歷史數(shù)據(jù)與長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)，構(gòu)建子系統(tǒng)級負(fù)荷預(yù)測與新能源出力預(yù)測模型，生成基礎(chǔ)調(diào)度計(jì)劃，采用改進(jìn)型多目標(biāo)粒子群算法(mopso)進(jìn)行初步優(yōu)化，生成經(jīng)濟(jì)性、碳排放、調(diào)峰裕度等多目標(biāo)帕累托前沿；

6、動(dòng)態(tài)偏好驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化：接收來自各子系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益和社會效益等多目標(biāo)數(shù)據(jù)，通過動(dòng)態(tài)偏好設(shè)置調(diào)整各目標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)行多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化，在滿足系統(tǒng)需求的同時(shí)，將電網(wǎng)公司、環(huán)保部門、終端用戶三方目標(biāo)建模為博弈參與者，采用模糊隸屬度函數(shù)量化各方優(yōu)先級，通過納什均衡求解器生成動(dòng)態(tài)博弈解，篩選出兼顧多方利益的帕累托最優(yōu)解；

7、動(dòng)態(tài)安全域在線校驗(yàn)：實(shí)時(shí)接收機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，如主蒸汽壓力、溫度、汽輪機(jī)軸系振動(dòng)等關(guān)鍵參數(shù)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)動(dòng)態(tài)校驗(yàn)安全域邊界，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，并基于歷史故障數(shù)據(jù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，預(yù)先生成n-1故障場景下的再調(diào)度策略庫，故障發(fā)生時(shí)，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(dtw)選擇最優(yōu)策略；

8、虛擬同步機(jī)協(xié)同支撐：模擬同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特性，接收機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)如頻率、電壓、功率因數(shù)等，優(yōu)化控制系統(tǒng)策略和調(diào)整設(shè)備參數(shù)；

9、全局協(xié)同與迭代優(yōu)化：各子系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度方案通過消息隊(duì)列遙測傳輸(mqtt)協(xié)議上傳至調(diào)度中心，進(jìn)行全局約束校驗(yàn)(如跨區(qū)聯(lián)絡(luò)線功率限制)，若存在沖突，通過拉格朗日松弛法分解沖突約束，返回子系統(tǒng)迭代優(yōu)化，形成整體調(diào)度方案。

10、上述進(jìn)一步包括：

11、進(jìn)一步地，所述將電力系統(tǒng)劃分為若干子系統(tǒng)，每個(gè)子系統(tǒng)包含火電機(jī)組集群及差異化負(fù)荷需求，所述子系統(tǒng)邊界通過電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與潮流分布動(dòng)態(tài)確定，包括以下步驟：

12、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(節(jié)點(diǎn)-支路連接關(guān)系)、火電機(jī)組參數(shù)(出力范圍、爬坡速率)、負(fù)荷需求時(shí)序曲線(分類型，如工業(yè)/居民負(fù)荷)、線路潮流極限以及實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，將負(fù)荷需求按類型聚類，機(jī)組出力范圍歸一化為[0,1]區(qū)間；

13、基于圖論的初始拓?fù)鋭澐郑簶?gòu)建加權(quán)鄰接矩陣，以線路電抗倒數(shù)作為邊權(quán)，反映節(jié)點(diǎn)間電氣距離，計(jì)算模塊度，計(jì)算公式表示為其中，aij為鄰接矩陣元素，ki＝∑jaij為節(jié)點(diǎn)度，為總邊權(quán)，δ(ci，cj)為社區(qū)指示函數(shù)(節(jié)點(diǎn)i,j同社區(qū)時(shí)為1，否則為0)，采用louvain算法迭代優(yōu)化模塊度，將電網(wǎng)劃分為初始子系統(tǒng)集合；

14、潮流約束下的子系統(tǒng)邊界修正：基于交流潮流方程建立功率平衡約束，潮流方程約束表示為其中，為機(jī)組出力，為負(fù)荷需求，gij+jbij為導(dǎo)納矩陣元素并通過設(shè)定聯(lián)絡(luò)線潮流閾值和電壓越限檢測準(zhǔn)則，動(dòng)態(tài)調(diào)整子系統(tǒng)邊界，例如當(dāng)聯(lián)絡(luò)線潮流超限時(shí)合并相鄰子系統(tǒng)，或當(dāng)電壓越限時(shí)拆分子系統(tǒng)，從而確保子系統(tǒng)內(nèi)部功率平衡且滿足安全運(yùn)行邊界；

15、差異化負(fù)荷需求匹配：通過計(jì)算負(fù)荷需求波動(dòng)系數(shù)和機(jī)組調(diào)節(jié)能力系數(shù)，所述負(fù)荷需求波動(dòng)系數(shù)計(jì)算公式表示為所述機(jī)組調(diào)節(jié)能力系數(shù)計(jì)算公式表示為采用聚類算法將高波動(dòng)負(fù)荷與高調(diào)節(jié)能力機(jī)組匹配至同一子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷特性與機(jī)組調(diào)節(jié)能力的協(xié)同優(yōu)化，提升了子系統(tǒng)對深度調(diào)峰需求的適應(yīng)性；

16、動(dòng)態(tài)邊界調(diào)整機(jī)制：通過實(shí)時(shí)監(jiān)測子系統(tǒng)自給率和聯(lián)絡(luò)線功率占比，并設(shè)定閾值觸發(fā)規(guī)則，若子系統(tǒng)自給率<0.8且聯(lián)絡(luò)線功率>0.9，觸發(fā)子系統(tǒng)合并；若子系統(tǒng)自給率>1.2且存在可中斷負(fù)荷，拆分子系統(tǒng)，構(gòu)建了閉環(huán)反饋調(diào)整機(jī)制，使子系統(tǒng)劃分能夠響應(yīng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)變化，保障了劃分的時(shí)效性與經(jīng)濟(jì)性。

17、進(jìn)一步地，所述子系統(tǒng)級預(yù)測的具體步驟：

18、數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用min-max歸一化對歷史負(fù)荷、新能源出力及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并通過滑動(dòng)窗口技術(shù)構(gòu)建時(shí)間序列輸入樣本；

19、lstm模型構(gòu)建：利用雙層lstm網(wǎng)絡(luò)(含64個(gè)隱藏單元)的遺忘門、輸入門、輸出門及細(xì)胞狀態(tài)更新機(jī)制，通過非線性激活函數(shù)(如sigmoid和tanh)動(dòng)態(tài)調(diào)整歷史信息保留與新信息寫入比例，對電力負(fù)荷時(shí)序模式(如日周期性、節(jié)假日效應(yīng))和新能源出力波動(dòng)性(如風(fēng)速-功率映射關(guān)系)的深度特征提取，最終通過全連接層輸出未來負(fù)荷與新能源出力的聯(lián)合預(yù)測值，為調(diào)度計(jì)劃提供高精度邊界條件；

20、改進(jìn)型多目標(biāo)粒子群優(yōu)化(mopso)：首先定義經(jīng)濟(jì)性(火電機(jī)組煤耗成本與啟停成本加權(quán)和)、碳排放(機(jī)組出力二次函數(shù)模型)及調(diào)峰裕度(系統(tǒng)最大可調(diào)容量與負(fù)荷需求差值)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)，并引入功率平衡、機(jī)組出力上下限及爬坡速率約束，隨后通過動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重(隨迭代次數(shù)線性衰減)和自適應(yīng)高斯變異(基于解集擁擠度調(diào)整變異幅度)增強(qiáng)算法全局搜索能力，避免早熟收斂，最終生成帕累托前沿解集(如經(jīng)濟(jì)性優(yōu)先、低碳排放、高調(diào)峰能力三種典型方案)，為決策者提供多維度權(quán)衡選項(xiàng)。

21、進(jìn)一步地，所述接收來自各子系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益和社會效益等多目標(biāo)數(shù)據(jù)，通過動(dòng)態(tài)偏好設(shè)置調(diào)整各目標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)行多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化，將電網(wǎng)公司、環(huán)保部門、終端用戶三方目標(biāo)建模為博弈參與者，采用模糊隸屬度函數(shù)量化各方優(yōu)先級，通過納什均衡求解器生成動(dòng)態(tài)博弈解，篩選出兼顧多方利益的帕累托最優(yōu)解，包括以下步驟：

22、多目標(biāo)函數(shù)建模：將電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)保部門的環(huán)境效益及終端用戶的社會效益進(jìn)行量化，所述電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)效益量化后的計(jì)算公式表示為其中，min?f1為最小化總運(yùn)行成本，為機(jī)組i的燃料成本，為啟停成本，所述環(huán)保部門的環(huán)境效益量化后的計(jì)算公式表示為其中，min?f2為最小化co2排放量，αi，βi，γi為機(jī)組i的排放系數(shù)，所述終端用戶的社會效益量化后的計(jì)算公式表示為其中，max?f3為，sat(λt)為電價(jià)滿意度函數(shù)，reliabilityt為供電可靠性指標(biāo)；

23、動(dòng)態(tài)偏好量化：利用模糊隸屬度函數(shù)對三方目標(biāo)的優(yōu)先級進(jìn)行動(dòng)態(tài)量化，將經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益和社會效益的實(shí)時(shí)需求映射為[0,1]區(qū)間的連續(xù)權(quán)重，通過歷史極值歸一化處理實(shí)現(xiàn)偏好隨系統(tǒng)狀態(tài)(如新能源出力波動(dòng)、碳排放配額)自適應(yīng)調(diào)整，確保權(quán)重分配與實(shí)際運(yùn)行場景強(qiáng)耦合；

24、博弈論建模：通過非合作博弈論將三方建模為博弈參與者，以子系統(tǒng)出力調(diào)整量為策略變量，以加權(quán)目標(biāo)函數(shù)為收益函數(shù)，構(gòu)建包含功率平衡約束的博弈模型，模擬三方在利益沖突下的策略互動(dòng)過程，所述功率平衡約束表示為∑δpi＝0；

25、納什均衡求解：采用納什均衡求解器迭代求解博弈均衡，均衡條件表示為在滿足系統(tǒng)約束條件下生成穩(wěn)定策略組合，確保任何一方單方面改變策略均無法提升自身收益，從而保障策略的穩(wěn)定性和全局可行性；

26、帕累托最優(yōu)解篩選：從納什均衡解集中排除劣解，所述劣解表示為存在某解在至少一個(gè)目標(biāo)上更優(yōu)且其他目標(biāo)不劣，并結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)重驗(yàn)證解與當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的匹配性，最終輸出兼顧經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性、公平性的調(diào)度方案。

27、進(jìn)一步地，所述實(shí)時(shí)接收機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)動(dòng)態(tài)校驗(yàn)安全域邊界，并基于歷史故障數(shù)據(jù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，預(yù)先生成n-1故障場景下的再調(diào)度策略庫，包括以下步驟：

28、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接收與圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建：通過分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)(如主蒸汽壓力、溫度、汽輪機(jī)軸系振動(dòng)等)，并構(gòu)建機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的圖結(jié)構(gòu)表示，將物理設(shè)備(鍋爐、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī))抽象為節(jié)點(diǎn)，設(shè)備間能量流或信號流抽象為邊，節(jié)點(diǎn)特征矩陣整合多源參數(shù)(如壓力、溫度、振動(dòng)位移)，鄰接矩陣定義設(shè)備物理連接關(guān)系；

29、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)的動(dòng)態(tài)安全域邊界校驗(yàn)：采用圖注意力網(wǎng)絡(luò)(gat)對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序建模，通過注意力機(jī)制聚合鄰居節(jié)點(diǎn)信息，動(dòng)態(tài)更新安全域邊界參數(shù)，安全域定義為滿足多約束條件(如主蒸汽壓力上限、汽輪機(jī)軸系振動(dòng)閾值)的集合，表示為其中，fi(·)為第i個(gè)安全約束函數(shù)，θi(t)為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)輸出的時(shí)變參數(shù)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)通過學(xué)習(xí)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中的安全邊界模式，實(shí)時(shí)校驗(yàn)當(dāng)前狀態(tài)是否違反安全約束；

30、再調(diào)度策略庫生成：利用歷史故障數(shù)據(jù)構(gòu)建馬爾可夫決策過程(mdp)，將機(jī)組出力調(diào)整量定義為動(dòng)作空間，安全域違反程度以及負(fù)荷需求等定義為狀態(tài)空間，通過深度q網(wǎng)絡(luò)(dqn)訓(xùn)練最優(yōu)策略，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)兼顧安全性(懲罰安全域違反)和經(jīng)濟(jì)性(懲罰過大出力調(diào)整)，最終生成涵蓋多種故障場景(如跳機(jī)、管道破裂)的再調(diào)度策略庫。

31、進(jìn)一步地，所述通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(dtw)選擇最優(yōu)策略的具體步驟：

32、實(shí)時(shí)故障特征序列提取：從動(dòng)態(tài)安全域校驗(yàn)?zāi)K輸出的故障信號中，提取表征故障演化的時(shí)序特征；

33、預(yù)存故障場景庫：構(gòu)建基于歷史故障數(shù)據(jù)生成標(biāo)準(zhǔn)化特征序列庫，對每類典型故障(如汽輪機(jī)軸系振動(dòng)突變)記錄其完整演化模式(如振動(dòng)位移的時(shí)序變化)；

34、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(dtw)匹配：通過構(gòu)建累積距離矩陣并采用遞推公式計(jì)算實(shí)時(shí)序列與預(yù)存序列的最小匹配距離，所述遞推公式表示為：

35、

36、其中d(i，j)表示最小匹配距離，其核心在于通過彈性時(shí)間對齊克服故障發(fā)展速率差異(如快速爆發(fā)型故障與緩慢惡化型故障的時(shí)序錯(cuò)位)，確保即使故障特征序列采樣間隔因調(diào)度指令波動(dòng)，仍能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)模式識別；

37、最優(yōu)策略選擇與執(zhí)行：根據(jù)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(dtw)匹配結(jié)果選擇預(yù)存策略庫中相似度最高的應(yīng)對方案，并通過閉環(huán)控制直接下發(fā)至機(jī)組執(zhí)行機(jī)構(gòu)，從而在火電機(jī)組深度調(diào)峰的復(fù)雜工況下，構(gòu)建從故障檢測到策略執(zhí)行的響應(yīng)鏈路。

38、進(jìn)一步地，所述模擬同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特性，接收機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，優(yōu)化控制系統(tǒng)策略和調(diào)整設(shè)備參數(shù)的具體步驟：

39、同步發(fā)電機(jī)特性建模：基于同步發(fā)電機(jī)二階模型構(gòu)建虛擬轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程與電壓調(diào)節(jié)方程，利用實(shí)時(shí)采集的機(jī)組頻率、電壓、功率因數(shù)、有功功率以及無功功率，模擬同步發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子慣性(通過角速度偏差與機(jī)械-電磁轉(zhuǎn)矩差值的動(dòng)態(tài)平衡方程實(shí)現(xiàn)動(dòng)能緩沖)和調(diào)頻調(diào)壓特性(通過pi控制器實(shí)現(xiàn)電壓無功耦合控制)，從而在火電機(jī)組深度調(diào)峰導(dǎo)致負(fù)荷突降時(shí)，通過虛擬慣性延緩頻率變化速率，避免因快速減負(fù)荷引發(fā)的參數(shù)震蕩；

40、控制策略優(yōu)化與參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整：采用下垂控制優(yōu)化與虛擬阻尼增強(qiáng)技術(shù)，根據(jù)頻率偏差動(dòng)態(tài)調(diào)整有功輸出并抑制低頻振蕩，所述下垂控制優(yōu)化表示為p＝p0+kf(f0-f)，其中，p0為基準(zhǔn)功率，kf為頻率下垂系數(shù)，f0為額定頻率，同時(shí)通過負(fù)荷率自適應(yīng)參數(shù)整定在低負(fù)荷工況下增大虛擬慣性常數(shù)，提升機(jī)組對功率波動(dòng)的抵抗能力；

41、多時(shí)間尺度協(xié)同控制：通過下垂控制實(shí)現(xiàn)一次調(diào)頻，結(jié)合全局協(xié)同與迭代優(yōu)化模塊，修正調(diào)度計(jì)劃，表示為pvsg＝pprimary+γ∫(pref-pvsg)dt，其中，γ為積分增益，pref為下達(dá)的功率指令，并在故障工況下聯(lián)動(dòng)安全域校驗(yàn)?zāi)K主動(dòng)限功率以避免設(shè)備損害。

42、進(jìn)一步地，所述全局協(xié)同與迭代優(yōu)化的具體步驟：

43、子系統(tǒng)最優(yōu)方案上傳與全局約束校驗(yàn)：各子系統(tǒng)基于獨(dú)立優(yōu)化結(jié)果(如機(jī)組出力計(jì)劃、聯(lián)絡(luò)線功率分配)通過mqtt協(xié)議上傳至調(diào)度中心，所述調(diào)度中心構(gòu)建全局優(yōu)化模型，所述全局優(yōu)化模型表示為：

44、

45、其中，ci(·)為子系統(tǒng)i的運(yùn)行成本，為聯(lián)絡(luò)線(i,j)的傳輸極限，s為子系統(tǒng)集合，l為聯(lián)絡(luò)線集合；

46、拉格朗日松弛法分解沖突約束：當(dāng)檢測到全局約束沖突(如子系統(tǒng)間聯(lián)絡(luò)線功率超限)時(shí)，采用拉格朗日松弛法將耦合約束(如聯(lián)絡(luò)線功率平衡方程)轉(zhuǎn)化為可分解的懲罰項(xiàng)，通過構(gòu)建包含拉格朗日乘子的對偶問題，將原問題分解為子系統(tǒng)級獨(dú)立優(yōu)化模型，使各子系統(tǒng)關(guān)注局部成本函數(shù)與乘子加權(quán)項(xiàng)(如子系統(tǒng)a的優(yōu)化目標(biāo)變?yōu)樽陨磉\(yùn)行成本加上聯(lián)絡(luò)線乘子與功率計(jì)劃的乘積)，從而將全局協(xié)調(diào)問題轉(zhuǎn)化為迭代求解過程；

47、子系統(tǒng)迭代優(yōu)化與乘子更新：通過次梯度法動(dòng)態(tài)更新拉格朗日乘子，驅(qū)動(dòng)子系統(tǒng)逐步修正調(diào)度方案(如減少聯(lián)絡(luò)線功率計(jì)劃或調(diào)整機(jī)組出力)，直至滿足收斂條件(如對偶間隙小于1％或乘子更新幅度低于閾值)；

48、整體調(diào)度方案生成：當(dāng)?shù)諗亢螅{(diào)度中心合并各子系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果，生成全局最優(yōu)調(diào)度方案，生成兼顧經(jīng)濟(jì)性(如總運(yùn)行成本最小化)與安全性(如聯(lián)絡(luò)線功率不越限)的整體最優(yōu)調(diào)度指令，并通過mqtt協(xié)議下發(fā)至各子系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

49、本發(fā)明具備以下有益效果：

50、本發(fā)明中，通過融合模糊邏輯與博弈論，將不同利益主體的目標(biāo)視為博弈參與者，利用模糊隸屬度函數(shù)量化各目標(biāo)優(yōu)先級，實(shí)現(xiàn)了帕累托解的動(dòng)態(tài)篩選與協(xié)同優(yōu)化。這有助于在保障各方利益的同時(shí)，找到更加合理和可接受的調(diào)度方案。