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图 ５ 遗传代数敏感性分析 图 ６ 种群数敏感性分析
电量介于 １１２６～１５８２ｋＷ·ｈ。进一步的，随着节点积水累计时间的减少，泵站总输出污染负荷和泵站
总耗电量随之增加，说明雨水泵站在减缓研究区域城市内涝方面发挥着至关重要的作用。与此同时，
泵站总输出污染负荷与泵站总耗电量呈正相关关系，表明雨水泵站在执行排涝任务时，所带来的环境
负效应和经济投入也不容忽视。总体来看，本文建立的优化模型符合场次降水事件中城区水量和污染
负荷的变化过程，以及泵站运行规律，计算结果合理。
图 ７ ３００次迭代后的 Ｐａｒｅｔｏ前沿
为了满足决策者的不同管理需求，本文采用 ｋ － ｍｅａｎｓ聚类算法开展了不同偏好方案的生成研究，
如图 ８所示，图中红色点、蓝色点、绿色点分别表示偏向城区积水累积时间最小、偏向泵站耗电量最
小、偏向泵站输出污染负荷最小的方案集。在每个方案集中，选取优先级最靠前、拥挤度最大的样本
作为代表性方案，在图 ８中用黄色星号表示。同时，为了满足城区内涝、环境、经济多目标优化的需
求，考虑到各目标函数均把最小值，即原点方向作为寻优方向，本研究先将 Ｐａｒｅｔｏ前沿解的各目标函
数值进行标准化处理，然后计算 Ｐａｒｅｔｏ前沿解中各寻优样本与原点的矢量距离，将矢量距离最小的寻
优样本作为优化调控情景方案，在图 ８中用紫色星号表示。
图 ８ Ｐａｒｅｔｏ最优解前沿方案分析
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