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针对标准遗传算法容易“早熟”的缺陷，提出聚类遗传算法；改进了选择算子和交叉算子，并利用Shubert多峰测试函数验证了聚类遗传算法的优势引入水轮机组运行效率梯度变化因素提出改进变异算子，弥补了变异搜索过随机的缺陷．最后，将改进方式应用于三峡一葛洲坝梯级水利枢纽短期电力调度优化研究中，提出和构建了相应的优化模型以及机组组合启停和运行效率同步实现策略实例优化结果表明：聚类遗传算法和改进变异算子能有效弥补“早熟”的缺陷，并能显著提高优化搜索效率，适用于梯级电站电力调度优化问题．优化得出的梯级电力调度方案可以满足