水库发电优化调度改进粒子群算法应用

为进一步提升粒子群算法在水库发电调度中的应用效果，应用粒子群算法建立水库发电优化调度模型，从初始种群生成、寻优模式、更新策略等方面对算法进行改进，将均匀设计理念和混沌理念分别引入粒子群算法并对惯性权重进行了非线性自适应设计。计算结果与标准粒子群算法以及传统的动态规划进行了对比。结果表明，粒子群及其改进算法在水库发电优化调度中应用效果良好，综合考虑算法收敛能力、稳定性及计算耗时等指标，改进粒子群算法具有较高的实用价值。     

粒子群算法在水库(群)优化调度研究中的应用综述

简要介绍粒子群算法的工作原理和水库(群)优化调度模型,然后较全面地阐述粒子群算法在水库(群)优化调度中的应用及存在的问题,最后总结了算法的各种改进,并对粒子群算法在水库(群)中的研究进行了展望。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

对粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点作了改进,提出了一种带有扰动项的改进的粒子群优化算法,并将其应用于水电站水库优化调度中。实例计算证明,改进后的粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力,能够有效克服陷入局部最优的缺点,是水库优化调度比较有效的方法。     

改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题,引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素,构建了自适应的动态的惯性因子取值机制,并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性,从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中,验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值,克服了易陷入局部最优的缺点,为水库优化调度问题提供了一条新途径。     

改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究与应用

建立了九甸峡水库优化调度模型进行实例分析,并应用改进粒子群优化算法(MPSO)对模型求解。经计算,对于中水年情况,九甸峡水库可满足上下游需水要求,并可比原设计情况多发电0.72亿kW.h,比经典动态规划法多发电0.07亿kW.h,从而验证了改进粒子群算法对九甸峡水库优化调度模型的合理性和优越性。     

粒子群算法在水库优化调度中的应用综述

简要回顾了粒子群算法的研究进展，对算法在水库优化调度应用中出现的各类改进策略进行了综述，着重讨论了粒子群算法在应用中存在的问题，并对该算法今后的研究方向进行了展望。     

基于聚集度自适应反向学习粒子群算法在水库优化调度中的应用

为高效、快速求解水库优化调度问题,提出基于聚集度自适应反向学习粒子群算法。此算法首先采用聚集度策略分析种群的聚散状态,并在此基础上,提出自适应反向学习策略,生成种群中心的反向解参与进化,引导种群改变聚散状态,进一步平衡算法的勘探与开发能力。将基于聚集度自适应反向学习粒子群算法与经典的和最新的高水平粒子群算法进行比较,在所测的基准函数中,本算法在5个基准函数上都取得最优解,验证了其对连续变量函数的优化能力强于所对比算法。在求解水布垭、隔河岩和高坝洲梯级水库优化调度问题上,本算法求得总发电量为86.335 71×10~8 kW·h,求解所需时间为721 ms,相较所对比算法的调度结果,总发电量最大提高了11.860 2×10~8 kW·h,所需计算时间最大降低了21 380 ms,由此验证了基于聚集度自适应反向学习粒子群算法对水库优化问题的可行性。     

基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

一种改进的水电站优化调度粒子群求解算法

重点分析了常规粒子群算法(Panicle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的问题和出现的原因,并针对问题提出了相应的解决方法,形成了基于粒子群算法的水库优化调度改进应用方法.改进前后计算结果的对比分析表明,改进后的粒子群算法可明显提高求解水电站优化调度问题的收敛速度和求解精度.     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。     

改进粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,结合梯级水库联合优化调度的实际问题,提出了惯性权重的余弦处理机制和自适应选择学习对象策略,并结合分层交叉思想对粒子群算法进行了改进。实例计算表明:该算法合理、可靠,有效地提高了计算精度与效率。     

基于混沌粒子群算法的水电站水库优化调度

介绍了混沌粒子群算法,并将其用于水库调度中,指出:混沌粒子群优化算法引入了混沌搜索机制,增加了粒子的多样性,扩大了搜索的范围,不仅保持了粒子群优化算法收敛速度快的优点,而且还增强了全局收敛能力,能避免陷入局部最优的情况,可以更好地解决水库优化调度的强约束、多阶段、非线性组合问题.     

基于改进粒子群-逐次逼近法的水库调度图多目标优化

针对水库调度图寻优过程中的调度线形态畸变的问题,提出了改进廊道约束和改进粒子群-逐次逼近法。该方法以粒子群算法和动态规划逐次逼近法的混合算法为框架,通过引入改进廊道约束、特殊个体进化方式、外部精英集策略等改进策略来优化进化过程,使得所得解集尽可能接近多目标问题的真实Pareto前沿。福建省池潭水库调度图多目标优化问题的实例分析表明,该算法能有效控制寻优过程中的调度线形态畸变,具有良好的优化性能。     

基于粒子群算法的水库优化调度模型

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中.该算法通过个体间的协作与竞争.实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点.将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果.     

乌鲁瓦提水库综合利用优化调度方案分析

为找出乌鲁瓦提水库综合优化调度的计算方法,以最大削峰模型、最小洪灾损失模型两种模型为基础,采用粒子群算法和改进粒子群算法对调度方案进行优化。结果表明:改进粒子群算法的下泄流量最低,收敛速度最高,稳定性最强,可作为水库优化调度的标准计算方法。     

基于PSO的水库调度图优化研究

针对常规调度方法中需要人工修正以及智能算法中容易陷入局部最优等问题,在满足生态用水需求和发电保证率的前提下,建立了以发电量最大为目标的水库调度图优化模型,并采用改进后的粒子群算法对模型进行求解。以北方某水库为例展开研究,计算结果表明,在2种方法得到的保证出力和发电保证率相同的情况下,与常规调度图相比,水库优化调度图年均发电量可提高约1.46%,经济效益显著,同时水量利用率可提高0.9%,更利于充分利用水能资源。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性、不易求解的特点,在粒子群算法（PSO）的进化机制中引入文化算法（CA）,利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法（PSO-CA）。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的“早熟”现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性和不易求解的特点,在粒子群算法(PSO)的进化机制中引入文化算法(CA),利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法(PSO-CA)。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的"早熟"现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。