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梯级水电站群中长期优化调度的离散梯度逐步优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
充分利用现有水电资源,进行库群中长期优化调度是构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系的重要措施。逐步优化算法(POA)将多阶段问题转化为多个两阶段子优化问题,是求解中长期库群优化调度较为广泛且有效的一种方法。但随着水库数目的增加,POA仍会面临严重的"维数灾"问题。本文以梯度下降法为基础,提出离散梯度的概念及离散梯度逐步优化算法(DGPOA),该方法在不直接求导的情况下充分利用局部离散梯度信息确定最优搜索方向,可以快速获得优化结果。最后将该算法应用到澜沧江流域五水库梯级系统中,在不同离散精度和来水条件下,利用POA、POA-DPSA和DGPOA算法对梯级水库进行优化计算。结果表明,在不显著降低全局搜索能力的情况下,DGPOA的计算速度分别达到了POA-DPSA算法的8~12倍,POA算法的50~250倍,是一种解决梯级水库站群中长期优化调度中"维数灾"问题的有效方法。 相似文献
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本文研究了用确定性优化技术建立水库调度规则的方法。首先提出了用逐步优化算法(POA)求解水库优化调度模型,得出水库最优放水、库水位等序列,进而对该序列进行逐步多元回归,获得水库的线性和非线性调度规则,最后通过实例验证,得到满意成果。 相似文献
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针对动态规划理论在优化调度中存在的不足,提出改进的POA算法,采用状态逐密的离散微分动态规划来解决优化模型,对初始可行解以及子问题的求解方法进行改进,并得
到梯级水电站群最大发电量。通过实际算例及运行情况表明,该方法可以满足各类约束条件,同时增发电量,带来可观的经济效益。 相似文献
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