基于遗传-蚁群算法的库群长期优化调度

为克服蚁群算法前期收敛慢、易陷入局部最优解且参数难以确定的缺点,提出了遗传-蚁群算法进行库群长期优化调度问题的求解。该方法应用遗传算法生成问题的初始解,并将初始解的适应度转化为蚁群算法的信息素初始值,同时引入遗传算法染色体交叉、变异的思想进行蚁群算法参数最优组合的确定,提高了蚁群算法的优化性能和求解精度。对乌江流域4座水电站的计算结果表明,该算法可显著改善优化结果质量,获得良好的调度方案,是求解库群长期优化调度问题的一种有效方法。     

基于混沌优化算法的梯级水电站水库优化调度

建立一种梯级水电站中长期水库优化调度模型,利用混沌优化算法对梯级水电站中长期水库调度问题进行优化计算.实例计算结果表明,该算法可求解复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题,精度高、收敛速度快,为求解梯级水电站水库优化调度提供了一种有效算法.     

基于粒子群算法的水电站中长期优化调度研究

以洪家渡水电站为例,探讨了粒子群算法在水电站中长期优化调度的应用方法及效果。实例计算结果表明,该算法可以求解复杂约束条件的非线性水库优化调度,精度高、收敛速度快,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

基于位置动态参数PSO算法的水库防洪调度研究

介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法——粒子群算法。针对标准PSO算法的缺陷,提出了在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准粒子群算法的收敛速度。根据建立的水库优化调度数学模型,将改进的粒子群优化算法运用到水库优化调度计算中,并通过算例验证该算法的可行性和有效性。     

对水电站水库长期最优调度几种方法的探讨

对单一水电站水库长期最优调度当入流为确定时,有许多求解方法,如动态规划DF法.状态增量动态规划IDP法、微分动态规划DDP法、网络流算法、逐步优化算法POA等.这些方法各有不同特点,本文试图寻找一种简单易行,占用计算机内存少,计算速度快,便于计算应用的方法.本文用三种不同方法对单一水库优化调度进行探讨.首先用大系统递阶控制理论和方法,建立了大系统分解协调模型及求解步骤;其次应用逐步优化POA法进行计算;最后用动态规划DP法求解.对上述三种方法分别编制了FORTRAN语言程序,并对同一实例进行计算,分析比较了三种方法的优缺点.     

基于改进搜索特性的粒子群算法的水电站优化调度研究

为了进一步提高水电站水库优化效果,减少弃水,提高水电站收益,本文以东风水电站为例,研究了粒子群算法的改进;改进了粒子自搜索、贪婪选择策略、优胜劣汰变异策略三项关键技术;并将改进的算法应用于水电站中长期优化调度。实例计算以基本粒子群算法、蜂群算法和提出的改进算法对同一电站进行优化。结果显示,改进的粒子群算法优于基本粒子群算法和蜂群算法,发电量和总收益都高于其他两种算法,弃水更少。结果证明改进的粒子群算法在求解具有复杂约束条件的非线性水库优化调度问题时,求解结果更优,收敛速度快的优点,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种新的有效方法。     

基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型及应用

针对水库防洪调度问题多约束、高维、非线性不易求解的特点,提出了基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪优化调度模型求解方法,该方法利用蜘蛛群体的协同机制,寻找最优的防洪优化调度决策。实例验证表明,该算法不仅获得较好结果,而且参数少,优化计算结果稳定,能满足实际水库防洪优化调度的需求,可推广应用。     

水电站水库优化调度几种方法的探讨

用逐步优化算法,动态规划法、大系统法和遗传算法,研究单一水库优化调度问题;并通过实例计算,对这四种方法进行了分析比较,结果证明,基于十进制编码的遗传算法具有收敛速度快,能达到全局最优的优点。     

基于状态转移矩阵的梯级水库优化调度确定性离散动态规划方法

基于状态转移矩阵的确定性离散动态规划(DDDP)方法是在考虑水库运行的综合利用的前提下,利用状态转移矩阵寻找出梯级水库优化调度过程中所有的可行策略,基于目标函数逆向搜索可行策略,得出最优解的优化算法。该方法可进行单库优化计算,也可以进行梯级水电站优化计算。文中以锦屏梯级为例,说明该方法可在满足梯级水库上下游生态用水、发电用水等综合利用的前提下,以梯级水电站发电效益最大为目标,求得梯级水库优化调度的较好解。     

人工鱼群算法在水库优化调度中的应用

人工鱼群算法(AFSA)具有快速收敛到最优解附近、且不易陷入局部最优的能力,建立人工鱼群系统模拟水库优化调度对人工鱼状态进行随机初始化、变异及模拟鱼群行为,将最优状态作为公告板.实例表明,鱼群算法应用于水库优化调度有效、可行.     

基于混合蝙蝠算法的梯级水电站群优化调度研究

为进一步提高梯级水电站水库优化效果,提高水电站年发电量,本文作者以梯级电站为例,研究了蝙蝠算法的混合改进;混合了粒子群算法,以及加入小生境排挤技术;并将改进的蝙蝠算法应用于梯级水电站中长期优化调度。通过以粒子群算法、蝙蝠算法和提出的改进算法对某梯级电站进行优化计算,结果显示,改进的算法优于粒子群算法和蝙蝠算法,发电量高于其他两种算法,弃水更少,并证明本文提出的混合蝙蝠算法在求解具有复杂约束条件的非线性的梯级水库优化调度问题时,具有求解结果更优、收敛速度快的优点,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种新的有效方法。     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施。分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

基于改进粒子群的水火电力系统发电调度

在标准粒子群优化算法中引入最差粒子和自适应惯性权重,使粒子随进化进度自适应调整飞行方向和速度,向其自身和种群最优位置收敛的同时背离二者的最差位置,且避免了算法过早收敛和限于局部最优.将改进后的粒子群优化算法用于求解水火电力系统发电调度问题,仿真结果表明该算法可行有效.     

POA算法在水库水沙联合调度中的应用研究

为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算法对模型进行求解。以三峡电站的实际数据为例进行了计算,结果表明模型得到的数据合理、计算速度快,为研究水库泥沙问题提供了重要依据。     

变尺度混沌蜂群算法在梯级库群优化调度中的应用

针对流域梯级水电站长期优化调度模型存在高维、非凸、非线性等特点,提出一种改进的变尺度混沌蜂群算法(VCBA),通过引入混沌方程和余弦收缩策略,使其具有更强的全局收敛能力和更快的收敛速度。以丰枯分时电价下金沙江下游梯级水电站群长期优化调度作为工程背景进行实例研究,并将计算结果与基本蜂群算法(BA)和粒子群算法(PSO)进行比较。结果表明,VCBA求解梯级水电站长期优化调度问题收敛速度快且优化结果精度较高,满足实际优化运行需求,具有很高的工程应用价值。     

基于多目标动态规划算法的水库兴利优化调度模型及应用

针对多阶段多目标水库优化调度问题,以邯郸市东武仕水库兴利调度为例,通过设计频率P=20%的入库径流和需水过程,构建了基于水力效益和耗水效益的水库兴利优化调度模型;基于NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序策略,提出了多目标动态规划算法,获得了多目标优化的帕累托(Pareto)最优目标集;针对可能的目标偏好,计算水库各月的泄水量和缺水量。结果表明,多目标动态规划算法能获得水库兴利调度目标值的一个Pareto前沿;在任何阶段,针对同一月末库容,所有目标值均构成一个Pareto前沿。     

基于文化粒子群算法的梯级水电站优化调度研究

针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出一种文化粒子群算法(CPSO)并将PSO纳入文化算法模型作为群体空间的进化方式,引入一种局部随机搜索算子实现信念空间的知识结构并指导算法的演化过程,在保持种群多样性的同时提高算法的全局寻优性能.将CPSO应用于某梯级水电站的优化调度中,结果表明,CPSO可很好地兼顾计算速度及求解精度,为梯级水库优化调度提供了一条全新途径.     

基于SARSA算法的水库长期随机优化调度研究

针对水库长期随机调度的维数灾问题,在描述来水随机过程的基础上,提出基于强化学习理论的水库长期随机优化调度模型。采用机器学习中有模型的SARSA算法,且考虑入库随机变量的马尔可夫特性,通过贪婪决策与近似值迭代,调整学习参数,求解出近似最优决策序列。实例分析表明,对比随机动态规划(SDP)方法,SARSA算法在获得高质量解的同时,计算时间约减少41%,该算法高效求解能力与较少计算时长为水库长期随机调度问题提供了一种新的求解思路。     

一种水库洪水多目标调度的线性综合优化算法

针对水库洪水优化调度的非线性、多目标特性,研究了一种水库洪水多目标调度的线性综合优化算法.理论推导与算例仿真表明,该算法通过有限次的单目标优化计算,可直接获得多目标函数最优解集的前端,从而避免了复杂的多目标进化算法的搜索过程,且其最优解集的目标空间分布曲线清晰,直观地表达了当前洪水状况下优化调度解的分布及各目标间的关系,对水库洪水多目标优化调度的决策具有重要意义.     

马氏决策规划在水电站水库(群)优化调度中的应用简述

本文简要地回顾了水库(群)优化调度问题的历史与现状,介绍了应用马氏决策规划解决有保证率约束的水库发电优化调度模型的确切提法,以及求解的罚因子法的若干性质。并对多水库群的优化调度问题作了简介。