基于改进惯性权重PSO算法的水库防洪联合调度研究

针对望谟县洪灾频发的现状,基于改进惯性权重的PSO算法,以动用新屯、纳坝水库的防洪库容最小为目标,建立了水库防洪联合调度模型。在保证水库工程安全和控制断面低于保证流量的前提下,通过防洪联合调度,两库(纳坝、新屯)库堤结合方案使望谟县城市防洪标准由现状20年一遇提高到50年一遇,50年一遇洪水削峰率约为33.7%。其中,纳坝水库50年一遇洪水的安全下泄量为23.5 m³/s,新屯水库50年一遇洪水的安全下泄量为16.5 m³/s。实例应用可为水库群防洪联合调度研究提供参考。     

基于改进PSO算法的水轮机PID调速器的参数设计

为了提高水轮机PID调速器的控制质量,引入PSO算法优化PID控制器的部分参数,针对传统粒子群算法的不足,引入自适应惯性权重调整因子对粒子速率更新策略进行改进,同时结合微分进化算子提高种群多样性,扩大PSO算法搜索解空间的能力,仿真实例表明,改进后的PSO算法收敛速度快,稳定性好,复杂程度低,具有良好的全局搜索能力。经过该算法优化过的PID调速器对负荷扰动具有较强的鲁棒性。     

基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究

提出基于混合粒子群优化（PSO）算法求解流域梯级单目标优化调度问题方法的一般结构,并对三峡梯级的发电和洪水优化调度问题进行了研究。该算法利用离散微分动态规划法（DDDP）算法对粒子群优化算法的gBest粒子进行二次寻优,加快了算法的收敛速度和精度。     

基于PSO与DE混合算法的水资源优化配置

基于公平性原则构建水资源优化配置模型,针对模型的特点,将模型的可行解进行粒子化处理。利用基于粒子群(PSO)和差分进化(DE)的混合算法(PSODE)对模型进行求解。该算法通过双种群间的信息共享机制,大大降低了求解陷入局部最优的风险。此外,还采用了一种粒子变异机制进一步提高PSODE算法的性能,并通过漳河流域四大灌区水资源配置实例表明PSODE算法比PSO和DE算法收敛速度更快、准确度更高。     

现代电力系统病态潮流算法的研究

从病态潮流的研究意义、成因和特点出发,论述了电力系统病态潮流的各种算法。针对现代电力系统潮流不易收敛的特点,介绍了大规模电力系统的潮流算法并对各种算法进行了比较分析。对病态潮流算法的研究方向进行了展望。     

基于改进PSO算法和SVM的大坝监控模型研究

针对传统大坝安全变形预警监控模型对缺失数据敏感、精度易受其它因素影响的特点,提出了一种利用粒子群算法与支持向量机相结合的建模方法。即通过粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时改进了惯性权重因子与学习因子,并引入参数收敛程度,有效地解决了粒子群算法存在的早熟收敛问题,提高了全局收敛能力。阐述了模型建立的算法步骤,并利用某水电站观测数据进行了验证。结果表明,相对于传统优化算法,改进的PSO-SVM模型在大坝安全变形监控上具有很大的优越性,而且也扩展了粒子群算法的应用范围。     

锦州市水资源优化配置研究

以锦州市为例,利用全局寻优能力强且收敛速度快的鲸鱼算法求解水资源优化配置模型,得到不同规划年的优化配置方案.研究表明:锦州市的水资源量能够充分满足2025年和2030年的生态需水、生活需水,生产用水部门的缺水率不超过10％,缺水量较少,配置方案科学合理能够满足未来用水需求;对于水资源优化配置问题的求解鲸鱼优化算法表现出...     

基于粒子群优化算法的灌溉渠道配水优化模型研究

本文对定流量、变历时运行的渠道轮灌优化配化模型进行了改进,应用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行了配水渠道流量最优化的0-1整数规划模型求解。PSO算法采用二维数组编码方法,构造了相应的适应度函数,编制相应的计算机求解程序。计算结果表明,本文采用PSO算法的优化配水模型所得出的轮灌组引水持续时间均匀性略优于现有其他方法。     

基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断应用研究

针对电力系统故障诊断的不确定性,以及保护开关和断路器动作信息中常出现的误动、拒动等问题,笔者提出一种基于蝴蝶优化算法的电力系统故障诊断方法,重点分析了该方法在解析大数据模型中对目标问题快速求解的特点,给出了数据引入时的预处理过程,充分利用蝴蝶优化算法在寻迹方面的推理能力,根据报警信息搜索电网数据库,提出故障假设及诊断结果。采用IEEE-39节点进行验证,并与人工神经网络方法进行比较。结果表明,该方法目标更加明确,且收敛速度更快,适用于网络规模大的电力系统故障诊断。     

基于PSO的SVM年径流预报模型研究

为了使SVM具有更好的预测效果,考虑到人为选择参数的随机性,提出了应用PSO优化SVM参数的年径流预报模型,并将其应用于伊犁河雅马渡水文站的年径流预报。结果表明:与改进的最速下降共轭梯度法、进化单纯形法相比,经参数优化的SVM年径流预报模型能够较好地模拟年径流量与其影响因子之间的非线性映射关系,提高预报精度。     

泵站单机组优化调度组合改进粒子群算法

开展泵站节能降耗优化模型算法研究、实现泵站经济运行具有重要的现实意义。动态规划法在泵站优化调度模型求解中较为常用,针对动态规划法决策变量离散处理对精度的影响,引入决策变量在可行域内随机生成并不断更新的粒子群算法,并提出“Sobol序列优化初始种群+实时调整惯性权重+正余弦替代学习因子”多策略融合的改进方法,通过4种基准函数性能测试,验证了改进粒子群算法在搜索能力和计算精度上有显著提升。在此基础上,将改进粒子群算法应用于某大型调水泵站以耗电费用最小为目标的单机组变速优化模型求解中,得到不同时段的最优决策方案及相应的目标最优值,并与动态规划法计算结果进行对比,2种方法最优决策过程基本一致,最优目标值精度相当。结果表明：粒子群算法组合改进策略是可行的,计算结果是可靠的,可以作为泵站优化调度模型求解的一种有效方法。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题可归结为求解离散型控制变量和连续型控制变量共存的非线性规划的数学问题。本文将连续型控制变量按一定精度离散化,使问题转化为只含离散型控制变量,从而建立一种新的无功优化的数学模型,并利用遗传算法对该模型进行求解。以IEEE六节点系统为例,介绍了其数学模型的建立和遗传算法求解的方法,并给出了求解过程的程序框图。     

改进粒子群算法求解水火电系统短期负荷分配问题

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的启发式搜索方法，应用领域很广。文中将PSO算法用于求解水火电系统短期负荷的经济分配，属于高维、强约束工程问题。分析了算法参数设置对解的影响，发现算法的局部开发能力和粒子的多样性是影响解的优劣的关键因素;提出多子群辅助的PSO算法，兼顾了对解空间的全局搜索和局部开发。实际算例证明，改进的算法是有效的。     

三座店水库与二道河子水库供水调度规则研究

针对三座店水库与二道河子水库联合调度问题,采用单库调度图加联合调度规则法确定两水库联合供水规则,建立了两水库供水调度模型。通过粒子群算法优化该供水规则,并模拟两水库在该规则下的调度运行,将其结果与补偿调节规则对应结果进行对比,检验该调度规则的合理性和有效性。     

交直流系统的动态无功优化

考虑直流输电系统对功率与电压的调节能力,建立了交直流系统的动态无功优化模型。模型的目标函数为交直流电网的全天网损最小,约束包括交直流系统的潮流约束、所有直流变量的控制约束、离散控制变量动态调节次数约束及节点电压的安全约束。模型求解是一个多时段非线性混合整数规划问题。以混合算法为基础,提出了交直流系统的动态无功优化混合智能算法。以PSASP 36节点系统为例,通过仿真计算验证了所建模型和算法的有效性,说明了动态无功优化在交直流输电网络中具有更大的降损潜力。     

新安江模型参数优选的改进粒子群算法

借鉴竞争演化和多种群混合的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,建立并行种群混合进化的粒子群算法(PMSE-PSO)和序列主-从种群混合进行的粒子群算法(SMSE-PSO)。数值模拟结果表明,这两种改进的粒子群算法具有较高的计算效率、较强的自适应性和稳定性。将PMSE-PSO和SMSE-PSO应用于新安江模型的参数优选中,通过与PSO和SCE-UA的比较可以看出,PMSE-PSO和SMSE-PSO不仅具有较好的全局优化性能和稳定性,而且在调用目标函数次数相同的情况下精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法。     

基于蚁群优化的支持向量机风速预测模型研究

由于风速的随机性大,预测的准确度不高,针对这种现象,基于支持向量机理论建立了风速预测模型,同时针对支持向量机参数的选取尚无有效的方法,尝试应用蚁群算法来优化参数的选取。以某风场连续5 d的实测风速为研究对象,选取前4 d的实测风速(采样间隔30 min),应用风速预测模型对第5天的48个风速值进行预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为9.77%,预测效果比较理想。验证了应用蚁群优化算法理论与支持向量机理论进行风速预测的可行性,可为风速的长期预测、风力发电功率预测和风电场规划选址等提供理论指导。     

基于PSO-SVR模型的供水系统余氯预测研究

支持向量机回归(SVR)模型在非线性预测方面具有优良性能,基于该模型对供水系统余氯变化过程进行预测,并采用二阶振荡粒子群优化算法(SOPSO)对SVR模型参数进行优化调整,以提高小样本状态下模型的模拟精度,增强模型的泛化性能。将优化后的SVR模型应用于某供水系统余氯预测,结果表明:在有限样本状态下,优化后的SVR模型的预测平均误差小,明显优于BP神经网络模型和ARX模型,并具有较强的稳健性。该预测模型能较好地解决传统模型在小样本状态下余氯预测精度不高、预测效果较差的问题,为研究供水系统余氯变化过程及动态预测提供了新的途径。