基于改进遗传算法的水电站水库优化调度

在遗传算法中为避免采用二进制编码时存在的编码冗余问题,本文提出了一种基于十进制整数编码的改进遗传算法,并进行水电站水库优化调度研究.用遗传算法进行水库优化调度计算可从多个初始点开始寻优,占用内存少,能以较快速度找到全局最优解.实例计算并与常规优化相比,表明该方法简便、快速,可避免水库优化调度中的维数灾.     

遗传算法在水电站优化调度中的实用研究

根据水电站优化调度问题的实际特点，用基于十进制的遗传算法，加入最优保存和局部搜索两种收敛策略对问题进行了改进。并用五强溪电站的实际例子进行了模拟计算，与未经改进的遗传算法进行了比较，取得了比较满意的结果。     

小型水电站群水库优化调度

本文阐述了小型水电站群水库优化调度的特点,以马尔科夫决策规划理论建立数学模型,介绍了实施小型水电站群水库优化调度的经验。     

基于退火遗传算法的水电站短期优化调度

电力市场环境下,水电站短期优化调度对优化发电企业向电力市场申报的次日发电计划和最大化企业发电收益具有重要意义。为了提高短期优化调度的计算精度和效率,针对模拟退火算法和遗传算法的优缺点将两者结合起来形成退火遗传算法,改善其计算精度和速度。实例计算表明该方法是可行的。     

水电站发电优化调度遗传算法的改进

遗传算法在求解水库优化调度问题时存在两个问题：随机的初始种群生成方式难以保证个体在解空间均匀分布,导致求解结果不稳定;由于水库水量平衡等条件约束,使交叉、变异操作常常导致可行解变成不可行解。针对上述问题,引入了基于均匀设计的初始种群生成方式,保障了初始种群空间分布的均匀性;在交叉、变异操作中建立了个体可行性判断与处理方法,保障了在个体进化过程中的可行性。以三峡发电优化调度为例,验证了改进算法的有效性,与标准遗传算法相比改进遗传算法可以显著提高寻优性能。     

水电站水库调度图的优化方法与应用——基于混合模拟退火遗传算法

按常规方法绘制的水库调度图相对保守,难以达到可靠性与效益的优化组合,使得水库调度图还存在一定的优化空间.提出了一种优化常规调度图的新方法--混合模拟退火遗传算法,以实现水库调度图的计算机程序式自动优化修正.该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高了计算精度,避免了手工修正调度图的随意性.通过在实际生产项目中的应用与检验,证明该方法对水电站水库调度图的优化确实可靠,在满足可靠性指标以及水库综合利用要求约束的条件下,取得了可观的经济效益,为水电站实现经济运行提供了一条可行途径.     

水电站水库调度图的优化方法与应用——基于混合模拟退火遗传算法

按常规方法绘制的水库调度图相对保守,难以达到可靠性与效益的优化组合,使得水库调度图还存在一定的优化空间。提出了一种优化常规调度图的新方法——混合模拟退火遗传算法,以实现水库调度图的计算机程序式自动优化修正。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高了计算精度,避免了手工修正调度图的随意性。通过在实际生产项目中的应用与检验,证明该方法对水电站水库调度图的优化确实可靠,在满足可靠性指标以及水库综合利用要求约束的条件下,取得了可观的经济效益,为水电站实现经济运行提供了一条可行途径。     

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度研究

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火机制的改进粒子群优化算法,并将其引入水库调度领域,设计了基于该算法的水电站水库优化调度问题的求解方法。计算实例表明,该方法采用并行搜索机制,计算速度快、全局寻优的可靠性较高,具有较好的应用前景。     

基于改进遗传算法的水电站日优化调度方法研究

将遗传算法用于解决水电系统短期发电优化调度问题 ,利用改进的遗传算法初始编码方式 ,结合最优日调度权重系数 ,构造了水电站短期优化调度的改进遗传算法模型 ,由于原始基因已经具有了一定的规律性 ,所以模型具有计算速度快 ,结果准确、合理 ,便于实际调度需求等特点。实例证明 ,该方法能够求解复杂约束条件下的非线性优化问题 ,算法编程简洁 ,易于实现 ,从而为分时电价应用环境下的水电站短期发电优化调度问题提供了一种有效的解决方法     

水库水电站中长期隐随机优化调度综述

随着中国水电开发积极有序推进,大型梯级水电格局逐渐形成,对水电站群的实际调度运行提出了一系列新的需求和挑战。文中概述了水库水电站确定性优化调度理论的发展历程和2种随机优化理论思想,在阐述隐随机优化调度原理的基础上,对目前国内外常用的隐随机调度决策与自变量因子进行了归纳分析。重点介绍了多元线性回归法、智能算法、贝叶斯网络法和模糊集方法这4类调度规则制定方法,并分别对各方法的优缺点进行了总结评价。最后,提出水库水电站隐随机优化调度研究的几点展望,为进一步提高水库水电站实际调度水平提供技术支撑。     

采用改进遗传算法的新型阀用电磁机构的优化设计

遗传算法用于元件的设计和选型是目前研究的热门课题。采用改进的遗传算法对文献[1]中提出的新型节能电磁换向阀的电磁机构进行了优化设计 ,给出了优化设计数学模型及优化结果 ,并对采用一般遗传算法和改进遗传算法进行优化设计获得的结果进行了比较 ,比较结果表明 ,采用改进后的遗传算法对于新型阀用电磁机构的优化设计具有寻优精度高 ,寻优速度相对较快的优点。     

改进遗传算法在韶关小水电群优化调度的应用

分析韶关地区小水电群联合优化调度的特点,结合当地实际情况,建立了小水电群优化调度的数学模型.通过对传统优化调度方法和遗传算法的基本步骤进行研究和改进,提出了基于改进遗传算法的模型求解方法,并对韶关电网系统中的两个小水电站进行联合模拟求解.实例结果表明,该方法科学可行.对提高电网运行和提高水电能源的利用具有重要意义.所提出的模型和算法已成为"韶关电网水电优化调度决策支持系统"的一部分,并投入试运行.     

青铜峡水电厂河床机组的最优化运行

本文利用动态规划法求解出青铜峡水电厂河床机组最优化运行的数学模型,并进行了实例分析计算,得出可行的优化运行方案。     

街面水电站水库诱发地震的预测研究

街面水库位于政和—大埔深断裂带东侧的屏南～梅林断陷带中段上。该深断裂带没列为地震带，活动性较弱，尤其是中段。街面水库以坝址为中心２５ｋｍ范围内，无喜山期的基性岩分布，无震中分布，近代地壳垂直形变值甚小，地热异常值不高，岩性于应变能的大量积储也不甚有利，与水口水库诱震条件类比认为：街面水库蓄水后，即使发生诱发地震，其强度也仅属弱微震，最大震级应比水口低，估计不会超过４级。可能震中位置在库盆东南面有断层切割的熔岩区段。     

东江建库后生态环境变化的初步分析

本文根据东江水电站建库前后的实地调查,观测结果,以及专题调查分析资料和成果,分析,总结了水库蓄水后生态环境诸因素：诱发地震,库岸稳定,局地气候,水库水温与水质,水生生物,社会经济和人群健等的变化,以期以水利水电工程环境评价和环境保护设计工作提供参考。     

水电站群优化调度分解协调—聚合分解复合模型研究

本文在讨论水电站群优化调度分解协调和聚合分解两个隐随机优化模型的基础上，提出了分解协调一聚合分解的构模思路，并建立了相应的复合模型，实例计算表明，构模思路是正确的，结果令人满意。     

基于遗传算法圆筒型直线感应电机的优化设计

针对直线感应电动机效率和功率因数低以及结构参数对其力能指标影响的严重非线性,把一种全局优化算法一遗传算法引入到圆筒型直线感应电机的优化设计中。结合电机优化问题的特点,将品质因数作为评价直线电机性能参数好坏的一项指标。应用遗传算法对圆筒型直线感应电动机进行优化设计,把直线电机的力功比和力能指标作为优化的目标函数,结果表明优化设计方法可行。     

基于改进浮点遗传算法的潮汐电站优化运行

在分析潮汐电站运行特性基础上,建立其多维优化的月周期优化调度模型。该模型含有线性和非线性约束,而且目标函数呈非线性。利用整体算术交叉和精英保留策略,设计出一种全局寻优的浮点数编码改进遗传算法。算法实例求解结果与电站实际月发电量和动态规划法求解结果比较后表明,该算法可行、有效,提高了求解质量和运行效率。