Memetic算法在水电站负荷优化分配中的应用

针对求解水电站厂内经济运行中负荷优化分配问题时常出现的收敛性差、易早熟等问题,将基于全局搜索和局部启发式搜索相结合的Memetic算法应用于水电站厂内经济运行负荷优化分配模型,用有限制的初始种群生成法来克服水电站机组不稳定运行问题,采用育种算法作为局部搜索策略。三峡水电站厂内经济运行实例计算结果表明,有限制的初始种群生成法能够避开空蚀振动区的影响,保证机组的稳定安全运行;Memetic算法的全局搜索和局部启发式搜索策略能够扩大寻优范围,优化群体结构,提高算法的收敛能力。     

进化优化算法在电力系统机组优化组合中的应用研究

采用进化优化算法--蚁群优化算法来求解机组最优启停问题.引入了状态、决策、路径等概念,把机组最优启停问题设计成蚁群算法模式,从而可以方便地利用蚁群优化算法来求解.通过附加惩罚项来处理各种约束,用tabu表限制不满足约束的状态,使得蚂蚁的搜索总在可行城内进行,对算法的搜索进程起到了有效的引导作用.对上述算法与传统的求解过程进行仿真比较,证明本优化算法可行、有效.     

基于改进遗传算法的小型水电站短期优化调度

针对小型水电站在丰水期的短期优化调度问题,提出了短期优化调度的数学模型和基于改进遗传算法的工程实现方法,并通过实例仿真及对仿真结果的详细分析,说明了该算法的有效性,对小型水电站短期优化调度有一定的指导意义。     

基于改进粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题.考虑发电效益和存水效益结合峰谷电价建立综合效益最大模型,针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和杂交算子对其进行改进.应用改进粒子群算法对"水布垭水电站一隔河岩水电站一高坝洲水电站"进行短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益,同时缓解高峰期用电紧张局面有更高的应用价值;应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果.     

基于自适应混沌蜂群算法的梯级电站优化调度

在峰谷分时电价背景下建立梯级水电站短期发电效益最大模型,通过自适应混沌蜂群算法(ACABC)对模型进行求解。为兼顾算法全局搜索能力及局部求解精度,引入搜索步长和蜜源选择概率自适应修正策略。考虑到模型求解过程中涉及的多维复杂约束问题,提出一种基于双向廊道的约束处理技术,用于规范解寻优空间。以峰谷分时电价下清江梯级短期优化调度为背景进行仿真建模,将计算结果与普通人工蜂群算法(ABC)和差分进化算法(DE)所得结果进行比较。实例研究表明,ACABC处理灵活且具有更强的全局搜索能力,工程实用价值较高。     

输配电网络规划优化方法的研究进展

对输配电网络规划的研究简况作了介绍,重点分析和总结了输配电网络规划优化的数学优化方法及其遗传算法、蚁群算法、Tabu搜索法等启发式算法的研究现状、存在问题,并分析了今后的研究方向,指出今后应研究输配电网络规划优化的特点.确定启发式算法的寻优模型和参数,保证算法的搜索方向,提高算法搜索效率,以获得输配电网络的全局最优解.     

基于改进蚁群算法的渡槽结构优化设计

渡槽结构优化设计属于混合离散变量优化问题,针对利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足,对基本蚁群优化算法进行了改进:引入蚁群更新、沿途搜索等策略,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。开发了基于改进的蚁群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计的程序。实例研究表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。     

蚁群算法求解梯级水电厂日竞价优化调度问题

应用蚁群算法(Ant Colony algorithm,ACA)，即利用蚂蚁群体相互协作和邻域搜索寻找功能，求解梯级水电站日竞价优化调度问题。计算中定义水库调度线为蚂蚁路径，利用状态转移、信息素更新和邻域搜索，不断调整路径逐步向最优值逼近。计算结果表明，梯级电站电量时空分配合理，并且满足约束条件，该算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。     

基于初始种群变异遗传算法的水电站优化调度

为解决自适应遗传算法应用于水电站优化调度时易陷入局部最优解的问题,在自适应遗传算法中加入了初始群体变异策略,首先对初始种群进行深度变异并保存优秀个体,然后再对保存的优秀个体采用自适应遗传算法进行全局搜索。水电站优化调度实例表明:采用初始种群变异策略的遗传算法具有更高的全局搜索能力,得出的结果比自适应遗传算法更佳,克服了自适应遗传算法易过早陷入局部最优的缺陷。     

耦合整体预报不确定性的水电站短期优化调度模型

以确定性预报径流为输入的水电站短期优化,受到预报不确定性的影响,会导致制定的运行方案与实际执行结果产生偏离,造成弃水或出力不足风险。为此,从水电站短期发电计划的编制过程出发,为编制优化运行方案,分析预报径流序列不同时段之间预报不确定性的关联,从而将短期径流预报序列各时段的预报不确定性耦合为一个整体,创新性地建立耦合整体预报不确定性的水电站短期优化调度模型。同时基于所提出的新优化模型,以锦西水电站为例进行实例研究,分别从实际总发电量和贴近度两个方面分析与评价新模型在效益和风险两个方面的优势,并将所建新模型与传统的确定性优化模型进行比较。结果表明,相较于传统确定性优化模型,本文所建立的新模型能够有效增加实际发电量、提高发电计划可靠性,可为水电站短期发电运行的实践提供有效参考。     

Application Research of the Improved Overall Temporal and Spatial Economic Operation Model Based on Information Entropy in Large-Scale Hydropower Station

For the high dimensional and complex inner-plant economical operation problem of large hydropower station, an improved ant colony optimization with adaptive ability, inspiring ability and local search ability was proposed. Spatial optimal load distribution model and temporal unit commitment model was combined into an overall temporal and spatial economic operation model, in which an innovative ant colony model of multiple ant colonies, multiple outsets and multiple routes was adopted. Information entropy was applied to adjust the path selection strategy and pheromone updating strategy of ant colonies along with the change of its value during the iteration. Two inspiring factors were applied in the algorithm to guide the ant colonies to search for optimal paths in a more efficient and targeted way. Local search ability was guaranteed by local translation of unit start-stop points of the optimal solution in each iteration. In the optimal load distribution model, optimal distribution table was set in advance using dynamic programming, which only took account of the stable operation regions and avoided the cavitation and vibration areas for the security and stability of units. The proposed method is applied to the Three Gorges Hydroelectric plant. Compared with other methods under different water heads, this method shows optimized result under the premise of both calculation speed and stability.     

狼群算法在水电站水库优化调度中的应用

为探讨水电站水库优化调度问题求解的新方法,对狼群算法及其在水电站水库优化调度中的应用进行了研究。对狼群算法中的围攻算法进行了改进,给出了水电站水库优化调度问题的狼群算法设计及求解步骤。基于水电站水库优化调度实例,对狼群算法的敏感参数奔袭步长进行了模拟计算和分析,给出了奔袭步长的有效取值范围。实例计算结果表明,狼群算法是一种求解水电站水库优化调度问题的有效方法。     

改进蚁群算法及其在水利工程项目管理中的应用

为了更加有效解决水利工程项目管理中的多目标决策问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法首先利用遗传算法的全局搜索能力将信息素初始化,然后在算法进行遍历过程中引入变异操作和交叉操作,提高算法的鲁棒性和有效性。水利工程项目多目标优化案例分析表明,较传统遗传算法和蚁群算法,本文提出的方法对于解的寻找速度更快,解的质量更高,该算法具有较高的全局寻优能力。该研究为水利工程项目管理多目标决策问题的解决提供了一种新的思路和方法。     

基于狼群算法的水电站优化调度模型参数优选

以典型水电站优化调度模型为基础,先采用单因素分析法对狼群算法单参数的敏感性进行了分析评价,以算法寻优效果达到最优为目标,得出了参数的有效取值范围;再采用正交实验与极差分析方法,对狼群算法多参数的敏感性进行了综合分析,同理得出了参数变化的敏感性主次序和参数最佳取值组合。实例的验证结果表明,研究选取的参数取值范围和最佳取值组合有效地提升了算法的优化性能,为狼群算法应用于水电站优化调度提供了参数选择依据。     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

基于改进混合蛙跳算法的梯级水库优化调度

针对混合蛙跳算法在寻优过程中出现的早熟收敛问题,利用混沌技术的遍历性优势对子群最优个体进行变异操作,形成局部精细搜索策略;根据蛙群相对多样性参数来判断算法是否陷入局部最优,进而对蛙群最优个体进行扰动以提高全局寻优能力,形成全局激励调节策略。耦合2种策略,提出了一种改进混合蛙跳算法。将其应用于李仙江梯级水库优化调度中,结果表明所提算法具有寻优质量高、收敛速度快的特点,有效地克服了标准混合蛙跳算法的早熟缺陷,为水库调度模型的求解提供了一种新方法。     

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。     

边坡临界滑动面搜索的奖惩蚁群算法研究

边坡滑动面搜索是边坡稳定计算中一项关键的问题，其实质为安全系数最小的滑动路径的搜索问题，采用路径搜索算法蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点，通过引入奖惩策略，加快较优路径和普通路径上信息素的差异，分化各条路径上的信息素，从而提出了一种奖惩蚁群算法。通过把边坡滑动面搜索问题的离散模型化，采用奖惩蚁群算法解决滑动面搜索问题，提出了一种临界滑动面搜索的新方法。通过一个简单边坡和复杂边坡的典型算例计算及一个大坝边坡的工程的应用实例应用，验证了新滑动面搜索算法的有效性及其高效性。结果表明，无论是对简单边坡还是复杂边坡，本文算法都可以能以更快的速度搜索得到效果更好的临界滑动面，且工程应用效果良好。