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针对梯级水库群优化调度多约束、高维、非线性和难以求解的特点,将鲶鱼效应机制引入到粒子群算法中提出鲶鱼效应粒子群算法。该算法在进化中通过鲶鱼启发器引入鲶鱼粒子,依据鲶鱼效应调整种群的飞行模式,一方面利用鲶鱼粒子的驱赶作用使粒子种群跳出稳定状态激发活力,从而提高种群多样性;另一方面利用鲶鱼的高素质动态调节对进化过程进行有目的指导,进而保持算法的高搜索性能。算例表明,和标准粒子群算法、混沌粒子群算法相比,鲶鱼效应粒子群算法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地应用于梯级水库群优化调度中。 相似文献
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本文在经验总结与理论分析基础上,提出了渠道梯级电站群优化调度的分解协调模型,并采用模拟与动态规划相结合的方法,求解了海南松涛灌区东干渠上五级电站群的优化调度问题,采用了以站前水位变幅为控制变量的站内及站群系统调控方式,方法简单可行,经济效果较好。 相似文献
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针对水库群供水优化调度问题,建立改进蚁群算法求解带罚函数的水库群供水优化调度数学模型,重点研究蚁群算法的改进。在对传统蚁群算法研究的基础上,提出一种自适应调整信息素挥发系数、信息量及转移概率的改进蚁群算法,克服传统蚁群算法收敛速度慢且容易陷入局部极值等方面的缺陷,并将其应用于黑河三水库联合供水优化调度中。与传统蚁群算法优化结果的比较表明,应用改进蚁群算法的优化调度结果较传统蚁群算法更为合理,该算法有利于提高计算效率、优化质量及改善收敛性能,为解决水库群供水优化调度问题提供了新方法。 相似文献
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依据长江上游流域水文气象特征,确定各水库提前蓄水时机。建立了基于防洪、发电和蓄水的多目标调度模型,采用Pareto存档动态维度搜索算法(PA-DDS)优化求解,得到一系列非劣优化蓄水方案。结果表明:在不降低原设计防洪标准前提下,乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝和三峡水库的优化起蓄水时间可分别提前至8月1日,8月1日,9月1日,9月1日和9月10日,与原设计方案相比,优化方案蓄水期年均发电量可增加36.82亿kW?h,增幅3.12%;水库蓄满率达95.09%,提高3.38%。对于蓄水期为平、枯水年份,各水库蓄水时间可进一步提前至8月1日,8月1日,8月25日,8月25日和9月1日,蓄水期年均发电量可增加45.75亿kW?h,增幅4.10%;蓄满率由88.52%提高至93.89%,经济效益显著。 相似文献
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针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。 相似文献
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为了提高粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",提出了育种粒子群优化算法(Breeding-based Particle Swarm Optimization,BBPSO).该算法模型将育种算法和PSO算法有机结合,构建双群体搜索机制,既利用PSO算法的快速演化能力,又利用育种算法模型中的繁殖操作增加群体多样性.将该算法模型应用于梯级水电站发电最优调度中,仿真结果表明,和标准PSO算法相比,BBPSO具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效应用于梯级电站发电联合优化调度中. 相似文献
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自适应混合粒子群算法在梯级水电站群优化调度中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对梯级水电站群长期优化调度发电量最大模型,提出了一种自适应混合粒子群进化算法(AHPSO)。该算法引入混沌思想生成初始解,并定义了粒子能量、粒子能量阈值、粒子相似度和粒子相似度阈值来描述算法的自适应变化以及群体进化程度,同时结合遗传变异思想进行粒子操作,最后提出了一种基于邻域的随机贪心策略以解决算法后期进化速度慢的缺点。以澜沧江下游梯级水电站群为计算实例的结果表明,AHPSO比基本粒子群算法有更好的收敛性和优化结果,计算时间比逐步优化算法少,且优化结果相近,是一种可供选择的计算方法。 相似文献
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随机动态规划(SDP)方法是水库优化调度的基本方法,但将其应用于包含有多年调节水库的水库群的优化调度时会引起"维数灾"问题,并且难以反映多年调节水库调节周期不定的特点。针对这种情况,本文提出多层次的改进遗传模拟退火优化算法(IGA-SA),把库群优化问题分解为第1层次的SDP优化与第2层次的IGA-SA优化,从而获得库群的优化调度结果,并应用于贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,取得较好的结果。实践表明,该方法可以克服随机动态规划应用中遇到的"维数灾"问题,并给包含有多年调节水库的水库群的优化调度问题研究提供了有效的工具。 相似文献
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传统遗传算法中染色体的编码形式一般为链条形,即不论采用二进制编码还是实数编码,可行解均以链条的形式表现,遗传操作也是在这种链式编码的基础上进行的。当决策变量增多,链条加长时,这种遗传算法的计算效率变得很低。此外,在梯级水库优化调度中,由于上、下游水库间存在的耦合关系,使得上游水库基因段中某一位基因的改变将连锁式地引发下游各水库基因段中相应基因的改变,这种连锁变化在链式编码中的实现是较复杂的。为此,本文提出了矩形体编码的遗传算法,它可以有效提高传统遗传算法在处理这类问题时的效率,并使优化结果得到提高。最后通过一个算例,说明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于蚁群算法的梯级水电站群优化调度 总被引:21,自引:3,他引:18
提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法一蚁群算法(Ant Colony algorithm,ACA)。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,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。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。 相似文献
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变尺度混沌优化算法在梯级水电站水库优化调度中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
利用变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)对梯级水电站水库调度问题进行优化调度。主要思想是利用混沌运动的随机性,由Logistic方程随机生成混沌序列;将其载波到包含水电站目标函数可行域S的一个区域;利用随机性、遍历性和规律性,不断缩小优化变量的搜索空间和提高搜索精度进行全局寻优,从中搜索属于可行域S的解;同时在搜索中引入解向量优选,将解向量中那些接近全局最优解的分量找出,构成一个新的向量,代入目标函数中进行计算,从而找出全局最优解,最终求出水电站水库发电调度的最优调度线。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题。算法求解精度高,具有较大的实用价值,为求解梯级水电站水库优化调度问题提供了一种有效算法。 相似文献