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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。 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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针对发电侧市场开放后流域发电公司追求发电效益最大的特点,建立以流域梯级总收益最大为目标的梯级水电站群优化调度模型。为克服粒子群优化算法在迭代后期种群趋同化严重的弊端,在动态自适应惯性权重粒子群算法基础上提出一种多向导粒子群算法。该算法在粒子飞行方向上引入多向导策略:在粒子种群最优向导上引入最优向导集使种群最好解及其他较好解均有可能成为种群最优飞行向导;在个体最优向导上引入全面学习思想,使每个粒子以一定概率向其他粒子个体最好解学习。最后以我国西南某流域2库5级梯级水电站群为例进行计算,结果表明所提算法比相关方法更优。 相似文献
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在基于常规方法的水电站水库发电调度图绘制方法中,由于选取典型水文年样本数量有限,使其水文特征代表性有局限性.引入粒子群算法,利用所有历史实测资料绘制水电站发电运行调度图.该算法通过粒子间的信息共享来实现求解,具有计算简便,收敛速度快的优点.通过实际生产项目的应用,证明采用粒子群算法绘制水电站水库发电运行调度图能够克服常规绘制方法中的一些缺点,在保证可靠性指标的同时,提高了水电站的运行效益,为优化方法在水电站中长期调度中的应用提供了一种实用的途径. 相似文献
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动态规划和粒子群算法在水电站厂内经济运行中的应用比较研究 总被引:4,自引:0,他引:4
随着电站装机容量和机组台数的不断增加,利用动态规划求解水电站厂内经济运行问题,将面临"维数灾"和实效性问题.近些年,粒子群算法作为一种新型的群体智能优化方法,由于能够弥补动态规划计算时间长、内存占用量大等诸多不足,在水电站厂内经济运行等方面得到了广泛重视.现有文献,大多数从方法的应用角度探讨较多,但从替代动态规划的必然性和潜力方面探讨较少,鲜有实例分析.本文以百万级装机千瓦的乌江渡水电站为实例,深入分析与比较了粒子群算法与动态规划的优劣,认为粒子群算法是代替动态规划、求解装机规模庞大的巨型水电站厂内经济运行的有效方法. 相似文献