粒子群算法在水电站日优化调度中的应用

针对传统的动态规划方法求解水库优化调度问题存在的“维数灾”问题,给出一种全局随机优化算法[1]——粒子群优化算法并应用于水库日优化调度问题中。相对于动态规划,该算法原理简单,易编程,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下的水电站日优化调度问题提供了一种有效的解决办法。     

改进粒子群算法在梯级水电站优化调度中的应用

粒子群算法是一种全局随机搜索算法。在标准粒子群算法中引入突变机制,应用于梯级水电站优化调度中,与动态规划对比,表现出该方法的简单高效性。通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。本文对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,将其应用于某梯级水库优化调度问题当中。实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

基于二维嵌套动态规划的清江梯级联合调度研究

针对目前改进动态规划算法和智能优化算法在梯级水电站联合调度求解过程中的非全局最优解,本文以清江梯级水电站为研究对象,提出二维嵌套动态规划算法进行优化调度,调度中考虑上游水电站每一次的出流过程对于中下游两水电站发电量的影响,中游水电站每一次的出流过程对于下游水电站发电量的影响,并将优化调度结果与实际调度、常规动态规划调度进行对比,取得了很好的效果,为梯级水电站的联合调度提供了一种全局调度的思想和方法。     

水库群防洪系统优化调度模型及应用

本文以澧水流域中上游江垭、皂市及宜冲桥3个水库及其下游河道防洪系统联合优化调度问题为背景，建立了基于河道洪水演进方程与多目标离散微分动态规划的水库群防洪系统多目标优化调度模型，给出了一种离散微分动态规划与马斯京根洪水演进相结合多目标优化算法.经计算分析，结果满意.     

基于差分进化算法的水库防洪优化调度研究

由于影响和制约因素众多,水库防洪优化调度方案的制定是一个非常复杂和有相当难度的课题。本文以最大削峰为目标,基于差分进化(DE)算法建立多约束的水库防洪优化调度模型,给出了水库防洪优化调度问题的DE算法的求解步骤。将该算法应用于潘家口水库防洪优化调度实例问题的求解,求解结果与动态规划和粒子群算法的求解结果进行比较。该算法应用于水库防洪优化调度,可以充分发挥水库的防洪调节能力,确保水库自身以及下游防洪对象的安全,为水库提供合理有效的优化调度方案。     

混合粒子群算法在水库中长期发电优化调度中的应用

针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。     

遗传算法在水库调度中的应用综述

简要回顾了遗传算法在水库调度中的应用概况,对遗传算法用于水库调度优化时的编码、约束条件处理、早熟与全局收敛性、参数设置、混合遗传算法、多目标遗传算法以及效率评定准则等问题进行了综述。分析遗传算法耗时与全局收敛之间的矛盾后认为,遗传算法适用于传统方法难以求解的优化问题,以及对计算时效性要求不高或者目标函数计算复杂度不高的实时水库调度问题,特别是水库中长期调度以及水资源规划问题。     

基于蚂蚁算法的水电站短期优化运行研究

利用蚂蚁算法的转移搜索和邻域搜索机制,构造了水电站短期优化运行蚂蚁算法模型.实例证明,蚂蚁算法能够解决具有复杂约束的水电站短期优化运行问题,算法编程简单,易于实现.为水电站短期优化运行提出了一种新的、有效的方法.     

基于耗水率动态规划模型的水电站水库优化调度

目前水电站水库优化调度常侧重于提高算法的精度和计算的速度,往往忽视了优化调度模型本身的合理性和准确性。综合耗水率是衡量水电站经济运行情况的重要指标。基于耗水率动态规划模型的水电站水库优化调度方法,依据水电站长期运行的历史资料,采用水电站综合耗水率参数作为水电站水库优化计算的基础,使优化结果更符合水库经济运行的实际要求。     

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。     

水电站长中短期嵌套预报调度耦合实时来水系统动力学建模方法研究及应用

水电站优化调度是水电能源系统优化运行与管理研究领域的关键科学问题,已有水电站优化调度研究较少考虑不同尺度调度模型间的衔接,长、中、短期优化调度相互孤立,彼此之间缺乏耦合机制,在指导水电站实际运行中存在不足。为此,研究建立了水电站长中短期嵌套预报调度模型,并引入系统动力学反馈机制,提出了一种水电站长中短期嵌套耦合实时来水系统动力学预报调度模型。长、中、短期调度模型分层嵌套,中长期预报调度结果作为短期调度的"期望指导过程线",根据水电站预报来水和面临日实时来水存在误差所导致的水位偏差进行实时反馈、动态修正调度决策,从而指导水电站做出更为合理的调度决策。为检验本文模型方法的有效性,研究选取了三峡水电站作为研究对象进行实例验证。实验结果表明:研究所提出的模型方法指导水电站运行相比随机动态规划和常规调度图方法全年发电量提升效果明显,在2018年来水条件下模拟调度结果发电量分别提高了2.73%和2.31%,显著提高了来水不确定性条件下水电站运行发电效益,为解决水电站随机来水条件下长中短期嵌套预报调度实际工程技术难题提供了一种可行的实践理论方法工具,具有十分重要的理论研究意义和工程应用价值。     

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。     

改进蛙跳算法在水电站经济调度中的应用

为寻求更为方便有效的水电站经济调度算法,以提高水电站运行效率、节约宝贵的水资源。根据水电站厂内经济运行模型,合理处理约束条件,提出了一种用改进蛙跳算法求解水电站厂内经济运行问题的数学模型。实例分析证明,此算法比传统的等耗量微增率法寻优效果更好,且运算量较小,便于灵活操作和改进,是一种非常实用的求解水电站厂内经济运行问题的优化算法。     

水电站短期优化调度类库的设计

采用面向对象的程序设计方法，基于作者和前人在水电站短期优化调度科研领域的理论成果，以大量的工程实例为背景，抽象出水电站短期优化调度系统的基本特征，设计出了可高度反映水电站短期优化调度系统特征的类层次结构，并借助于C＋＋程序设计语言开发出了一套可重用的基础类库。实践证明，利用该类库进行软件开发可大大提高水电站优化调度程序的可移植性、可扩充性、易维护性，有效地提高了水利软件开发的效率和质量。     

DSM分时电价下梯级水电站短期优化运营的研究

针对梯级水电站在系统负荷图上峰、平、谷各时段的优化运行，提出了基于DSM分时电价下的梯级水电站短期优化运行的数学模型，并与三峡梯级水电站的短期调度研究结合。研究结果表明，该模型所确定的调度方案合理可行，效益显著。通过比较在恒定及分时电价情况下三峡梯级电站的短期出力，认为分时电价模型能够使得梯级电站出力更加可靠，水资源得到更合理的综合利用，具有实际应用价值。