初始种群变异遗传算法水电站优化调度

针对水电站水库优化调度问题,提出了将改进遗传算法和混沌优化相耦合的改进混沌遗传算法。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,对混沌变量进行编码,表示成染色体,然后对其进行选择、交叉和变异,通过增加混沌扰动,不断进化收敛得到最优解。实例计算并与其他方法比较表明,该算法在求解水电站优化调度这样的复杂非线性优化问题时,搜索效率高,收敛性能好,能以较快的速度收敛于全局最优解,为水电站水库优化调度模型求解提供了一种新方法。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

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。

重点分析了常规粒子群算法(particleswarmoptimization,pso)在水电站优化调度应用中存在的问题和出现的原因,并针对问题提出了相应的解决方法,形成了基于粒子群算法的水库优化调度改进应用方法。改进前后计算结果的对比分析表明,改进后的粒子群算法可明显提高求解水电站优化调度问题的收敛速度和求解精度。

如今，广大民众对能源的需求量越来越高，但是我国的能源可用量却越来越少，在这种情况下，对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实，梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注．而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述，使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

进入二十一世纪以来，科技大发展，经济大发展。人们的生活越来越舒适、便捷的同时，随之而来的一系列问题也十分明显。环境的污染、能源的短缺，促进了我国水电企业模型的改革，因为只有改革才能适应时代的变化，才能解决日益严峻的能源形势。下面，我们将主要分析一下目前我国梯级水电站优化调度模型与算法。

如今，广大民众对能源的需求量越来越高，但是我国的能源可用量却越来越少，在这种情况下，对水、电能源结构进行调整是势在必行的。其实，梯级水电站优化调度已经得到了广大民众的普遍关注．而本研究就将针对“梯级水电站优化调度模型与算法研究”这一主题进行详细的阐述，使广大民众对这方面的内容有一个更加全面且深入的了解。

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

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

文中阐述了遗传算法与其它算法相结合的多种改进遗传算法进行水电站无功优化中的应用和今后的发展方向。

就提高水电站水能利用率为目标,建立模型,通过数值方式进行运算,利用matlab采用遗传算法模拟仿真了漫湾水电站机组优化运行;并比较了电站比较了采用传统方法、采用优化算法以及采用优化算法下缩小峰谷负荷差和无峰谷负荷差几种工况下耗水量,能够提高水轮机发电效率的运行参数.

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...

借鉴信息素对昆虫群体协调行为的作用,建立信息素释放模型、信息素扩散模型、信息诱导模型和信息定向模型,提出信息诱导算子(pheromoneinductionoperator,pio),并与改进遗传算法(improvedgeneticalgorithmi,ga)相结合,形成信息诱导遗传算法(pheromoneinductiongeneticalgorithm,piga)。分析了piga具有较好平衡全局搜索能力和局部开发能力的仿生学原理。针对电力市场条件下梯级水电站自调度优化模型的复杂性,将piga应用于该模型的求解,通过算例分析,对比了pso、sgai、ga和piga的优化性能,表明了piga的有效性;同时通过分析pio参数对优化性能的影响,给出了pio参数的选择原则。

为提高水库群联合调度时的水资源利用率,重新审核水库群系统中原有单库调度图的有效性,本文提出了一种解决库群联合调度多目标、多变量的智能优化新方法—混合模拟退火遗传算法。该方法将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相结合,提高了计算效率和精度,避免了手工修正调度图的随意性。在以实际生产项目为依托的应用与检验中,在满足各类边界条件及保证率要求的前提下,该方法对梯级水电站水库调度图的优化可行、有效,为优化梯级水库调度图提供了一种新的有效算法。

梯级水电站联合优化调度是一项涉及学科门类广泛、牵涉部门利益众多的复杂大系统优化决策问题,对制定和实施区域用水规划、实现经济社会可持续发展具有重大的现实意义。鉴于当前群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的\"维数灾\"及大量约束条件不易处理的难点,将加速遗传算法(aga)应用于梯级水电站联合优化调度研究中,采用\"分类假设\"的思路逆序寻找不同电站、不同时段优化变量可行决策空间并生成初始种群个体,由此重点阐述了改进遗传算法对优化调度模型大量复杂约束条件的实现方法。上述方法在我国水、电特性代表性良好的乌江梯级七库联合优化调度实例的应用结果表明:加速遗传算法对梯级水电站联合优化调度模型复杂约束条件具有较强的自适应及全局搜索能力,且计算结果与设计成果相比,乌江梯级水电站多年平均发电量增加约2.60%。可见,采用\"分类假设\"的研究思路处理群体智能优化算法应用于梯级水电站联合优化调度中存在的复杂约束问题是合理可行的,可为流域梯级水电站实行集中运行、调度提供科学有效的决策依据。

应用二倍体遗传算法（ｄｇａ）对梯级水电站日优化调度问题求解，其算法采用了两条等长度的二进制码表示个体，借助于基因显性机制，将个体基因码链与梯级系统日调度计划联系起来．基因显性机制采用一种简便的布尔函数关系实现．杂交算子采用个体基因链交换与重组方式实现，具有一致杂交算子的效果．仿真计算结果验证了算法的有效性

电网负荷需求量随着气候、环境的变化而变化,在很大程度上存在着不确定性,而目前制定的发电计划都是根据以往的经验进行制定的,给出的计划出力与实际负荷水平存在较大的偏差。由于存在偏离发电计划的偏差,如果单纯地按照发电计划发电,会导致电能的不平衡,从而影响电网的正常运行。为了描述这种偏差,采用模糊集理论来描述负荷的不确定性,构建了一个基于模糊负荷的梯级水电站发电耗水量最小的短期优化调度数学模型,利用模糊区间的概念来研究不同模糊置信水平下梯级水电站的优化调度问题。同时研究入库径流量、发电耗水量、弃水量、水头变化等因素,全面考虑蓄水量、弃水量、发电流量、发电水头之间的关系及其对水电站正常运行的影响,以及各级水电站间的相互影响,用二次曲线表达式描述水电站水头特性关系,既能准确描述水电站水库特性,又能减少优化问题的决策变量个数,提高求解效率。最后以一个三级水电站为例,通过遗传算法求解所建模型,利用置信区间的概念分析负荷在不同置信水平下的优化情况,结果表明了所建优化调度数学模型的正确性和可行性。

介绍了目前国内对于梯级水电站优化调度问题的研究和实践现状,重点研究了优化调度模型的建立和优化算法。

逐步优化算法(poa)在求解梯级水电站联合优化调度中,其优化结果受初始解的影响较大,不同的初始解对优化迭代过程的收敛性影响不同,导致优化结果可能陷入局部最优。针对这一问题,本文在深入分析poa寻优机制的基础上,探求了影响算法全局收敛能力的关键因素,揭示了poa的两阶段寻优策略和梯级水电站优化调度在求解两阶段问题时传统的\"自上而下逐电站\"寻优模式对算法收敛能力的影响规律,进而提出了基于逐步差分和变阶段优化改进策略的变阶段逐步优化算法,有效消弱了原始算法在求解梯级电站联合调度问题中对初始解的依赖性,在一定程度上保证算法收敛于全局最优解。实例研究表明所提算法优化得到的梯级发电量比poa算法提升0.15%左右,有效克服了原始算法的局部收敛问题,且改进算法效率更高,寻优结果更稳定。

探索新的调度模型求解方法一直是水库优化调度研究的热点之一。社会情感优化算法（seoa）是一种新兴的启发式智能优化算法,但目前在水库优化调度中未见应用。将seoa应用于梯级水电站发电优化调度中,并针对算法初始种群随机生成造成的初始解代表性低,引入了初始种群均匀设计,针对部分个体过早收敛导致的种群活力低、算法易于局部收敛,制定了种群淘汰策略,从而建立了改进社会情感优化算法（改进seoa）。实例表明,在梯级水电站发电优化调度模型的求解中,改进seoa搜索效率高、寻优能力强、稳定性好。

通过建立某水电站厂内经济运行的数学模型,运用遗传算法制订该水电站厂内经济运行的控制计划。通过对初值的敏感性、收敛速度和优化结果三方面验证,发现遗传算法对初值不敏感且收敛速度较快。当遗传算法精度逐渐增大时,搜索速度逐渐减慢,且搜索效率降低,这时需要进行算法的改进。

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用混合遗传算法实现大型电站最优运行计划的方法。该方法考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、起停成本、空蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了遗传算法的精度。算例表明,方法精度高,计算速度快。