微分进化算法在水电站水库优化调度中应用

为解决粒子群优化算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,提出了一种组织进化粒子群算法(oepso)。该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点。在分析水库优化调度的数学模型和oepso算法特点的基础上,提出了基于oepso算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,并给出了具体求解步骤。实例验证表明,oepso算法具有良好的收敛速度和计算精度,为水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(mcoa).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.mcoa原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.

利用变尺度混沌优化算法(mutativescalechaosoptimizationalgorithm,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。

现在我国的主要供电方式是电气供电，这种形式的供电已不能满足社会的多方面需要。所以国家大力发展水利发电，就水利发电来讲，水电站水库优化是一项相当关键的工作。本文主要介绍了当下国内外水电站水库优化调度研究的进展，列举了三种水库优化调度计算方法：变尺度混沌粒子群算法、改进粒子群算法和免疫克隆粒子群算法。

建立一种梯级水电站中长期水库优化调度模型,利用混沌优化算法对梯级水电站中长期水库调度问题进行优化计算。实例计算结果表明,该算法可求解复杂约束条件的非线性梯级水电站水库优化调度问题,精度高、收敛速度快,为求解梯级水电站水库优化调度提供了一种有效算法。

随着电力市场的开放和分时电价制度的实施,传统以发电量最大作为准则的情况已不能适应水电站优化调度的要求,文章提出了分时电价条件下水电站水库优化调度的数学模型,并以实例结果来说明模型的可行性。

随着电力市场的开放和分时电价制度的实施,传统以发电量最大作为准则的情况已不能适应水电站优化调度的要求,本文提出了分时电价条件下水电站水库优化调度的数学模型,并以宝珠寺电站为例,研究结果说明了模型的合理性及可行性。

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度研究——针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题，提出一种基于模拟退火机制的改进粒子群优化算法，并将其引入水库调度领域，设计了基于该算法的水电站水库优化调度问题的求解方法。计算实例表明，该方法采用并行搜...

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

在研究了人工免疫系统中的克隆选择学说和克隆选择算法的基础上,研究了1种新的人工免疫算法——免疫克隆选择算法,并将其应用到水库优化调度中,提出了1种基于免疫克隆选择算法的水库优化调度方法。该算法通过在克隆选择算法中引入免疫基因操作,提高了算法的求解精度和求解效率,避免了"维数灾"和早熟问题。实例研究结果表明,相对于动态规划,免疫克隆选择算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好地解决了传统的动态规划方法求解水库(群)优化调度问题存在"维数灾"问题。

介绍了混沌粒子群算法,并将其用于水库调度中,指出:混沌粒子群优化算法引入了混沌搜索机制,增加了粒子的多样性,扩大了搜索的范围,不仅保持了粒子群优化算法收敛速度快的优点,而且还增强了全局收敛能力,能避免陷入局部最优的情况,可以更好地解决水库优化调度的强约束、多阶段、非线性组合问题。

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火机制的改进粒子群优化算法,并将其引入水库调度领域,设计了基于该算法的水电站水库优化调度问题的求解方法。计算实例表明,该方法采用并行搜索机制,计算速度快、全局寻优的可靠性较高,具有较好的应用前景。

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...

应用自适应蚁群算法来求解水电站优化调度问题,该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。实例计算表明,该算法计算精度高,收敛速度快,克服了传统蚁群算法计算时间长,易于陷入局部最优的缺点,能较好地避免动态规划的维数灾问题,可求解具有复杂约束条件的非线性规划问题,为解决水电站优化调度问题提供了一种有效的途径。

文章提出了应用改进粒子群算法求解水电站优化调度问题的方法,粒子群算法模拟了鸟类群体觅食的搜索过程来寻找水电站最优调度计划。对传统粒子群算法进行了改进,克服了早熟和陷入局部最优的缺点。实例计算表明,粒子群算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水电站优化调度问题,与经典算法相比,该算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,收敛速度快,是一种有效的搜索算法。

提出了一种协调粒子群算法,利用多粒子群的信息协调和扰动策略的方法,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点,具有良好的收敛速度和计算精度。实例计算表明,协调粒子群算法能够求解水电站优化调度这样的非线性、强约束组合优化问题,原理简单,易于编程,占用内存少,为水电站优化调度问题提供了一种具有较高应用价值的方法。

水电站水库的优化调度就是利用最优化的方法对水库的入流过程以及综合利用要求制定出水电站水库的优化调度方式，从而实现良好的效益，充分发挥水电站以及水库的设备作用及功能，使其能够得到高效合理的利用。水电站的系统以及电网系统管理中，水电站水库的优化调度是十分重要的组成部分，调度的效果将直接影响到水利工程以及设备的作用发挥，对于电网的安全可靠运行具有积极地促进作用。本文就水电站水库优化调度进行分析和研究。

目前,水库优化调度研究常侧重于提高算法的精度和计算速度,而忽视了优化调度模型本身的合理性和准确性。如采用常数作出力系数进行水库优化调度计算往往误差较大。为此,根据水电站多年运行历史资料,推求不同发电水头下的综合耗水率,并将水电站综合耗水率应用于水库优化调度中。实例计算表明,所提出的计算方法更能反映水库实际运用情况。

用逐步优化算法、动态规划法、大系统法和遗传算法,研究单一水库优化调度问题;并通过实例计算,对这四种方法进行了分析比较,结果证明,基于十进制编码的遗传算法具有收敛速度快,能达到全局最优的优点

i993年第l期journalofhydr0electricengineering总第40期 2]一弓6 ig1]’i1 用模糊动态规划法进行水电站水库优化调度 黄睦 (陕西机械学院) 提要 本文首先舟绍了鉴塑查望型(fdp)原理·进而提出了用fdp法进行水电站水库忧化 调度的方法．最后通过实例得到满意的结果 一 、前言 自1957年美国数学家r．e．bellman等人提出求解多阶段决策过程优化方法 ——动态规划(dp)法以来，dp在科研、生产、管理中得到了广遗的应用。同时在 解决dp的“维数灾上，各国学者提出了许多改进方法，如状态增量动态规划 (idp)离散微增量动态规划(dddp)、动态规划莲次逼近法(dp8a)、逐步优化 算法(poa)等。但是在实际问题中多数决策都是在目

本文从简单实用的角度出发,把电站水库常规调度图和优化调度图的绘制方法中的优点相结合作为绘制小水电站水库优化调度图的方法,可供小水电站进行优化运行时参考使用。

＼、进 小水电站水库优化调度图1印7、 绘制方法的探讨 广西大学贾燕宁 【提要】本文从简单实用的角度出发，把电站水库常规调度围和优化调度围的绘制方 法中的优点相蛄合作为绘制小水电站水库优化调度围的方法，可供小水电站进行优化运 行时参考使用。 【关键词】小水电站调度围优化运行动态规划 目前我国小水电站运行管理水平还比较落后，效益 也未得到充分发挥。其主要原因是许多小水电优化运行 工作尚未起步，有的甚至连常规调度图都没有，完垒凭 经验来捕水库运行，所以在水库运行上窖易造成人为的 错误．浪费了水能资源。优化调度与常规调度的根本区 别是在绘制各种调度线时所采用的计算方法和适用调 度图方面，采用丁更先进、更台理的数学处理，因而其 精度和效益更高。但为了达到一定的精度，绘制优化调 度图的计算工作量很大．为使小水电站能达到最佳经济 效益．现