组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度

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。

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。

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。

针对高维、复杂的梯级水库优化调度在求解时易出现\"维数灾\"或陷入局部最优解的问题,本文提出了基于免疫进化算法的粒子群优化算法,该算法充分利用了免疫进化算法的全局搜索特性和粒子群算法的局部搜索能力,克服了粒子群寻优中对初始种群的依赖和易陷入局部最优的不足。通过实例计算表明,应用该算法求解梯级水库优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高,从而为求解高维,复杂的梯级水库优化调度提供了新的思路。

【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(oicpso/q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(spso)及动态规划方法进行比较。【结果】与spso算法和动态规划方法计算结果相比,oicpso/q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明oicpso/q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】oicpso/q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善pso算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果表明:变尺度混沌粒子群优化算法求解精度高,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.

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。

随着经济与科学技术的不断发展,社会的需求使得对水库调度管理水平的要求越来越高,使得越来越多的因素被考虑在水库调度决策中,水库调度逐渐进入了优化阶段。本文主要针对基于梯级水电站水库优化调度的,粒子群优化方法进行研究,提出了相应的改进措施,并通过实践进行了有效分析。

介绍了一种基于模拟退火的粒子群算法,并用其求解以水电站年发电量最大建立的优化调度的数学模型。考虑到基本的粒子群算法(pso)后期粒子趋向同一化,使其进化速度变慢,精度较差,本文将模拟退火的思想应用到具有杂交和变异的粒子群算法当中,通过模拟退火的降温过程来提高算法后期的进化速度和精度。最后,以普定水电站的优化调度为例进行了计算,结果表明,该算法的性能较基本粒子群算法有了较大改善,且明显优于常规调度方法和动态规划。

【目的】针对传统优化算法的不足,将微分进化算法应用到水电站水库优化调度问题中,建立新的优化算法模型。【方法】建立基于微分进化算法的水电站水库优化调度模型,并给出具体求解步骤。为验证算法的有效性,将其应用于具体水电站水库的优化调度计算中,最后将该方法与遗传算法的计算结果进行了对比。【结果】实例计算结果表明,与遗传算法相比,微分进化算法收敛速度快,可调参数少,计算精度高,稳定性好,且该算法简单、容易实现,具有较强的全局搜索能力。【结论】微分进化算法在解决水电站水库优化调度问题时具有很强的适用性,为求解水电站水库优化调度问题提供了新思路。

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。

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。

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。

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。

agc机组调节比较频繁，如果仅考虑经济性而调用大量机组去响应并非特别大的随机负荷调整是不尽合理的，尤其是对机组台数众多的大型水电厂，不仅经济上得不偿失，而且会带来安全隐患．随着电力市场理论研究的深入和市场规则的完善，辅助服务市场将引入竞争逐步走向市场机制，电厂通过竞价方式确定是否承担agc服务，这种承诺性交易使水电厂可预先

以洪家渡水电站为例,探讨了模拟退火粒子群算法(sapso)在水电站中长期优化调度中的应用方法及效果。结果表明:该算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水库优化调度问题,并具备求解精度高、收敛速度快的优点,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。

针对pso算法中的早熟收敛问题,提出一种文化粒子群算法(cpso)并将pso纳入文化算法模型作为群体空间的进化方式,引入一种局部随机搜索算子实现信念空间的知识结构并指导算法的演化过程,在保持种群多样性的同时提高算法的全局寻优性能。将cpso应用于某梯级水电站的优化调度中,结果表明,cpso可很好地兼顾计算速度及求解精度,为梯级水库优化调度提供了一条全新途径。

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。

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.