梯级水电站发电优化调度研究
针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”,或陷入局部最优解的缺陷,本文提出了免疫蛙跳算法(ISFLA)。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作,同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明,通过将ISFLA与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比,ISFLA在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。
梯级水电站优化调度研究
本文首先从目标函数和约束条件两个方面,介绍了梯级水电站优化调度的各类数学模型.然后对目前研究比较广泛的各类优化算法进行了综述.最后指出随着水电能源的开发,梯级水库优化调度下一步可能的发展方向.
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