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自适应混沌整体退火遗传算法在水电站群优化调度中的应用

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2014-10-25

Journal:水力发电学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:33

Issue:5

Page Number:63-71

ISSN No.:1003-1243

Key Words:水电工程;水电站群;发电优化调度;自适应;混沌;整体退火遗传算法

Abstract:提出了一种基于标准遗传算法(SGA)的自适应混沌整体退火遗传算法(SCWAGA)求解梯级水电站群长期发电优化调度问题.该算法通过混沌优化生成初始解,提高初始解的质量;采用父代参与竞争的整体退火选择方式,避免种群早熟及过早收敛;利用参数自适应函数调整交叉算子和变异算子,提高算法的收敛速度以及避免算法陷入局部最优.以红水河流域水电站群为计算实例的研究结果表明,SCWAGA比SGA具有更快的收敛速度,且搜索到的全局最优解优于SGA与逐步优化算法(POA),为大规模水电系统优化调度求解提供了一种新的有效途径.

Pre One:基于模糊聚类和BP神经网络的小水电短期发电能力预测方法

Next One:跨省送电梯级水电站群调峰调度两阶段搜索方法