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梯级水电站群优化调度多目标量子粒子群算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2017-05-25

Journal:水力发电学报

Included Journals:CSCD、Scopus

Volume:36

Issue:5

Page Number:47-57

ISSN No.:1003-1243

Key Words:梯级水电站群;优化调度;多目标优化;量子粒子群算法;混沌变异;外部档案集合

Abstract:为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法(MOQPSO).该方法以标准量子粒子群算法(QPSO)为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能.乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的Pareto解集,能够为工程人员提供科学的决策依据.

Pre One:Long-Term Generation Scheduling of Hydropower System Using Multi-Core Parallelization of Particle Swarm Optimization

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