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论文类型：期刊论文

发表时间：2017-05-25

发表刊物：水力发电学报

收录刊物：CSCD、Scopus

卷号：36

期号：5

页面范围：47-57

ISSN号：1003-1243

关键字：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

摘要：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.