梯级水电站优化调度的变阶段逐步优化算法

发布时间：2017-07-02 07:12

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【摘要】：逐步优化算法(POA)在求解梯级水电站联合优化调度中,其优化结果受初始解的影响较大,不同的初始解对优化迭代过程的收敛性影响不同,导致优化结果可能陷入局部最优。针对这一问题,本文在深入分析POA寻优机制的基础上,探求了影响算法全局收敛能力的关键因素,揭示了POA的两阶段寻优策略和梯级水电站优化调度在求解两阶段问题时传统的"自上而下逐电站"寻优模式对算法收敛能力的影响规律,进而提出了基于逐步差分和变阶段优化改进策略的变阶段逐步优化算法,有效消弱了原始算法在求解梯级电站联合调度问题中对初始解的依赖性,在一定程度上保证算法收敛于全局最优解。实例研究表明所提算法优化得到的梯级发电量比POA算法提升0.15%左右,有效克服了原始算法的局部收敛问题,且改进算法效率更高,寻优结果更稳定。
【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;
【关键词】： 梯级水电站 优化调度 逐步优化算法 逐步差分 变阶段优化
【基金】：国家自然科学基金(51239004;51479075)
【分类号】：TV737
【正文快照】： 0引言梯级水电站联合优化调度是一类大规模、多约束、动态和非线性优化问题,随着水电站系统规模的逐步扩大,求解难度也随之增加[1]。传统动态规划算法在求解梯级水电站联合优化问题时遍历整个可行解空间,在当前计算精度下,算法收敛于全局最优解,但求解耗时久,随着梯级水电站的

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