基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化

发布时间：2018-01-06 22:11

  本文关键词：基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化　出处：《四川大学学报(工程科学版)》2014年S2期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为有效地解决梯级水电站群多目标联合优化问题,充分发挥水电的容量效益,建立兼顾梯级最小出力最大化的总发电量最大模型,提出了一种基于非均匀变异算子的改进单亲遗传算法。新算法采用实数编码,不在染色体间进行交叉操作,利用非均匀变异算子运行前期的充分全局搜索和后期的精细局部开发特性在单条染色体上进行进化寻优,且仅有3个控制参数,不要求初始种群中的个体具有多样性。与其他相关方法的实例计算结果对比表明,新方法不仅收敛性能优越,而且遗传操作简单,易于控制。
[Abstract]:In order to effectively solve the cascade hydropower stations on the multi-objective optimization problem, give full play to the benefits of hydropower capacity, the establishment of both the maximum model of total generating capacity to maximize the minimum output of the cascade, proposes an improved partheno genetic algorithm based on non uniform mutation operator. The new algorithm uses real number encoding, without crossover operation on chromosomes and make full use of the global non uniform mutation operator in the early operation and the development of local fine search characteristics of evolutionary optimization on one chromosome, and only 3 control parameters, does not require a body in the initial population diversity. Examples and other related methods. The results show that the new method not only has excellent convergence characteristics moreover, the genetic operation is simple, easy to control.

【作者单位】： 四川大学水利水电学院水力学与山区河流开发保护国家重点实验室;
【基金】：国家“973”重点基础研究发展计划资助项目(2013CB036406-4) 国家自然科学基金重点项目(50539140)
【分类号】：TV737
【正文快照】： 在中国大力实施节能发电调度政策的宏观背景下,最大限度地利用流域梯级电站的水能资源,对于减少化石能源的使用、减轻环境压力和实现能源的可持续发展意义重大。梯级水库群的优化调度作为水资源管理的一项非工程措施,可在不增加额外投资的情况下,有效地提高水(能)资源利用率,

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本文编号：1389732