水电站发电优化调度的综合改进差分进化算法

发布时间：2018-06-02 22:56

  本文选题：水电站 + 优化调度　； 参考：《水利学报》2014年10期

【摘要】：差分进化算法能够全局并行和高效搜索,在求解水电站发电优化调度问题中具备一定优势,但同时存在一些问题。本文针对差分进化算法初始种群代表性不足的问题,引入基于均匀设计的初始种群生成方式;针对差分进化算法两种常用变异模式侧重于不同搜索阶段的特点,引入了兼顾两种模式优点的"Rand-Best耦合模式的变异算子";针对算法局部搜索能力欠缺的问题,借鉴梯度寻优思想,构建了"梯度加速附加算子"。以三峡水电站为例,说明了综合改进差分进化算法UCG-MDE的有效性,该算法大幅提高了解的精度、稳定性和收敛率。
[Abstract]:Differential evolutionary algorithm (DEA) is a global parallel and efficient search algorithm which has some advantages in solving the optimal power generation scheduling problem of hydropower stations but there are some problems at the same time. In order to solve the problem of unrepresentative initial population in differential evolution algorithm, this paper introduces an initial population generation method based on uniform design, and focuses on the characteristics of two common mutation modes of differential evolution algorithm in different search stages. "mutation operator of Rand-Best coupling mode", which takes into account the advantages of two modes, is introduced, and "gradient acceleration additional operator" is constructed for the lack of local search ability of the algorithm and the idea of gradient optimization. Taking the three Gorges Hydropower Station as an example, this paper illustrates the effectiveness of the comprehensive improved differential evolution algorithm (UCG-MDE), which greatly improves the accuracy, stability and convergence rate of the solution.
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;宁波市水利水电规划设计研究院;三峡梯调通信中心;
【基金】：973计划项目(2013CB036406) 国家自然科学基金资助项目(51179044) 国家重大科学研究计划(973)项目(2010CB951102)
【分类号】：TV737

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1970504