基于改进蝙蝠算法的梯级水库发电优化调度

发布时间：2021-01-30 08:53

　　针对梯级水库优化调度高维度、多约束以及非线性优化的特点,将自适应权重以及连续禁忌搜索算法引入标准蝙蝠算法,改善标准蝙蝠算法在水库优化调度应用中出现的早熟收敛且陷入局部最优的问题:一方面利用自适应权重避免因更新步长机制导致寻优能力不足的问题;另一方面利用连续禁忌搜索算法避免因种群多样性差导致陷入局部最优的问题。案例分析结果表明,改进蝙蝠算法能有效运用于水库发电优化调度中,并且与标准蝙蝠算法相比,具有更强全局寻优能力、更高的运行效率,得到的运行调度结果更优。 

【文章来源】：人民黄河. 2020,42(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

枯水年供水期水位过程

平水年供水期水位过程

图3 平水年供水期水位过程由以上结果可知,改进蝙蝠算法比标准蝙蝠算法计算得到的梯级发电量有所增加,枯水年增加1.90×106 kW·h,平水年增加9.57×105 kW·h,丰水年增加1.15×105 kW·h。表明从梯级发电量考虑,改进蝙蝠算法的优化效果更好。

【参考文献】：
期刊论文
[1]POA算法在水库优化调度中的应用[J]. 罗红兵.  陕西水利. 2018(06)
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[3]基于鲶鱼效应粒子群算法的梯级水库群优化调度[J]. 纪昌明,刘方,喻杉,张验科,赵璧奎.  电力系统保护与控制. 2011(19)
[4]粒子群算法在水库(群)优化调度研究中的应用综述[J]. 邓显羽,彭勇,叶碎高,温进化,何斌.  水利水电科技进展. 2010(05)
[5]新型元启发式蝙蝠算法[J]. 黎成.  电脑知识与技术. 2010(23)
[6]遗传算法在水电站优化调度中的实用研究[J]. 冯迅,王金文,权先璋,张祥.  华中电力. 2005(03)
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硕士论文
[1]连续禁忌搜索算法改进及应用研究[D]. 王明兴.浙江大学 2005



本文编号：3008622