為解決粒子群優化算法存在的早熟和易陷入局部最優的問題,提出了一種組織進化粒子群算法(oepso)。該算法將進化操作直接作用在組織上,通過組織間的相互競爭、協作,最終達到全局優化的目的,較好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最優的缺點。在分析水庫優化調度的數學模型和oepso算法特點的基礎上,提出了基于oepso算法的水庫優化調度的方法,建立了數學模型,并給出了具體求解步驟。實例驗證表明,oepso算法具有良好的收斂速度和計算精度,為水庫優化調度問題提供了一條新的有效求解途徑。

針對粒子群優化算法容易陷入局部最優解的問題,提出一種基于模擬退火機制的改進粒子群優化算法,并將其引入水庫調度領域,設計了基于該算法的水電站水庫優化調度問題的求解方法。計算實例表明,該方法采用并行搜索機制,計算速度快、全局尋優的可靠性較高,具有較好的應用前景。

介紹了混沌粒子群算法,并將其用于水庫調度中,指出:混沌粒子群優化算法引入了混沌搜索機制,增加了粒子的多樣性,擴大了搜索的范圍,不僅保持了粒子群優化算法收斂速度快的優點,而且還增強了全局收斂能力,能避免陷入局部最優的情況,可以更好地解決水庫優化調度的強約束、多階段、非線性組合問題。

粒子群優化算法是通過粒子記憶、追隨當前最優粒子,并不斷更新自己的位置和速度來尋找問題的最優解。為了克服標準粒子群算法存在著早熟收斂、難以處理問題約束條件等缺點,本研究對遞減慣性權值進行了改進,將其表示為粒子群進化速度與群體平均適應度方差的函數;給出了適合pso算法的約束處理機制,提出了一種改進自適應粒子群算法,并將其應用于水庫優化調度中。實例計算并與經典方法相比,表明該方法原理簡單、易編程實現,能以較快的速度收斂于全局最優解。

建立一種梯級水電站中長期水庫優化調度模型,利用混沌優化算法對梯級水電站中長期水庫調度問題進行優化計算。實例計算結果表明,該算法可求解復雜約束條件的非線性梯級水電站水庫優化調度問題,精度高、收斂速度快,為求解梯級水電站水庫優化調度提供了一種有效算法。

針對粒子群算法易陷入局部最優的缺點,提出了一種雙適應度方法、動態鄰域算子和隨機動態調整慣性權重機制有機結合的混合改進策略。算例計算表明,該改進策略能增強粒子的局部收斂能力,加快算法的收斂速度,便于處理復雜約束條件,為求解具有復雜約束條件的非線性規劃問題提供了一種簡單有效的方法。文中探討了梯級水電站優化調度的相關問題,考慮了豐枯分時電價因素,建立了梯級水電站長期優化調度數學模型,并應用改進粒子群算法進行求解。實際梯級水電站計算表明,該模型使枯水期大部分時間出力均勻平穩,豐水期能兼顧防洪和蓄水的不同要求,有利于電力系統的穩定運行。改進粒子群算法計算速度快、收斂精度高,為梯級水電站長期優化調度提供了一種簡單實用的求解方法。

隨著經濟與科學技術的不斷發展,社會的需求使得對水庫調度管理水平的要求越來越高,使得越來越多的因素被考慮在水庫調度決策中,水庫調度逐漸進入了優化階段。本文主要針對基于梯級水電站水庫優化調度的,粒子群優化方法進行研究,提出了相應的改進措施,并通過實踐進行了有效分析。

文章提出了應用改進粒子群算法求解水電站優化調度問題的方法,粒子群算法模擬了鳥類群體覓食的搜索過程來尋找水電站最優調度計劃。對傳統粒子群算法進行了改進,克服了早熟和陷入局部最優的缺點。實例計算表明,粒子群算法可以求解具有復雜約束條件的非線性水電站優化調度問題,與經典算法相比,該算法原理簡單,易于編程,占用內存少,求解精度高,收斂速度快,是一種有效的搜索算法。

提出了一種協調粒子群算法,利用多粒子群的信息協調和擾動策略的方法,較好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最優的缺點,具有良好的收斂速度和計算精度。實例計算表明,協調粒子群算法能夠求解水電站優化調度這樣的非線性、強約束組合優化問題,原理簡單,易于編程,占用內存少,為水電站優化調度問題提供了一種具有較高應用價值的方法。

提出一種求解混聯水電站水庫群中長期優化調度問題的方法—變尺度混沌優化算法(mutativescalechaosoptimizationalgorithm,mscoa)。算法利用混沌運動的內在隨機性、遍歷性和規律性來尋找混聯水電站水庫群中長期最優調度計劃。算法利用混沌運動的特點,將混沌變量映射到待尋優變量區間,通過尺度變換不斷縮小優化變量的搜索空間,利用改變"二次搜索"的調節系數提高搜索精度以獲取全局最優解。實例計算結果表明,算法可以求解具有復雜約束條件的非線性混聯水電站水庫群優化調度問題。算法求解精度高、收斂速度快,為解決混聯水電站水庫群中長期優化調度問題提供了一種新的方法。

針對pso算法中的早熟收斂問題,提出一種文化粒子群算法(cpso)并將pso納入文化算法模型作為群體空間的進化方式,引入一種局部隨機搜索算子實現信念空間的知識結構并指導算法的演化過程,在保持種群多樣性的同時提高算法的全局尋優性能。將cpso應用于某梯級水電站的優化調度中,結果表明,cpso可很好地兼顧計算速度及求解精度,為梯級水庫優化調度提供了一條全新途徑。

提出多目標混合粒子群算法以求解梯級水電站多目標聯合優化調度模型。該算法采用混合蛙跳算法的分組-混合循化優化框架以增強算法的全局搜索能力;在族群內通過粒子群算法的飛行調整策略指導個體進化;同時,引入外部精英集,建立了基于自適應小生境的外部精英集維護策略,提高了算法的收斂性和非劣解集的多樣性。最后將該算法應用于三峽梯級水電站多目標優化調度工程,計算結果表明,本文算法能夠獲得計算實時性強、分布均勻、收斂性好的調度方案集,并以此分析明確了調度目標間的耦合關系,可為梯級電站的多目標調度決策提供科學依據。

【目的】解決傳統粒子群算法在求解水庫優化調度問題中存在的早熟、收斂速度慢和易陷入局部最優的問題。【方法】基于抗體克隆選擇學說理論,提出了一種量化正交免疫克隆粒子群算法(oicpso/q)。采用正交交叉策略來增強子代個體解分布的均勻性;通過接種疫苗和計算親合度等操作,對算法的進化過程進行有目的、有選擇地指導,使得算法快速收斂,同時保持一定的多樣性,抑制了早熟現象。提出一種自學習算子,避免個體鄰域內最優解的丟失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水庫優化調度數學模型,并給出其具體的求解步驟。最后應用該方法與標準粒子群算法(spso)及動態規劃方法進行比較?！窘Y果】與spso算法和動態規劃方法計算結果相比,oicpso/q算法計算時間明顯降低,但發電量明顯增加,說明oicpso/q算法可提高解的精度,加快其收斂速度,其性能優于標準粒子群算法和動態規劃方法。【結論】oicpso/q算法為求解水庫優化調度問題提供了一條新的有效求解途徑。

針對高維、復雜的梯級水庫優化調度在求解時易出現\"維數災\"或陷入局部最優解的問題,本文提出了基于免疫進化算法的粒子群優化算法,該算法充分利用了免疫進化算法的全局搜索特性和粒子群算法的局部搜索能力,克服了粒子群尋優中對初始種群的依賴和易陷入局部最優的不足。通過實例計算表明,應用該算法求解梯級水庫優化調度問題,結果可靠、合理,計算效率高,從而為求解高維,復雜的梯級水庫優化調度提供了新的思路。

現在我國的主要供電方式是電氣供電，這種形式的供電已不能滿足社會的多方面需要。所以國家大力發展水利發電，就水利發電來講，水電站水庫優化是一項相當關鍵的工作。本文主要介紹了當下國內外水電站水庫優化調度研究的進展，列舉了三種水庫優化調度計算方法：變尺度混沌粒子群算法、改進粒子群算法和免疫克隆粒子群算法。

針對粒子群算法容易早熟和易于陷入局部極值的缺點,提出一種梯級水電站優化調度的模糊自適應粒子群算法.在該算法中將慣性權值表示為粒子群進化速度因子和群體適應度方差的模糊函數,在每次迭代過程中動態改變慣性權值,以適應非線性優化搜索過程.針對違反約束的粒子,設計了一種動態空間調整策略來修復約束要求.為了驗證算法的性能,用2個測試函數和擁有4個水電站的系統進行了測試,在求解精度和速度上與標準粒子群算法和改進慣性權值線性遞減粒子群算法進行了對比,結果表明模糊自適應粒子群算法收斂速度快、精度高.

針對梯級水電站短期優化調度的不確定性問題,研究了不確定性因素的概率分布規律,并根據實際系統的運行要求,給出了概率分布密度函數的假設檢驗方法。探索發電用水量與各種隨機因素的互動關系及影響機理,構建了一種新的計及概率的梯級水電站短期優化調度策略。把災變理論、混沌優化思想和基本粒子群算法結合起來,形成一種混合粒子群算法。該算法擴大了種群的搜索空間,增加了種群的多樣性,改善了基本粒子群算法擺脫局部極值點的能力,并能從理論上證明其依概率收斂至全局最優解。將混合粒子群算法嵌入蒙特卡羅隨機模擬中對本文提出的模型進行求解,求解方法簡單有效。仿真結果表明,該策略能較好地處理不確定性條件下梯級水電站的短期優化調度問題。

在基于常規方法的水電站水庫發電調度圖繪制方法中,由于選取典型水文年樣本數量有限,使其水文特征代表性有局限性。引入粒子群算法,利用所有歷史實測資料繪制水電站發電運行調度圖。該算法通過粒子間的信息共享來實現求解,具有計算簡便,收斂速度快的優點。通過實際生產項目的應用,證明采用粒子群算法繪制水電站水庫發電運行調度圖能夠克服常規繪制方法中的一些缺點,在保證可靠性指標的同時,提高了水電站的運行效益,為優化方法在水電站中長期調度中的應用提供了一種實用的途徑。

將改進型螞蟻算法用于梯級水電站短期優化調度問題,并通過引入遺傳算法的交叉和變異思想以及自適應搜索半徑方法提高了螞蟻算法的搜索能力．以最小耗水率模型為例,給出了梯級水電站短期優化調度問題改進型螞蟻算法的數學描述和求解的算法步驟,并通過龍羊峽-李家峽梯級水電站實例驗證了改進型螞蟻算法的優越性．結果表明,與遺傳算法相比,改進型螞蟻算法獲得了更優的調度方案．優化結果在取得更低耗水率的同時,減少了機組的啟停次數,并且使所有機組連續高效運行,從而降低了機組的維護費用,并增加了梯級的經濟效益．

為提高多維目標函數全局最優解的計算精度,提出了一種改進的混沌優化算法(mcoa).利用混沌運動的隨機性、遍歷性和規律性進行全局尋優;通過引入解向量的優選,將解向量定位到最優解的附近,從而找出全局最優解.最后將該算法應用于水電站水庫優化調度問題,并進行仿真計算,計算結果驗證了算法的有效性.mcoa原理簡單,易于編程實現,具有較大的實用價值,為求解水電站水庫優化調度問題提供了一種有效方法.

針對以發電為主的梯級小水電群,以各水庫的發電引用流量為決策變量,建立了以發電量最大為目標的梯級小水電群優化調度數學模型;設計了pso算法和apso算法的工程實現方法,具體包括編碼設計、迭代方法設計以及慣性權重設計等;通過一個具有兩庫串聯的梯級小水電群實例,將pso算法和apso算法的仿真尋優過程進行了比較,結果顯示兩種算法是有效的,并且apso算法具有更強、更快的全局搜索能力;將apso算法的仿真結果與同一條件下的ga算法的仿真結果進行了比較,結果顯示apso算法的仿真結果更優,更能充分利用水能資源。

如今，廣大民眾對能源的需求量越來越高，但是我國的能源可用量卻越來越少，在這種情況下，對水、電能源結構進行調整是勢在必行的。其實，梯級水電站優化調度已經得到了廣大民眾的普遍關注．而本研究就將針對“梯級水電站優化調度模型與算法研究”這一主題進行詳細的闡述，使廣大民眾對這方面的內容有一個更加全面且深入的了解。