針對梯級水電站群長期優化調度發電量最大模型,提出了一種自適應混合粒子群進化算法(ahpso)。該算法引入混沌思想生成初始解,并定義了粒子能量、粒子能量閾值、粒子相似度和粒子相似度閾值來描述算法的自適應變化以及群體進化程度,同時結合遺傳變異思想進行粒子操作,最后提出了一種基于鄰域的隨機貪心策略以解決算法后期進化速度慢的缺點。以瀾滄江下游梯級水電站群為計算實例的結果表明,ahpso比基本粒子群算法有更好的收斂性和優化結果,計算時間比逐步優化算法少,且優化結果相近,是一種可供選擇的計算方法。

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。

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。

為了提高粒子群優化(particleswarmoptimization,pso)算法的計算精度和計算效率,避免\"早熟\

提出一種求解梯級水電站中長期優化調度問題的方法—蟻群算法(antcolonyalgorithm,aca)。算法模擬了螞蟻群體覓食路徑的搜索過程來尋找梯級水電站中長期最優調度計劃。算法把問題解抽象為螞蟻路徑,利用狀態轉移、信息素更新和鄰域搜索以獲取最短路徑即最優解。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梯級優化調度問題。算法求解精度高、收斂速度快,為解決梯級水電站中長期優化調度問題提供了一種有效的方法。

為保證電力市場運行的有序性、電力供應和電價的穩定性，國家積極組織發電公司與電網之間簽訂電力合約。當梯級水電站與電網簽訂年度電力合約后，電網通過預測用戶用電需求，年初時，確定各電站在各月份擔任的負荷任務，而水電站的來水具有很大的隨機性，導致出力受其影響較大的水電站在履行電網分配的任務時可能存在風險。優化發電資源配置、提高系統的運行安全是電力市場改革的重要目標。分析了梯級水電站多目標發電優化調度的相關內容。

以發電量和保證出力為目標建立梯級水電站的多目標發電優化調度模型,對三峽梯級中長期發電優化調度進行研究。針對傳統方法求解多目標優化問題的局限,提出一種強度pareto差分進化算法(strengthparetodifferenti-alevolution,spde)用于求解梯級水電站的多目標發電優化調度問題。spde以差分進化算法(differentialevolution,de)為基礎,采用spea2的適應度評價方法,并根據多目標優化的特點對de的進化算子進行修正。同時,提出一種自適應柯西變異策略(adaptivecauchymutation,acm)用于克服算法的早熟收斂問題。三峽梯級水電站實例研究結果表明,spde可同時考慮兩個目標并有效處理復雜約束條件,一次運行即可得到一組在各目標分布均勻、分布范圍廣的非劣調度方案供決策者評價優選。

為有效求解梯級水電站多目標聯合優化問題,充分發揮水電的發電效益和容量效益,提出一種新型的改進多目標布谷鳥算法(imocs)。針對傳統布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動態發現概率和步長融入到算法中,并結合非支配排序遺傳算法(nsga-ii)的非支配排序思想以及擁擠距離維護外部檔案集策略,提出imocs;通過測試函數驗證了所提算法的有效性。將imocs應用到烏江梯級水電站多目標優化調度中,得到了分布均勻的非劣調度方案集。最后通過模糊決策模型,主客觀確定目標權重法,從非劣解集中選擇一個折中方案,得到各水電站發電用水過程。結果表明,調度方案合理、可靠,且均能滿足各項約束條件。梯級水電站優化調度采用imocs具有較大的實用意義。

為保障梯級水電站群多目標優化調度問題的計算效率和求解精度,提出了基于fork/join多核并行框架的并行多目標遺傳算法.該方法以多目標遺傳算法為基礎,引入多種群異步進化策略保證種群間個體多樣性;采用遷移機制保障子種群的信息有機互饋,提升算法收斂性和解集多樣性;利用并行技術實現子種群在各內核的同步求解,提高計算效率.針對問題特點,耦合個體實數串聯編碼方法、混沌初始化種群策略和約束pareto占優機制等,進一步提升方法尋優性能.瀾滄江流域梯級水電站群多目標優化調度結果表明,所提方法可充分利用多核資源,提升模型計算效率與求解精度,并能獲得分布均勻、合理可行的調度方案集,為水電系統多目標高效決策提供科學依據.

遺傳算法是一種簡單、適用的搜索方法,經常用于解決非線性復雜的問題。水庫群的最優調度問題,就是利用搜索算法根據水庫群進出水和綜合利用情況,把水電站水庫看作一個系統,把系統的各元素,輸入/輸出參數等簡化和假設后建立簡化通用的數學模型,用搜索算法對該數學模型進行優化仿真,得出最優解。

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。

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。

將混沌和變尺度思想引入粒子群算法中,提出一種變尺度混沌粒子群算法,并將其應用于梯級水電站水庫優化調度中.該算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了種群的多樣性和粒子搜索的遍歷性;最后采用變尺度思想,根據搜索進程不斷縮小優化變量的搜索空間,來改善pso算法擺脫局部極值點的能力,提高算法的全局優化能力.計算結果表明:變尺度混沌粒子群優化算法求解精度高,可以求解具有復雜約束條件的非線性梯級水電站水庫優化調度問題.

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。

梯級水電站優化調度要考慮發電、防洪、電網安全運行等多個目標,具有高維、動態、非線性等特征,求解復雜。為解決這一問題,通過改進花粉算法搜索策略和引入差分變異操作,加快算法收斂速度,增加種群多樣性,并將該算法用于求解梯級水電站多目標優化調度問題。結果表明,該算法收斂速度快,求解精度高,對求解梯級水電站多目標優化問題具有一定的優越性。

梯級水電站優化調度要考慮發電、防洪、電網安全運行等多個目標，具有高維、動態、非線性等特征，求解復雜。為解決這一問題，通過改進花粉算法搜索策略和引入差分變異操作，加快算法收斂速度，增加種群多樣性，并將該算法用于求解梯級水電站多目標優化調度問題。結果表明，該算法收斂速度快，求解精度高，對求解梯級水電站多目標優化問題具有一定的優越性。

根據梯級水電站不僅具有電力聯系而且具有水力聯系的運行特點,提出一種以年發電量和一級水電站耗水量為優化目標的梯級水電站多目標長期優化調度模型。通過定義各目標的隸屬度函數,將多目標優化問題模糊化;采用最大模糊滿意度法將多目標優化問題轉化為單目標非線性規劃問題;應用協調粒子群算法(cpso)求解單目標優化問題。仿真驗證了模型的正確性和求解方法的可行性,為梯級水電站優化調度提供了一種新穎有效的途徑。

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。

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．

研究網絡分析技術在水庫群調度中的應用，把多目標分層排序網絡分析模型拓展到多目標梯級水電站調度的網絡分析中，提出梯級水電站群調度多目標網絡分析模型。結合某流域梯級水電站群優化調度實例進行模型的應用研究，結果表明，用本文模型構造的時空網絡圖，結構清晰，直觀形象，算法效率高。

近些年頻發的極端干旱氣候條件對特大流域水電系統提出了更精細化的蓄能控制要求。該文考慮蓄能軌跡約束,提出一種基于等蓄能線的梯級水電站群蓄能控制優化調度方法。引入可行域預壓縮策略,采用數學組合理論和等蓄能線,依蓄能控制指標建立各時段梯級水庫可行水位組合曲面,將蓄能控制下的優化問題轉化為無約束問題,并采用動態規劃實現高效求解。瀾滄江中下游梯級水電站群調度結果表明,通過精細化控制梯級蓄能可以有效提高發電效益,降低供電破壞風險,與常規約束優化方法相比,所提方法高效快速、切實可行。