模擬退火的粒子群算法在水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用

基于改進(jìn)粒子群算法的水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究——針對(duì)粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，提出一種基于模擬退火機(jī)制的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法，并將其引入水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了基于該算法的水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的求解方法。計(jì)算實(shí)例表明，該方法采用并行搜...

為解決粒子群優(yōu)化算法存在的早熟和易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,提出了一種組織進(jìn)化粒子群算法(oepso)。該算法將進(jìn)化操作直接作用在組織上,通過(guò)組織間的相互競(jìng)爭(zhēng)、協(xié)作,最終達(dá)到全局優(yōu)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(yōu)的缺點(diǎn)。在分析水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型和oepso算法特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了基于oepso算法的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的方法,建立了數(shù)學(xué)模型,并給出了具體求解步驟。實(shí)例驗(yàn)證表明,oepso算法具有良好的收斂速度和計(jì)算精度,為水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了一條新的有效求解途徑。

介紹了混沌粒子群算法,并將其用于水庫(kù)調(diào)度中,指出:混沌粒子群優(yōu)化算法引入了混沌搜索機(jī)制,增加了粒子的多樣性,擴(kuò)大了搜索的范圍,不僅保持了粒子群優(yōu)化算法收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),而且還增強(qiáng)了全局收斂能力,能避免陷入局部最優(yōu)的情況,可以更好地解決水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的強(qiáng)約束、多階段、非線性組合問(wèn)題。

針對(duì)粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,提出一種基于模擬退火機(jī)制的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法,并將其引入水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域,設(shè)計(jì)了基于該算法的水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的求解方法。計(jì)算實(shí)例表明,該方法采用并行搜索機(jī)制,計(jì)算速度快、全局尋優(yōu)的可靠性較高,具有較好的應(yīng)用前景。

文章提出了應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法求解水電站優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的方法,粒子群算法模擬了鳥(niǎo)類群體覓食的搜索過(guò)程來(lái)尋找水電站最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃。對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn),克服了早熟和陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。實(shí)例計(jì)算表明,粒子群算法可以求解具有復(fù)雜約束條件的非線性水電站優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,與經(jīng)典算法相比,該算法原理簡(jiǎn)單,易于編程,占用內(nèi)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(xié)調(diào)粒子群算法,利用多粒子群的信息協(xié)調(diào)和擾動(dòng)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(yōu)的缺點(diǎn),具有良好的收斂速度和計(jì)算精度。實(shí)例計(jì)算表明,協(xié)調(diào)粒子群算法能夠求解水電站優(yōu)化調(diào)度這樣的非線性、強(qiáng)約束組合優(yōu)化問(wèn)題,原理簡(jiǎn)單,易于編程,占用內(nèi)存少,為水電站優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了一種具有較高應(yīng)用價(jià)值的方法。

在基于常規(guī)方法的水電站水庫(kù)發(fā)電調(diào)度圖繪制方法中,由于選取典型水文年樣本數(shù)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(shí)測(cè)資料繪制水電站發(fā)電運(yùn)行調(diào)度圖。該算法通過(guò)粒子間的信息共享來(lái)實(shí)現(xiàn)求解,具有計(jì)算簡(jiǎn)便,收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)實(shí)際生產(chǎn)項(xiàng)目的應(yīng)用,證明采用粒子群算法繪制水電站水庫(kù)發(fā)電運(yùn)行調(diào)度圖能夠克服常規(guī)繪制方法中的一些缺點(diǎn),在保證可靠性指標(biāo)的同時(shí),提高了水電站的運(yùn)行效益,為優(yōu)化方法在水電站中長(zhǎng)期調(diào)度中的應(yīng)用提供了一種實(shí)用的途徑。

按常規(guī)方法繪制的水庫(kù)調(diào)度圖相對(duì)保守,難以達(dá)到可靠性與效益的優(yōu)化組合,使得水庫(kù)調(diào)度圖還存在一定的優(yōu)化空間。提出了一種優(yōu)化常規(guī)調(diào)度圖的新方法——混合模擬退火遺傳算法,以實(shí)現(xiàn)水庫(kù)調(diào)度圖的計(jì)算機(jī)程序式自動(dòng)優(yōu)化修正。該方法綜合了遺傳算法的全局搜索能力和模擬退火算法的局部搜索能力,提高了計(jì)算精度,避免了手工修正調(diào)度圖的隨意性。通過(guò)在實(shí)際生產(chǎn)項(xiàng)目中的應(yīng)用與檢驗(yàn),證明該方法對(duì)水電站水庫(kù)調(diào)度圖的優(yōu)化確實(shí)可靠,在滿足可靠性指標(biāo)以及水庫(kù)綜合利用要求約束的條件下,取得了可觀的經(jīng)濟(jì)效益,為水電站實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供了一條可行途徑。

針對(duì)高維、復(fù)雜的梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度在求解時(shí)易出現(xiàn)\"維數(shù)災(zāi)\"或陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,本文提出了基于免疫進(jìn)化算法的粒子群優(yōu)化算法,該算法充分利用了免疫進(jìn)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(yōu)中對(duì)初始種群的依賴和易陷入局部最優(yōu)的不足。通過(guò)實(shí)例計(jì)算表明,應(yīng)用該算法求解梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,結(jié)果可靠、合理,計(jì)算效率高,從而為求解高維,復(fù)雜的梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度提供了新的思路。

針對(duì)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,提出了將改進(jìn)遺傳算法和混沌優(yōu)化相耦合的改進(jìn)混沌遺傳算法。該算法將混沌變量映射到優(yōu)化變量的取值范圍中,對(duì)混沌變量進(jìn)行編碼,表示成染色體,然后對(duì)其進(jìn)行選擇、交叉和變異,通過(guò)增加混沌擾動(dòng),不斷進(jìn)化收斂得到最優(yōu)解。實(shí)例計(jì)算并與其他方法比較表明,該算法在求解水電站優(yōu)化調(diào)度這樣的復(fù)雜非線性優(yōu)化問(wèn)題時(shí),搜索效率高,收斂性能好,能以較快的速度收斂于全局最優(yōu)解,為水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度模型求解提供了一種新方法。

隨著經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,社會(huì)的需求使得對(duì)水庫(kù)調(diào)度管理水平的要求越來(lái)越高,使得越來(lái)越多的因素被考慮在水庫(kù)調(diào)度決策中,水庫(kù)調(diào)度逐漸進(jìn)入了優(yōu)化階段。本文主要針對(duì)基于梯級(jí)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的,粒子群優(yōu)化方法進(jìn)行研究,提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施,并通過(guò)實(shí)踐進(jìn)行了有效分析。

【目的】解決傳統(tǒng)粒子群算法在求解水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題中存在的早熟、收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題?！痉椒ā炕诳贵w克隆選擇學(xué)說(shuō)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(lái)增強(qiáng)子代個(gè)體解分布的均勻性;通過(guò)接種疫苗和計(jì)算親合度等操作,對(duì)算法的進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行有目的、有選擇地指導(dǎo),使得算法快速收斂,同時(shí)保持一定的多樣性,抑制了早熟現(xiàn)象。提出一種自學(xué)習(xí)算子,避免個(gè)體鄰域內(nèi)最優(yōu)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(kù)優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型,并給出其具體的求解步驟。最后應(yīng)用該方法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(spso)及動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行比較?！窘Y(jié)果】與spso算法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法計(jì)算結(jié)果相比,oicpso/q算法計(jì)算時(shí)間明顯降低,但發(fā)電量明顯增加,說(shuō)明oicpso/q算法可提高解的精度,加快其收斂速度,其性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法?！窘Y(jié)論】oicpso/q算法為求解水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了一條新的有效求解途徑。

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(yīng)用于梯級(jí)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)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(jù)搜索進(jìn)程不斷縮小優(yōu)化變量的搜索空間,來(lái)改善pso算法擺脫局部極值點(diǎn)的能力,提高算法的全局優(yōu)化能力.計(jì)算結(jié)果表明:變尺度混沌粒子群優(yōu)化算法求解精度高,可以求解具有復(fù)雜約束條件的非線性梯級(jí)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題.

為提高多維目標(biāo)函數(shù)全局最優(yōu)解的計(jì)算精度,提出了一種改進(jìn)的混沌優(yōu)化算法(mcoa).利用混沌運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性、遍歷性和規(guī)律性進(jìn)行全局尋優(yōu);通過(guò)引入解向量的優(yōu)選,將解向量定位到最優(yōu)解的附近,從而找出全局最優(yōu)解.最后將該算法應(yīng)用于水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,并進(jìn)行仿真計(jì)算,計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性.mcoa原理簡(jiǎn)單,易于編程實(shí)現(xiàn),具有較大的實(shí)用價(jià)值,為求解水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了一種有效方法.

利用變尺度混沌優(yōu)化算法(mutativescalechaosoptimizationalgorithm,mscoa)對(duì)梯級(jí)水電站水庫(kù)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。主要思想是利用混沌運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性,由logistic方程隨機(jī)生成混沌序列;將其載波到包含水電站目標(biāo)函數(shù)可行域s的一個(gè)區(qū)域;利用隨機(jī)性、遍歷性和規(guī)律性,不斷縮小優(yōu)化變量的搜索空間和提高搜索精度進(jìn)行全局尋優(yōu),從中搜索屬于可行域s的解;同時(shí)在搜索中引入解向量?jī)?yōu)選,將解向量中那些接近全局最優(yōu)解的分量找出,構(gòu)成一個(gè)新的向量,代入目標(biāo)函數(shù)中進(jìn)行計(jì)算,從而找出全局最優(yōu)解,最終求出水電站水庫(kù)發(fā)電調(diào)度的最優(yōu)調(diào)度線。實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明,算法可以求解具有復(fù)雜約束條件的非線性梯級(jí)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。算法求解精度高,具有較大的實(shí)用價(jià)值,為求解梯級(jí)水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了一種有效算法。

針對(duì)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了一種雙適應(yīng)度方法、動(dòng)態(tài)鄰域算子和隨機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重機(jī)制有機(jī)結(jié)合的混合改進(jìn)策略。算例計(jì)算表明,該改進(jìn)策略能增強(qiáng)粒子的局部收斂能力,加快算法的收斂速度,便于處理復(fù)雜約束條件,為求解具有復(fù)雜約束條件的非線性規(guī)劃問(wèn)題提供了一種簡(jiǎn)單有效的方法。文中探討了梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的相關(guān)問(wèn)題,考慮了豐枯分時(shí)電價(jià)因素,建立了梯級(jí)水電站長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型,并應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行求解。實(shí)際梯級(jí)水電站計(jì)算表明,該模型使枯水期大部分時(shí)間出力均勻平穩(wěn),豐水期能兼顧防洪和蓄水的不同要求,有利于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。改進(jìn)粒子群算法計(jì)算速度快、收斂精度高,為梯級(jí)水電站長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度提供了一種簡(jiǎn)單實(shí)用的求解方法。

【目的】針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法的不足,將微分進(jìn)化算法應(yīng)用到水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題中,建立新的優(yōu)化算法模型。【方法】建立基于微分進(jìn)化算法的水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度模型,并給出具體求解步驟。為驗(yàn)證算法的有效性,將其應(yīng)用于具體水電站水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度計(jì)算中,最后將該方法與遺傳算法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。【結(jié)果】實(shí)例計(jì)算結(jié)果表明,與遺傳算法相比,微分進(jìn)化算法收斂速度快,可調(diào)參數(shù)少,計(jì)算精度高,穩(wěn)定性好,且該算法簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn),具有較強(qiáng)的全局搜索能力?！窘Y(jié)論】微分進(jìn)化算法在解決水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題時(shí)具有很強(qiáng)的適用性,為求解水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供了新思路。

隨著電力市場(chǎng)的開(kāi)放和分時(shí)電價(jià)制度的實(shí)施,傳統(tǒng)以發(fā)電量最大作為準(zhǔn)則的情況已不能適應(yīng)水電站優(yōu)化調(diào)度的要求,文章提出了分時(shí)電價(jià)條件下水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,并以實(shí)例結(jié)果來(lái)說(shuō)明模型的可行性。

針對(duì)粒子群算法容易早熟和易于陷入局部極值的缺點(diǎn),提出一種梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度的模糊自適應(yīng)粒子群算法.在該算法中將慣性權(quán)值表示為粒子群進(jìn)化速度因子和群體適應(yīng)度方差的模糊函數(shù),在每次迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)值,以適應(yīng)非線性優(yōu)化搜索過(guò)程.針對(duì)違反約束的粒子,設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)空間調(diào)整策略來(lái)修復(fù)約束要求.為了驗(yàn)證算法的性能,用2個(gè)測(cè)試函數(shù)和擁有4個(gè)水電站的系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試,在求解精度和速度上與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和改進(jìn)慣性權(quán)值線性遞減粒子群算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明模糊自適應(yīng)粒子群算法收斂速度快、精度高.

在遺傳算法中為避免采用二進(jìn)制編碼時(shí)存在的編碼冗余問(wèn)題,本文提出了一種基于十進(jìn)制整數(shù)編碼的改進(jìn)遺傳算法,并進(jìn)行水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究。用遺傳算法進(jìn)行水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度計(jì)算可從多個(gè)初始點(diǎn)開(kāi)始尋優(yōu),占用內(nèi)存少,能以較快速度找到全局最優(yōu)解。實(shí)例計(jì)算并與常規(guī)優(yōu)化相比,表明該方法簡(jiǎn)便、快速,可避免水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中的維數(shù)災(zāi)

在研究了人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇學(xué)說(shuō)和克隆選擇算法的基礎(chǔ)上,研究了1種新的人工免疫算法——免疫克隆選擇算法,并將其應(yīng)用到水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中,提出了1種基于免疫克隆選擇算法的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度方法。該算法通過(guò)在克隆選擇算法中引入免疫基因操作,提高了算法的求解精度和求解效率,避免了"維數(shù)災(zāi)"和早熟問(wèn)題。實(shí)例研究結(jié)果表明,相對(duì)于動(dòng)態(tài)規(guī)劃,免疫克隆選擇算法計(jì)算速度快、收斂性好,提高了計(jì)算效率,較好地解決了傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法求解水庫(kù)(群)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題存在"維數(shù)災(zāi)"問(wèn)題。

水電站水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度就是利用最優(yōu)化的方法對(duì)水庫(kù)的入流過(guò)程以及綜合利用要求制定出水電站水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度方式，從而實(shí)現(xiàn)良好的效益，充分發(fā)揮水電站以及水庫(kù)的設(shè)備作用及功能，使其能夠得到高效合理的利用。水電站的系統(tǒng)以及電網(wǎng)系統(tǒng)管理中，水電站水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度是十分重要的組成部分，調(diào)度的效果將直接影響到水利工程以及設(shè)備的作用發(fā)揮，對(duì)于電網(wǎng)的安全可靠運(yùn)行具有積極地促進(jìn)作用。本文就水電站水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行分析和研究。