自适应混沌整体退火遗传算法在水电站群优化调度中的应用

被引：41

作者：

王森 ^{[1
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]}

程春田 ^{[1
]}

武新宇 ^{[1
]}

李保健 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学水电与水信息研究所

[2] 珠江水利科学研究院

来源：

水力发电学报 | 2014年 / 33卷 / 05期

关键词：

水电工程; 水电站群; 发电优化调度; 自适应; 混沌; 整体退火遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV737 [运转、管理];

学科分类号：

081504 [水利水电工程];

摘要：

提出了一种基于标准遗传算法(SGA)的自适应混沌整体退火遗传算法(SCWAGA)求解梯级水电站群长期发电优化调度问题。该算法通过混沌优化生成初始解,提高初始解的质量;采用父代参与竞争的整体退火选择方式,避免种群早熟及过早收敛;利用参数自适应函数调整交叉算子和变异算子,提高算法的收敛速度以及避免算法陷入局部最优。以红水河流域水电站群为计算实例的研究结果表明,SCWAGA比SGA具有更快的收敛速度,且搜索到的全局最优解优于SGA与逐步优化算法(POA),为大规模水电系统优化调度求解提供了一种新的有效途径。

引用

页码：63 / 71

页数：9

共 10 条

[1]

混沌蚁群优化算法在梯级水库发电优化调度中的应用研究 [J].