自适应逐次逼近遗传算法及其在水库群长期调度中的应用

被引：34

作者：

邹进

机构：

[1] 昆明理工大学电力学院水电系

来源：

系统工程理论与实践 | 2013年 / 33卷 / 01期

关键词：

水库调度; 优化调度; 遗传算法; 自适应; 逐次逼近;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV697.11 [];

学科分类号：

摘要：

传统遗传算法的解空间均为可行解,经过遗传操作产生的新个体若为不可行解,则需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,本文提出了自适应逐次逼近遗传算法(AGASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并根据寻优结果自动调整搜索空间与控制参数,从而逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP),逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.

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页码：267 / 272

页数：6

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