改進多目標布谷鳥算法的梯級水電站優(yōu)化調度
本文選題:梯級水電站 + 優(yōu)化調度; 參考:《水力發(fā)電學報》2017年03期
【摘要】:為有效求解梯級水電站多目標聯(lián)合優(yōu)化問題,充分發(fā)揮水電的發(fā)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(tǒng)布谷鳥算法存在收斂速度慢的問題,將動態(tài)發(fā)現(xiàn)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(shù)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(yōu)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(fā)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(yōu)化調度采用IMOCS具有較大的實用意義。
[Abstract]:In order to effectively solve the multi-objective joint optimization problem of cascade hydropower stations and give full play to the benefit of hydropower generation and capacity, a new improved multi-objective Cuckoo algorithm (IMOCSS) is proposed. In order to solve the problem of slow convergence in traditional Cuckoo algorithm, dynamic discovery probability and step size are incorporated into the algorithm, combined with the idea of non-dominated sorting of genetic algorithm NSGA-IIand the strategy of maintaining the external file set in crowded distance. IMOCS is proposed, and the validity of the proposed algorithm is verified by testing function. The IMOCS is applied to the multi-objective optimal operation of Wujiang cascade hydropower station, and the set of non-inferior dispatching schemes with uniform distribution is obtained. Finally, through fuzzy decision model, objective and subjective determination of objective weight method, a compromise scheme is selected from the non-inferior solution set to obtain the process of generating water for each hydropower station. The results show that the scheduling scheme is reasonable, reliable and can meet all the constraints. It is of great practical significance to adopt IMOCS for optimal dispatching of cascade hydropower stations.
【作者單位】: 西安理工大學水利水電學院;
【基金】:國家自然科學基金(91325201) 水利部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目(201501058) 陜西省教育廳重點實驗室項目(13JS069)
【分類號】:TV737;TP18
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,本文編號:2022059
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