基于粒子群算法的水库优化调度模型

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中.该算法通过个体间的协作与竞争.实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点.将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果.     

水库发电优化调度改进粒子群算法应用

为进一步提升粒子群算法在水库发电调度中的应用效果，应用粒子群算法建立水库发电优化调度模型，从初始种群生成、寻优模式、更新策略等方面对算法进行改进，将均匀设计理念和混沌理念分别引入粒子群算法并对惯性权重进行了非线性自适应设计。计算结果与标准粒子群算法以及传统的动态规划进行了对比。结果表明，粒子群及其改进算法在水库发电优化调度中应用效果良好，综合考虑算法收敛能力、稳定性及计算耗时等指标，改进粒子群算法具有较高的实用价值。     

基于并行混沌量子粒子群算法的梯级水库群防洪优化调度研究

梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟收敛问题。研究工作试图将量子粒子群算法(QPSO)引入到水库群防洪优化调度问题中,为了提高算法的全局搜索能力和收敛性能,对标准QPSO做了改进,包括利用混沌思想初始化种群、自适应激活机制和精英粒子混沌局部搜索策略3个方面,并引入多核并行计算技术以降低计算时间,提出了并行混沌量子粒子群算法(PCQPSO),函数测试证明了PCQPSO的可行性、稳定性和高效性。将PCQPSO应用到水库群防洪优化调度问题中,与POA、QPSO进行对比分析,结果表明PCQPSO收敛效率快、求解精度高,为解决梯级水库群防洪优化调度问题提供了一种有效的新思路。     

改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。     

混合粒子群算法在水库中长期发电优化调度中的应用

针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。     

大伙房水库供水调度规则制定研究

结合现有研究最实用、最常见的调度图规则构造水库调度优化模型,为降低粒子群算法收敛速度引入混沌变异系数法,然后设定合理的步数阈值作为进化停滞条件,当进化停滞步数大于该阈值时随机选取20%粒子开始混沌变异,从而实现增加种群多样性、驱散聚集粒子群以及避免早期收敛等目标。以大伙房水库为例,运用混沌变异粒子群算法获取符合用水保证率的调度图,通过实证分析验证了其适用性与可行性。     

基于改进粒子群优化算法的水库生态优化调度研究

文中对传统粒子群算法进行改进,提高其优化算法的收敛度,并结合改进粒子群算法对观音阁水库生态调度进行优化计算。研究结果表明,采用改进粒子群算法的水库生态调度优化求解精度得到明显改善,不同月份观音阁水库下游河道最小和适宜生态径流满足度相比于改进前显著提高。研究成果对于水库生态优化调度算法具有重要参考价值。     

混沌变异粒子群算法在水库供水调度规则制定中的应用

本文针对基于调度图规则的水库供水调度问题,建立了以水库供水保证率高且缺水量少为目标的优化调度模型。同时应用混沌变异减缓粒子群算法收敛速度,当算法进化停滞步数大于停滞步数阀值时,随机选取其中20%的粒子进行混沌变异操作,将原本聚集的粒子群"驱散开来",达到增加种群多样性、避免算法早熟收敛的目的,并将该算法引入到调度图的获取中。并以白石水库为例,得到了满足各项用水保证率的水库调度图,验证了该方法的可行性。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

混沌粒子群优化算法在确定含水层参数中的应用

以泰斯公式为例,将混沌粒子群优化算法应用于求解分析抽水试验数据,解决含水层参数的函数优化问题.通过在粒子群算法的初始化粒子位置及后续的细搜索过程中加入混沌序列,提高了算法的收敛速度和精度.数值实验结果表明:混沌粒子群算法能够有效地应用于求解含水层参数计算问题;粒子数的增多对混沌粒子群算法收敛性的影响不明显;待估导水系数选取不同的倍数均体现出混沌粒子群算法的收敛性明显优于粒子群优化算法.混沌粒子群算法应用于确定含水层参数是可行的.     

混沌粒子群优化算法在马斯京根模型参数优化中的应用

针对目前马斯京根模型参数率定中存在的求解复杂、精度不高等问题,本文将混沌搜索机制引入粒子群优化算法中,构建混沌粒子群优化算法对马斯京根模型参数进行率定。这种方法利用混沌运动的遍历性,改善了粒子群优化算法的全局寻优能力,避免算法陷入局部极值,使得粒子群体的进化速度加快,提高了算法的收敛速度和精度。通过实例应用表明,混沌粒子群优化算法可以有效地估算出马斯京根模型参数,优化效果明显优于粒子群优化算法及试错法,因此该算法具有很好的实用性。     

改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题,引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素,构建了自适应的动态的惯性因子取值机制,并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性,从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中,验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值,克服了易陷入局部最优的缺点,为水库优化调度问题提供了一条新途径。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

对粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点作了改进,提出了一种带有扰动项的改进的粒子群优化算法,并将其应用于水电站水库优化调度中。实例计算证明,改进后的粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力,能够有效克服陷入局部最优的缺点,是水库优化调度比较有效的方法。     

基于混沌优化算法的混联水电站群长期优化调度

在建立混联水电站群长期优化调度模型的基础上,应用混沌优化算法对模型进行求解。以水电站群总电能最大为目标函数,根据混沌运动的随机性,由Logistic模型产生的混沌变量来进行优化搜索。此方法可避免陷入局部最优点,并取得全局最优。实例计算结果表明,混沌优化算法与逐步优化算法相比,优化结果良好。表明本文算法可以用于求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站群水库优化调度问题。     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。     

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度

文章提出了应用改进粒子群算法求解水电站优化调度问题的方法,粒子群算法模拟了鸟类群体觅食的搜索过程来寻找水电站最优调度计划。对传统粒子群算法进行了改进,克服了早熟和陷入局部最优的缺点。实例计算表明,粒子群算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水电站优化调度问题,与经典算法相比,该算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,收敛速度快,是一种有效的搜索算法。     

一种改进的水电站优化调度粒子群求解算法

重点分析了常规粒子群算法(Panicle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的问题和出现的原因,并针对问题提出了相应的解决方法,形成了基于粒子群算法的水库优化调度改进应用方法.改进前后计算结果的对比分析表明,改进后的粒子群算法可明显提高求解水电站优化调度问题的收敛速度和求解精度.     

基于改进鲶鱼效应粒子群算法的电站优化调度

为提高梯级电站的综合效益、获得较优的调度方案,建立了基于改进鲶鱼效应粒子群算法(CE-PSO)的梯级电站优化调度模型。针对鲶鱼效应粒子群算法在制作鲶鱼粒子时容易陷入局部加速的局限性,考虑到鲶鱼粒子的空间分布位置对改善粒子的多样性具有重要影响,尝试通过一定的途径将鲶鱼粒子均匀分布于整个搜索空间,提高种群的搜索效率,弥补CE-PSO算法容易陷入局部加速的局限性。将改进后的算法应用于某河流梯级电站的优化调度,结果表明,改进后的鲶鱼效应粒子群优化算法与标准PSO和CE-PSO相比,在全局搜索能力和收敛速度方面均有改善。     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

为克服常规粒子群优化算法易早熟、后期收敛慢且易陷入局部最优解的缺点,本文提出一种新的惯性权重系数更新策略——自适应指数惯性权重系数(SEIWC)代替线性递减惯性权重系数(LDIWC),同时,将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略,提高粒子的多样性,增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例,建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型。计算结果表明,该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法,与逐步优化算法结果水平相当。     

对分插值与混沌嵌套搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用

在分析对分插值逼近算法和混沌优化算法的遍历性、敏感性、普适型、规律性、随机性等特点基础上,通过嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,提出一种对分插值与混沌嵌套搜索算法的梯级水库联合优化调度的求解方法.实例分析表明,该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,可以求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题.