基于改进遗传算法的串联小水电群优化调度

建立了由沙畈水库和金兰水库组成的串联小水电群优化调度的数学模型，采用了改进遗传算法对该模型进行优化计算。算法设计编程简单、计算工作量小、收敛速度快。利用两个水库的入库径流实测值进行了仿真实验，结果说明优化调度能比常规调度取得更大的经济效益，同时也说明了遗传算法是求解小水电群优化调度的可行而有效的方法。     

遗传算法在水电站机组优化组合中的研究与应用

建立了水电站机组优化组合数学模型,提出了基于二进制与浮点数混合编码的遗传算法工程实现方法,把问题分解为机组状态组合与机组负荷分配两个子问题,分别对其优化。对实例计算分析表明：遗传算法具有计算速度快,计算结果好的优点,其对发电机组优化组合问题的求解是可行的、有效的,具有较强的实用价值。     

水电站机组优化组合的混合粒子群优化算法

机组组合是水电站短期发电计划中一个非常重要的问题，合理的组合运行能带来显著的经济效益，开展对机组优化组合的可行性和有效性研究有重大的现实意义。建立了该问题的数学模型，并提出了混合粒子群算法（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）的工程实现方法，采用量子粒子群算法解决机组方案的确立，并采用粒子群算法求解负荷经济分配。设计了粒子的适应度计算方法和速度更新方法，提出了HPSO算法的求解步骤。仿真分析表明：HPSO算法求解机组优化组合问题是可行和有效的，该算法实现简单，具有更快更好的收敛性能。     

不同径流下水库优化调度结果的比较分析

为了了解入库径流变化时水库优化调度的决策如何变化，探讨不同的径流过程优化调度结果的共同点，根据某实例的丰、平、枯水年的典型径流，用改进遗传算法进行水库优化调度仿真计算，对计算结果进行了分析比较，其结果对水库在径流不确定的条件下实现优化调度有一定的指导意义。     

小水电优化调度数学模型及其基于文化算法的比较研究

小水电优化调度常以发电量最大为目标,不考虑下游生态需水,为了满足小水电生态调度需求,本文提出了以控制水位和弃水最小为目标的小水电优化调度数学模型,并将文化算法应用于求解数学模型.算法中种群空间全局搜索采用改进遗传算法,文化空间对其的影响采用自适应粒子群优化算法.通过实例仿真比较分析了三个不同目标和不同流量约束边界的模型,验证了本文提出的模型和文化算法用于小水电优化问题的可行性和有效性.     

基于改进遗传算法的串联小水电群优化调度

建立了由沙畈水库和金兰水库组成的串联小水电群优化调度的数学模型，采用了改进遗传算法对该模型进行优化计算。算法设计编程简单、计算工作量小、收敛速度快。利用两个水库的入库径流实测值进行了仿真实验，结果说明优化调度能比常规调度取得更大的经济效益，同时也说明了遗传算法是求解小水电群优化调度的可行而有效的方法。     

温州电网梯级水电站优化调度实践

建立由温州电网属下的梯级水电站群优化调度的数学模型,采用基于浮点数编码的改进遗传算法对该模型进行了优化计算,该算法设计编程简单,计算量小,收敛速度快.利用三插溪水库的入库径流实测值进行了仿真实验,实验结果表明优化调度比常规调度经济效益超过5%,说明了遗传算法用于梯级水电站群优化调度既可行又有效.     

基于自适应粒子群算法的梯级小水电群优化调度研究

针对以发电为主的梯级小水电群,以各水库的发电引用流量为决策变量,建立了以发电量最大为目标的梯级小水电群优化调度数学模型;设计了PSO算法和APSO算法的工程实现方法,具体包括编码设计、迭代方法设计以及惯性权重设计等;通过一个具有两库串联的梯级小水电群实例,将PSO算法和APSO算法的仿真寻优过程进行了比较,结果显示两种算法是有效的,并且APSO算法具有更强、更快的全局搜索能力;将APSO算法的仿真结果与同一条件下的GA算法的仿真结果进行了比较,结果显示APSO算法的仿真结果更优,更能充分利用水能资源.     

基于基因拟子协同进化算法的水电优化调度研究

设计了一种基因拟子协同进化算法(GMCA),并应用于水电优化调度问题.基于基因拟子协同进化理论,定义了算法中的拟子和文化的概念,设计了算法步骤,设计了发展、感染、复兴、消亡四个文化进化算子和判断文化衰老的方法,建立了算法求解水电优化调度问题的方法和流程,通过仿真验证了算法的有效性.与遗传算法(GA)、混合遗传算法(HGA)、粒子群算法(PSO)等相比较,基因拟子协同进化算法显得更为有效.这为水电优化调度等问题提供了新的求解技术.     

基于MA的水电站机组组合优化问题的研究

在日负荷任务下,建立了以耗水量最小为目标的水电站机组组合优化数学模型。设计了文化基因算法（Memetic Algorithm,MA）的工程实现方法,包括编码设计、适应度函数设计等。提出了二进制与浮点数的混和编码以及交叉和变异的双重遗传操作方式,设计了个体合法化的流程,采用模拟退火算法作为局部搜索策略。绘制了算法对问题的求解流程,并编制了基于MATLAB语言的优化计算程序。仿真结果表明：MA具有比GA更优的收敛性能,更有效降低机组切换频率。