基于改進遺傳算法的梯級水電站優(yōu)化調(diào)度研究

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1、＂。賊響ｉｌＪ基巧進遺傳堯堯的梯綴水電站據(jù)據(jù)調(diào)度麵ｏｐｔｉｍａｌＯｐｅｒａｔｉｏｎｏｆＣａｓｃａｄｅｆｌｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃＰｏＷＢｒＢ＾＾＾＾｜’；：－；ＰｌａｎｔｓＢａｓｅｄｂｎｒｏｖｅｄＧｅｉｒｅｔｉｔＡｌｏｒｉｔｈｍＪｍ南豁！猶．ｐｇｆ宗＇．：■Ｋ；Ｖ＇氣巧策ＩＨＨＩＩ－－■Ｖ．．：Ｋｍ：ｙ‘＇：—Ｋ胃讓—２幽撫；巧言！■國內(nèi)圖書分類號：ＴＭ６１２學(xué)校代碼：１００７９國際圖書分類號：６２１．３密級；公開專業(yè)碩±學(xué)位論文基于改進遺傳算法的梯級水電站化化調(diào)度硏究碩±研究

2、生：范金撥導(dǎo)師：王印松教授－申請學(xué)位：工程碩丄專業(yè)：控制工程培養(yǎng)方式：全曰制所在學(xué)院：控制與計算機工程學(xué)院答辯日期：２０１６年６月授予學(xué)位單位；華北電力大學(xué)ClassifiedIndex:TM612U.D.C:621.3DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringOptimalOperationofCascadeHydroelectricPowerPlantsBasedonImprovedGeneticAlgorithmCandidate：FanJinjiSupervisor：Prof.WangYins

3、ongSchoolofControlandComputerSchool：EngineeringDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity華北電力大學(xué)碩±學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：此處所提交的碩止學(xué)位論文《基于改進遺傳算法的梯級水電站優(yōu)化調(diào)度研究》，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，在華北電力大學(xué)攻讀碩±學(xué)位期間獨立進行研究工作所取得的成果。據(jù)本人所知，論文中除己注明部分外不包含他人己發(fā)表或撰寫過的研巧成果，。對本文的研巧工作做出重要貢獻的個人和集體

4、均ａ在文中Ｗ明確方式注明。本聲明的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)。：Ｗ／巧作者簽名：日期炸的《?。蓿墸蓿奕A北電力大學(xué)碩±學(xué)位論文使用授權(quán)書《基于改進遺傳算法的梯級水電站優(yōu)化調(diào)度研究》系本人在華北電力大學(xué)攻讀碩±學(xué)位期間在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成的碩±學(xué)位論文。本論文的研究成果歸華北電。力大學(xué)所有，本論文的研究內(nèi)容不得其它單位的名義發(fā)表本人完全了解華北電力大學(xué)關(guān)于保存、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向有關(guān)部口送交論文的復(fù)印件和電子版本，允許論文被查閱和借閱，學(xué)?？蔀榇嬖陴^際合作關(guān)系的兄弟商校用戶提供文獻傳遞服務(wù)和交換服務(wù)。本人授權(quán)華北電力大學(xué)，可Ｗ采用。

5、影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文，可公布論文的全部或部分巧容＂＂本學(xué)位論文屬于Ｖ）：（請在上相應(yīng)方框內(nèi)打保密□，在年解密后適用本授權(quán)書不保密口＇心？處＾作者簽名；亦／終日期：年月作導(dǎo)師簽名：曰期：去Ｗ年＾月＾摘要近年來，人們認(rèn)識到水力發(fā)電的優(yōu)勢，水電資源被不斷開發(fā)。隨著大量的水電站在全國建成，梯級水電站群已經(jīng)成為主要的水電系統(tǒng)。梯級水電站優(yōu)化調(diào)度可以提高水電站與電力系統(tǒng)的經(jīng)濟管理水平,具有相當(dāng)高的投入產(chǎn)出比,是挖掘水電站潛力的重要手段。隨著梯級水電站的規(guī)模不斷擴大、優(yōu)化調(diào)度需求逐漸復(fù)雜，相關(guān)的優(yōu)化調(diào)度問題日益突出,需要不斷探索研究更好的優(yōu)化理論與優(yōu)化方法。針對

6、梯級水電站優(yōu)化調(diào)度中普遍存在的“維數(shù)災(zāi)”及尋優(yōu)效果差等問題，結(jié)合改進遺傳算法進行了梯級水電站發(fā)電量的優(yōu)化計算。首先介紹了遺傳算法的基本原理，結(jié)合梯級水電站優(yōu)化調(diào)度對遺傳算法各個元素做了闡述。針對存在的易局部收斂和收斂精度低等問題,使用自適應(yīng)的控制理論對交叉算子和變異算子進行了改進，讓其根據(jù)適應(yīng)度的值自動改變。在算法中引入了混沌理論生成初始種群，有效地保持了種群的多樣性。其次,結(jié)合模擬退火算法生成了改進模擬退火遺傳算法,提升了全局尋優(yōu)能力和局部搜索能力,避免了算法陷入局部最優(yōu)解。最后,結(jié)合具體流域建立了梯級水電站長期優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，使用MATLAB作為計算工具對參數(shù)進行了設(shè)定，將改

7、進后的算法程序應(yīng)用于建立的模型進行了求解。通過與傳統(tǒng)遺傳算法計算結(jié)果的比較與分析，得出了改進后的遺傳算法計算效果更好的結(jié)論,為解決梯級水電站優(yōu)化調(diào)度提供了又一種較為有效的途徑。關(guān)鍵詞:梯級水電站；優(yōu)化調(diào)度；遺傳算法；模擬退火IAbstractInrecentyears,theadvantageofhydroelectricwasrecognizedbypeople.Hydropowerresourcesaredevelopedintheworldconti