基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法

《基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、水力發(fā)電第36卷第1期2010年1月基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法李可，馬孝義，符少華(西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)電學(xué)院，陜西楊凌712100)摘要：基于整數(shù)的遺傳算法編碼規(guī)則，滿足了染色體和解之r自J唯一映射的關(guān)系，極大的縮短了染色體的長(zhǎng)度。引入退火罰因于設(shè)計(jì)動(dòng)念罰函數(shù)處理約束條件和自適應(yīng)的遺傳算子的設(shè)計(jì)，建立了基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型。算例研究表叫，上述算法‘以快速有效地得到水電站優(yōu)化調(diào)度的全局優(yōu)化方案，提高運(yùn)算效率。關(guān)鍵詞：優(yōu)化調(diào)度；遺傳算法；水電站SchedulingOptimizationModelandAlgorithmBasedon

2、ImprovedGeneticArithmeticforHydropowerStationLiKe，MaXiaoyi，F(xiàn)uShaohuarCollegeotElectricalEngineeringofNorthwestA&FUniVersity．YanglingShaanxi712100)Abstract：Themathematicalmodelforhydropowerstationoptimalschedulingisbuiltupbasedonimprovedgeneticalgorithm，inwhichtheconstraintsaredealtwithd

3、ynamicpenaltyfunctiondesignedbyannealingpenaltyfactorandadaptivegeneticoperatorsareintroduced．Anexamplestudyshowsthatthealgorithmcanquicklyandeffectivelygetoptimalschedulingprogramofhydropowerstation，andimproveoperationaleficiency．KeyWords：optimalscheduling；geneticalgorithm；hydropowerst

4、ation中圖分類號(hào)：TM734文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0559—9342(2010)01—0092—02根據(jù)閏內(nèi)外文獻(xiàn)資料統(tǒng)計(jì)．實(shí)行水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)站出力系數(shù)；為第i個(gè)時(shí)段內(nèi)的平均水頭，m；行可以提高經(jīng)濟(jì)效益1％～3％1~-21．而水電站優(yōu)化調(diào)度為第i個(gè)時(shí)段的小時(shí)數(shù)、是水電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要內(nèi)容水電站聯(lián)合調(diào)度是存水電站優(yōu)化調(diào)度的過程中．一般確定如下約一多目標(biāo)、非線性混合優(yōu)化問題，屬于NP難問束條件：題(NondeterministicPolynomial—hard)目前。求解水庫蓄水量約束≤≤?(2)水電站優(yōu)化調(diào)度的算法已經(jīng)有了很大的發(fā)展．提；發(fā)電流量約束Q≤Q≤Q?(3

5、)廠很多新的算法【在將遺傳算法用于水電站優(yōu)化調(diào)水電站出力約束Ⅳf≤Ⅳ『≤Ⅳf～(4)度時(shí)．往往存在收斂速度慢、局部尋優(yōu)能力差等缺水電站的水量平衡約束V=+q一Q一S(5)陷為此．本文研究了整數(shù)編碼的編碼規(guī)則．滿足了式中，和～分別為第i個(gè)時(shí)段允許的水庫最染色體和解之間唯一映射的關(guān)系．極大的縮短了染色小蓄水量和最大蓄水量，m；Q和Q一為第i個(gè)體的長(zhǎng)度．提高了計(jì)算效率：通過并引入退火罰因子時(shí)段下游綜合用水要求的最小下泄流量和最大下泄設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)罰函數(shù)處理約束條件和自適應(yīng)的遺傳算子的流量，m3／s；和?分別為第i個(gè)時(shí)段電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)．使得算法的收斂性能得到了極大的提高要求的電站最小

6、出力和最大出力，kW；V為第i個(gè)時(shí)段初水庫的蓄水量，m；q和S分別為第i個(gè)時(shí)1水電站優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型段的平均入庫流量平均棄水流量．m，／s水電站優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)有很多．本文重點(diǎn)研究單個(gè)水電站的優(yōu)化調(diào)度，其目標(biāo)函數(shù)為：收稿日期：2009—11-20max∑AQ(1)基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50879072)；國家科技支撐i=l計(jì)劃課題(2006BAD11B04；國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2006AA10O209)式中，F(xiàn)為水電站優(yōu)化調(diào)度期內(nèi)的總發(fā)電量，kW·h：作者簡(jiǎn)介：李可(1982一)，男，河南鄭州人，碩士．主要從事Q為第i個(gè)時(shí)段內(nèi)的平均發(fā)電流量，ms；A為水

7、電電氣化與自動(dòng)化方面研究．第36卷第l期李可，等：基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法2基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度算法3計(jì)算實(shí)例2．1適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)為了驗(yàn)證本文提的改進(jìn)遺傳算法的可行性和為了克服固定的罰函數(shù)處理約束條件時(shí)存在的有效性．以某大型水電站調(diào)度問題為例進(jìn)行分析．過早收斂到局部最優(yōu)解或影響解的多樣性等問題．該水庫屬不完全年調(diào)節(jié)．以發(fā)電為主水電站特征本文在同定罰函數(shù)的基礎(chǔ)上加入模擬退火動(dòng)態(tài)罰因參數(shù)為：水庫正常蓄水位1250m，死水位1100子處理水電站優(yōu)化調(diào)度的模型中水庫蓄水量、發(fā)電m．電站裝機(jī)容量340萬kW．水輪機(jī)最大引用流量流量