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题名基于加速多蚁群算法的三峡水电站短期优化调度
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作者
杨柳
杨侃
杨哲
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机构
浙江省水利水电技术咨询中心
河海大学水文水资源学院
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
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出处
《人民长江》
北大核心
2025年第4期33-40,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52109034)。
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文摘
在三峡水电站短期优化调度中,提出一种全面提升算法搜索寻优能力的加速多蚁群算法(AMACA)模型:通过增加蚁群规模,将多蚁群分别安排到各机组,分工协作,形成时空耦合的二维搜索矩阵;采用加速搜索策略,加快逐代蚁群搜索开始时间,实现信息素的分区反馈调节,加强全局寻优能力;采用邻域搜索策略,通过最优解的小范围振荡,进一步提升水电站开停机和调度策略的可靠性;通过提前生成并嵌套稳定最优表,实现总负荷在机组间的优化分配。运行结果表明:相较于遗传算法、基本蚁群算法和扩展蚁群算法,改进的AMACA算法在运行水头为77.00,86.00 m和102.00 m三种条件下三峡水电站短期优化调度中,均可获得更好的电站调度运行策略,发电耗水量优化效果较为显著。各台机组负荷均在稳定运行区,可有效保障机组避开空蚀振动区运行,提升三峡水电站机组运行稳定性和短期优化调度方案的稳健性。
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关键词
短期优化调度
机组组合
加速多蚁群算法
正反馈强度调节
稳定最优表
三峡水电站
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Keywords
short-term optimal operation
unit commitment
accelerated ant colony algorithm
positive feedback intensity adjustment
optimal distribution table
Three Gorges Hydropower Station
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分类号
TV737
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于遗传学的改进蚁群算法研究
被引量：5
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作者
张怀锋
宋顺林
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第1期239-241,共3页
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文摘
为了进一步提高蚁群算法的收敛性能和搜索能力,利用遗传学的交叉和变异操作提出了一种改进的蚁群算法—G-蚁群算法,在每一代的搜索中对当前解和最优解进行交叉变异,以扩大解的搜索空间。通过对解决TSP(Traveling Salesman Problem)问题的实验表明,G-蚁群算法在收敛速度和解的全局性上有更优的性能。
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关键词
蚁群算法
收敛性
正反馈
遗传操作
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Keywords
ant colony algorithm convergence positive feedback genetic operation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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