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粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究
被引量：
5
1
作者
张铭
李崇浩
+2 位作者
范子武
马震坤
尹黛
《水力发电》
北大核心
2010年第12期60-64,共5页
针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,...
针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,并将该算法应用于金沙江复杂梯级水电能源系统中长期优化调度计算中。计算结果表明,智能优化方法在复杂系统全局优化问题上较常规数学优化算法有更优越的优化性能,从而为解决复杂水电能源非线性动力系统的全局优化计算问题提供了一种新的有效的方法。
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关键词
粒子群算法
梯级水库优化调度
应用研究
Hydropower
Stations
Cascade
Optimal
Operation
Swarm
Improved
全局优化问题
优化计算
中长期优化调度
非线性动力系统
智能优化方法
进化遗传算法
最优位置
优化性能
优化算法
梯级水电
算法应用
搜索效率
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职称材料
题名
粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究
被引量：
5
1
作者
张铭
李崇浩
范子武
马震坤
尹黛
机构
南京水利科学研究院水工所
南方电网电力调度通讯中心
河海大学水文水资源学院
曼彻斯特大学
出处
《水力发电》
北大核心
2010年第12期60-64,共5页
基金
水利部公益性行业科研专项(200901067)
水利部"948"项目(200808)
+1 种基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2008ZX07101-008-03)
南京水利科学研究院青年科研基金(Y10808)
文摘
针对PSO算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺陷,引入进化遗传算法中的"变异"算子并采用自适应的权重因子,以改进其全局优化能力和搜索效率。引入粒子矩阵,通过对粒子在多维空间中最优位置的搜索来实现逐时段的优化计算,并将该算法应用于金沙江复杂梯级水电能源系统中长期优化调度计算中。计算结果表明,智能优化方法在复杂系统全局优化问题上较常规数学优化算法有更优越的优化性能,从而为解决复杂水电能源非线性动力系统的全局优化计算问题提供了一种新的有效的方法。
关键词
粒子群算法
梯级水库优化调度
应用研究
Hydropower
Stations
Cascade
Optimal
Operation
Swarm
Improved
全局优化问题
优化计算
中长期优化调度
非线性动力系统
智能优化方法
进化遗传算法
最优位置
优化性能
优化算法
梯级水电
算法应用
搜索效率
Keywords
improved particle swarm optimization(IPSO)
middle and long-term optimal operation
mutation operator
particle matrix
cascade hydropower system
分类号
TV73 [水利工程—水利水电工程]
TM612 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用研究
张铭
李崇浩
范子武
马震坤
尹黛
《水力发电》
北大核心
2010
5
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参考文献
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