基于改进蚁群算法的梯级水库调度优化的研究
本文提出了一种基于惩罚改进的蚁群最优化算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中.本算法以蚁群蜂群算法中群体协作的反馈机制、随机搜索的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;同时针对梯级调度优化中常见的多维变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造了惩罚因子,使得带约束问题转化为了纯粹的优化问题.经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力.
梯级水库 优化调度 改进蚁群算法 惩罚函数
花胜强 高磊 向南 陈意
南瑞集团公司/国网电力科学研究院,江苏省南京市21009
国内会议
中国水力发电工程学会信息化专委会、水电控制设备专委会2014年学术交流会
昆明
中文
35-41
2014-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）