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时间:2019-05-22
《基于免疫微粒群算法的梯级水电站水库优化调度研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华北电力大学(北京)硕士学位论文基于免疫微粒群算法的梯级水电站水库优化调度研究姓名:姜生斌申请学位级别:硕士专业:水文学及水资源指导教师:纪昌明;李继清20080430华北电力大学硕士学位论文中文摘要针对当前梯级水电站水库优化调度方法中普遍存在的“维数灾"问题,本文提出一类基于免疫微粒群算法(I-PSO)的梯级水电站水库优化方法。微粒群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,其流程简单易实现、算法依赖的参数少。I-PSO是将免疫信息处理机制和标准PSO有机结合在一起的一种改进的微粒群算法,一方面采用微粒浓度选择机制来保持微粒多样性,较好的解决了算法可能出现的局部收敛问题;另一方面通
2、过在算法中加入疫苗接种等操作来指导寻优过程,加快了算法后期的收敛速度。经实例验证,运用I-PSO调度模型在梯级水电站水库的长期和短期调度中取得良好的优化效果,能够为解决复杂的梯级水电站优化问题提供一条有效、可行的新途径。关键词:梯级水电站水库,优化调度,免疫机制,微粒群算法ABS’I’RAC’rSincetheproblemof‘'dimensiondisaster'’exitswidelyincurrentoptimaldispatchingmethodsofcascadehydropowerstation,thispaperhaspresentedacascadehydrop
3、owerstationoptimalmethodbasedonImmuneParticleSwarmOptimization(I-PSO)Algorithm.ParticleSwarmOptimization(PSO)isastochasticglobaloptimizationalgorithrn,whichissimpletoimplementanddependsonfewerparameters.I-PSOisallimprovedPSOalgorithmwhichcombinedimmuneinformation-processingmechanismandstandar
4、dPSO,ontheonehandthelocalconvergenceissuesthatmayariseCanbesolvedwellbyconcentrationofparticulateselectionmechanismusedtomaintainthediversityofparticles;ontheotherhand,thealgorithmconvergentspeedsuplatterthroughaddingvaccinationtoguidetheoptimizationprocess.Asthecasestudyshows,I-PSOdispatchin
5、gmodelobtainedwelloptimalresultsbyapplyingI-PSOdispatchingmodelincascadehydropowerstation,whichprovidedaneffectiveandfeasiblewaytosolvecomplexcascadeoptimizationproblem.Keywords:cascadehydropowerplantreservoiboptimaloperation,immunemechanism,particleswarmoptimizationalgorithm华北电力大学硕士学位论文中文摘要针
6、对当前梯级水电站水库优化调度方法中普遍存在的“维数灾"问题,本文提出一类基于免疫微粒群算法(I-PSO)的梯级水电站水库优化方法。微粒群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,其流程简单易实现、算法依赖的参数少。I-PSO是将免疫信息处理机制和标准PSO有机结合在一起的一种改进的微粒群算法,一方面采用微粒浓度选择机制来保持微粒多样性,较好的解决了算法可能出现的局部收敛问题;另一方面通过在算法中加入疫苗接种等操作来指导寻优过程,加快了算法后期的收敛速度。经实例验证,运用I-PSO调度模型在梯级水电站水库的长期和短期调度中取得良好的优化效果,能够为解决复杂的梯级水电站优化问题提供一条有
7、效、可行的新途径。关键词:梯级水电站水库,优化调度,免疫机制,微粒群算法ABS’I’RAC’rSincetheproblemof‘'dimensiondisaster'’exitswidelyincurrentoptimaldispatchingmethodsofcascadehydropowerstation,thispaperhaspresentedacascadehydropowerstationoptimalmethodbasedonImmuneParticleSwarm
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