基于鲶鱼效应粒子群算法的梯级水库群优化调度.pdf

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1、第39卷第l9期电力系统保护与控制、，01．39NO．192011年1O月1日PowerSystemProtectionandControlOct．1．2011基于鲶鱼效应粒子群算法的梯级水库群优化调度纪昌明，刘方，喻杉，张验科，赵璧奎(新能源与可再生能源北京市重点实验室(华北电力大学)，北京102206)摘要：针对梯级水库群优化调度多约束、高维、非线性和难以求解的特点，将鲶鱼效应机制引入到粒子群算法中提出鲶鱼效应粒子群算法。该算法在进化中通过鲶鱼启发器引入鲶鱼粒子，依据鲶鱼效应调整种群的飞行模式，一方面利用鲶鱼粒子的

2、驱赶作用使粒子种群跳出稳定状态激发活力，从而提高种群多样性；另一方面利用鲶鱼的高素质动态调节对进化过程进行有目的指导，进而保持算法的高搜索性能。算例表明，和标准粒子群算法、混沌粒子群算法相比，鲶鱼效应粒子群算法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度，能有效地应用于梯级水库群优化调度中。关键词：梯级水库群；优化调度；粒子群优化算法；鲶鱼效应；驱赶作用；动态调节TheoptimaloperationofcascadereservoirsbasedOncatfisheffectparticleswarmopfim~afion

3、algorithmJIChang-ming，LIUFang，YUShan，ZHANGYan-ke，ZHAOBi-kui(TheNewandRenewableEnergyofBeijingKeyLaboratory，NorthChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China)Abstract：Inthelightofthecharacteristicsoftheoptimaloperationofcascadereservoirs，suchasmulti—restricti

4、on，multi-dimension，non—linearityandbeingdificulttoslove，thecatfishefectmechanismisintroducedintotheparticleswarmoptimization，namedcatfishefectparticleswarlnoptimization．Thearithmeticintroducescatfishparticlesthroughthecatfishgeneratorintheevolutionandadjuststhef

5、lyingpattemofpopulationswarmbyusingthecatfishefect．Ontheonehand，thedriveninfluenceofcatfishparticlesisusedtoforcetheswarmoutofsteady-stateandinspireitsvitalityinordertoimprovethewholediversity；ontheotherhand，ittakestheadvantageofthehighqualityofdynamicadjustment

6、ofcatfishtoguidetheoptimizationandhencekeepremaining．itshighsearchfunction．Calculationresultsshowthatcomparedwiththestandardparticleswarmoptimizationandthechaoticparticleswarmoptimization，thecatfishefectparticleswarmoptimizationhasbetterglobalsearchingcapability

7、andfasterconvergencespeed，whichcanbeefectivelyappliedtotheoptimaloperationofcascadereservoirs．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．40971300andNo．50609007)．Keywords：cascadereservoirs；optimaloperation；particleswarmoptimizationalgorithm；c

8、atfishefect；driveninfluence；dynamicadjustment中图分类号：TM73文献标识码：A文章编号：1674—3415(2011)19—0063—06问题本身要求低等特点，已被广泛的应用到水库群O引言最优控制问题中L5j，但这类算法随着进化过程的推梯级水库群优化调度是是一个多约束、高维、进，种群多