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梯级水库发电优化调度的改进粒子群算法应用研究
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:水力发电学报
  • 时间:2012
  • 页码:33-37+164
  • 分类:TV697.1[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]郑州大学水利与环境学院,郑州450002, [2]西安理工大学水利水电学院,西安710048
  • 相关基金:国家自然科学基金(51109189); 中国博士后科学基金资助项目(20100471007)
  • 相关项目:电力市场环境下梯级水库发电优化调度与风险预警系统研究
中文摘要:

本文针对粒子群算法在求解高维、复杂的梯级水库发电优化调度时后期种群缺乏多样性、收敛于局部最优解的缺陷,结合梯级水库发电优化调度的特点,提出了应用差分演化算法改进粒子群的混合优化算法。通过实际算例验证了该混合方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度模型求解提供了一种新的途径。

英文摘要:

An improved particle swarm optimization(PSO)algorithm is proposed to optimize the operation of high-dimensional and complex cascade reservoirs.By adopting a differential evolution technique,this combination algorithm can preserve the variety of PSO and avoid the premature of PSO.It was verified by application to a case study and would provide a new approach to optimal operation of cascade reservoirs.

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期刊信息
  • 《水力发电学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水力发电工程学会
  • 主编:李庆斌
  • 地址:北京清华大学新水利馆211室
  • 邮编:100084
  • 邮箱:
  • 电话:010-62783813
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1243
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2241/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12057