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基于模拟退火遗传算法的水电站优化调度研究
  • ISSN号:1000-7709
  • 期刊名称:水电能源科学
  • 时间:0
  • 页码:102-104
  • 语言:中文
  • 分类:TV697.11[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,陕西西安710048
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50679070);陕西省自然基金资助项目(2006D09)
  • 相关项目:河川径流时间序列解耦方法研究
中文摘要:

采用模拟退火遗传算法(SAGA)研究了水电站优化调度问题,与GA和经典的DP算法相比,结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较好的收敛能力,能以较快的速度找到全局最优解,是一种有效的搜索方法,可用于水电站优化调度中。

英文摘要:

Simulated Annealing Genetic Algorithms (GASA) is used to study the optimal operation problem of hydropower station. Comparing with Genetic Algorithms and the traditional Dynamic Programming, the proposed algorithm has much stronger ability of local search as well as better convergence property and can find the global optimization solution quickly. It is shows that the GASA is an effective optimal algorithm and can be applied to the optimal operation of hydropower station.

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期刊信息
  • 《水电能源科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国水力发电工程学会 华中科技大学
  • 主编:邴凤山 张勇传
  • 地址:武汉市洪山区珞瑜路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:sdny@x263.net
  • 电话:027-87542126
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7709
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1231/TK
  • 邮发代号:38-111
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:15627