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基于自适应粒子群算法的梯级小水电群优化调度研究
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:《水力发电学报》
  • 时间:0
  • 分类:TV697.11[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学,杭州310014, [2]浙江水利水电专科学校,杭州310018, [3]台州学院,浙江临海317000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60374056)、浙江省自然科学基金项目(Y505360)
中文摘要:

针对以发电为主的梯级小水电群,以各水库的发电引用流量为决策变量,建立了以发电量最大为目标的梯级小水电群优化调度数学模型;设计了PSO算法和APSO算法的工程实现方法,具体包括编码设计、迭代方法设计以及惯性权重设计等;通过一个具有两库串联的梯级小水电群实例,将PSO算法和APSO算法的仿真寻优过程进行了比较,结果显示两种算法是有效的。并且APSO算法具有更强、更快的全局搜索能力;将APSO算法的仿真结果与同一条件下的GA算法的仿真结果进行了比较,结果显示APSO算法的仿真结果更优,更能充分利用水能资源。

英文摘要:

Optimization operation model is established for a cascaded samll hydropower stations, task of which is usually generating electricity. The object.ive of the model is maximal energy output, and the decision- making variable of the model is discharge of the hydropower stations. Realization method of PSO and APSO is designed including the code design, iterative algorithm design and inertia weight design, etc. By simulation operation of PSO and APSO for a two-cascaded small reservoir system, the optimization of searching process is compared, the arithmetic results are proved to be valid, moreover, the searching ability of APSO is better than PSO. with the operation result of GA under the same conditions, the operation result of APSO is the better.

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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