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并行遗传算法在雅砻江梯级水库群优化调度中的应用
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:水力发电学报
  • 时间:2010.12.12
  • 页码:66-70
  • 分类:TV697.1[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]广西大学土木建筑工程学院,南宁530004, [2]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51009029); 广西自然科学基金(2010GXNSFE013005); 广西大学科研基金资助项目(X081098)
  • 相关项目:基于河流生态需水的梯级水库径流过程多目标调控模型与方法
作者: 陈立华|
中文摘要:

根据梯级水电站优化调度特点,建立并行遗传算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行遗传算法。在基于单向环结构交流局部最优解的并行遗传算法(PGA)研究的基础上,提出了基于解的多样性自适应地调节信息交流周期策略的PGA。应用开发的分布式水库群优化调度并行计算系统,将上述两种策略的PGA和串行PGA分别应用于雅砻江梯级水库群优化调度中。通过对其优化结果的分析表明,PGA有利于提高运算速度和求解精度以及改善算法的收敛性能。

英文摘要:

A mathematical model is established to solve multi-stage optimization problem by using parallel genetic algorithm(PGA) for an optimal operation of cascade hydropower stations,focusing on the coarse grain algorithm in this work.This model is based on our previous work of PGA that seeks a local optimal solution with a one direction loop.The PGA strategy proposed in this paper adaptively regulates the information exchange cycle based on the diversity of solution.To test the performance of these two strategies,PGA models and serial GA model are applied to the operation of Yalong cascade reservoirs.A comparative analysis of the parallel /serial GA shows the advantages of PGA in speeding up of calculation,better accuracy and improved convergence.

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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