基于仿水循环算法的梯级水库群多目标优化调度研究

论文摘要

仿水循环算法（WCA）是一种新的智能种群优化算法,将该方法引入梯级水库群多目标优化调度,并提出多目标仿水循环算法（MWCA）。MWCA通过对自然界水循环过程的模拟,构建多目标下的相对重力机制,实现对非劣解的有效搜索,建立汇流、分流、渗流、蒸发降雨4个搜索策略,提升算法的收敛速度、多样性和局部搜索能力,同时有效克服传统算法的早熟问题,令算法具有较强的全局搜索和收敛性能。在梯级水库群多目标优化调度实例计算中,与多目标粒子群算法MOPSO和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行比较分析,结果表明MWCA在计算结果和非劣解多样性上均优于其他算法,为梯级水库群多目标优化调度问题提供了一种有效的求解思路。

论文目录

• 1 研究背景
• 2 梯级水库群多目标优化调度数学模型
•   2.1 目标函数
•   2.2 约束条件
• 3 仿水循环算法
•   3.1 重力寻优机制
•   3.2 汇流策略
•   3.3 分流策略
•   3.4 渗流策略
•   3.5 蒸发降雨策略
• 4 多目标仿水循环算法（MWCA）
• 5 实例应用
•   5.1 梯级水库群实例
•   5.2 算法对比分析
•   5.3 MWCA调度结果分析
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴智丁

关键词: 多目标仿水循环算法,相对重力机制,梯级水库群,多目标优化调度

来源: 水力发电 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 大唐水电科学技术研究院有限公司

分类号: TV697.12

页码: 101-107

总页数: 7

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