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改进的免疫粒子群算法及梯级水库优化调度问题的研究

苏同芬  
【摘要】: 随着水电事业的发展和大规模水库群的开发,形成了许多大型梯级水库群。如何在已有的约束条件下,运用优化理论和系统工程方法,制订并实现梯级水库群的最优运行调度,对于解决我国能源紧张非常重要。因此,求解梯级水库群的优化调度问题是一个具有十分重要的学术意义和实用价值的研究课题。 由于梯级水库群优化调度模型的求解是一个复杂的多约束优化问题,传统的优化方法在解决梯级水库群优化调度问题时受时间、效率、计算机存储能力和局部最优等方面的限制。随着现代智能优化算法的发展,有较强“鲁棒性”的智能优化算法,如人工神经网络、粒子群优化算法、蚁群算法、遗传算法、免疫算法等的引入,为梯级水库群联合优化调度提供了新的途径。但是由于梯级水库群优化调度问题的复杂性,这些方法都或多或少地存在一定局限性,采用任何一种算法都制约着问题的求解。因此往往是将多种算法结合起来使用以求解水库调度问题。 本文在现有的免疫粒子群算法的基础上,提出了改进的免疫粒子群优化算法,使用交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。通过柯西变异,提高算法的全局搜索能力,通过高斯变异,提高算法的局部搜索能力。此外,为解决随机地没有指导地交叉变异操作可能引起的退化现象,引入了疫苗提取和疫苗接种策略。经典的测试函数结果表明了算法的收敛速度和精度都有明显提高。 最后,用改进的免疫粒子群算法求解梯级水库群长期优化调度的算例,仿真结果表明改进的免疫粒子群算法的可行性和有效性,能够为解决复杂的梯级水库长期优化调度问题提供一条有效、可行的解决途径。


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