基于信息诱导遗传算法的梯级水电站自调度优化

• 作者: 张粒子 舒隽 韩冰
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电工程 梯级水电 优化调度 信息诱导遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 32-37
• 分类号: TV697.1
• 语种: 中文

摘要

借鉴信息素对昆虫群体协调行为的作用,建立信息素释放模型、信息素扩散模型、信息诱导模型和信息定向模型,提出信息诱导算子(Pheromone Induction Operator,PIO),并与改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)相结合,形成信息诱导遗传算法(Pheromone Induction Genetic Algorithm,PIGA).分析了PIGA具有较好平衡全局搜索能力和局部开发能力的仿生学原理.针对电力市场条件下梯级水电站自调度优化模型的复杂性,将PIGA应用于该模型的求解,通过算例分析,对比了PSO、SGA、IGA和PIGA的优化性能,表明了PIGA的有效性;同时通过分析PIO参数对优化性能的影响,给出了PIO参数的选择原则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张粒子	华北电力大学电气与电子工程学院	230	6044	41.0	67.0
2	舒隽	华北电力大学电气与电子工程学院	62	1543	22.0	38.0
3	韩冰		12	71	5.0	8.0