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摘要:
为了掌握适于求解具有多变量的大型泵站运行优化问题的现代优化方法,阐述了遗传算法(GA)、基本粒子群算法(PSO)与模拟退火粒子群算法(SA-PSO)的基本原理,分析了算法的异同点,从理论上得出PSO算法较GA算法更简单、更高效.以南水北调东线工程江都泵站系统为例,当泵装置扬程一定时,以各座泵站开机台数和水泵叶片角度为变量,运行费用最少为目标函数,并且满足总抽水流量、单机允许抽水流量以及开机台数等约束条件,建立运行方案优化数学模型,确定各座泵站开机台数、机组运行工况和日运行费用.分别采用遗传算法、基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法求解,可行性规则处理约束条件,应用Matlab语言编制优化计算程序.结果表明:SA-PSO算法求解的泵站变角优化运行方案,较在设计角度运行的方案节省运行费用0.99%~4.22%,较GA,PSO算法最优解方案分别节省运行费用0.22%~2.80%和0.02%~0.40%;3种算法的运算时间分别为30,52,25 s.因此,SA-PSO算法较为适合于大型泵站运行优化问题的求解.
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文献信息
篇名 大型泵站运行优化方法及其应用
来源期刊 排灌机械工程学报 学科 农学
关键词 大型泵站 运行方案 优化方法 遗传算法 基本粒子群算法 模拟退火粒子群算法
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 泵站工程与给排水
研究方向 页码范围 127-132
页数 分类号 S277.9|TV675
字数 5216字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8530.2011.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 裴蓓 扬州大学能源与动力工程学院 6 52 4.0 6.0
2 仇宝云 扬州大学能源与动力工程学院 85 733 14.0 19.0
3 申剑 扬州大学能源与动力工程学院 6 52 4.0 6.0
4 冯晓莉 扬州大学能源与动力工程学院 33 327 11.0 16.0
5 杨兴丽 扬州大学能源与动力工程学院 6 41 4.0 6.0
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排灌机械工程学报
月刊
1674-8530
32-1814/TH
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-82
1982
chi
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