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基于改进模拟退火遗传算法的梯级水电站长期优化调度
基于改进模拟退火遗传算法的梯级水电站长期优化调度
作者:
范金骥
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
梯级水电站
长期优化调度
遗传算法
混沌算法
模拟退火
摘要:
在使用传统优化方法处理梯级电站数量庞大的长期优化调度时会出现"维数灾"及寻优效果差等问题.研究工作利用遗传算法进行计算,并对其进行了利于计算的改进,将自适应的控制理论加入交叉和变异算子,让其根据适应度的值自动改变,生成初始群体时使用混沌理论,并引入模拟退火方法,将两者的优点结合起来,生成了改进模拟退火遗传算法,提升了全局寻优能力和局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解.将改进后的算法程序应用于建立的模型中,通过与常规遗传算法的比较与分析,结果表明改进模拟退火遗传算法全局搜索能力强、求解效果好,为解决梯级水电站长期优化调度提供了新方法.
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模型
遗传算法
基于模拟退火遗传算法的多项目调度问题研究
多项目调度
资源约束
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文献信息
篇名
基于改进模拟退火遗传算法的梯级水电站长期优化调度
来源期刊
分布式能源
学科
工学
关键词
梯级水电站
长期优化调度
遗传算法
混沌算法
模拟退火
年,卷(期)
2017,(4)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
20-28
页数
9页
分类号
TK71
字数
6588字
语种
中文
DOI
10.16513/j.cnki.10-1427/tk.2017.04.004
五维指标
作者信息
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范金骥
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研究去脉
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期刊影响力
分布式能源
主办单位:
中国大唐集团科学技术研究院有限公司
清华大学出版社有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
2096-2185
CN:
10-1427/TK
开本:
16开
出版地:
北京市海淀区清华大学学研大厦B座6层
邮发代号:
创刊时间:
2016
语种:
chi
出版文献量(篇)
312
总下载数(次)
2
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