梯级水电站群优化调度多目标量子粒子群算法

• 作者: 冯仲恺 牛文静 程春田
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 梯级水电站群 优化调度 多目标优化 量子粒子群算法 混沌变异 外部档案集合
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 47-57
• 页数: 11页
• 分类号: TV697.1|TV213.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20170506

摘要

为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法(MOQPSO).该方法以标准量子粒子群算法(QPSO)为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能.乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的Pareto解集,能够为工程人员提供科学的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程春田	大连理工大学水电与水信息研究所	168	2851	30.0	45.0
2	冯仲恺	大连理工大学水电与水信息研究所	16	182	8.0	13.0
3	牛文静	大连理工大学水电与水信息研究所	13	140	7.0	11.0