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摘要:
鉴于梯级水电站优化运行的高复杂度、强非线性、多约束等特点,构建了基于峰谷分时电价下的梯级水电站日最大发电效益模型.针对遗传算法(GA)等传统智能算法对复杂模型求解易陷入局部最优的问题,提出一种水循环算法(WCA)与水位廊道约束耦合、降低约束复杂度、规范寻优空间的方法,并以湖北某梯级短期优化调度为背景进行建模仿真,将计算结果分别与GA和粒子群算法(PSO)所得结果进行比较.实例研究表明,WCA计算的总效益在丰、平、枯典型日分别比GA和PSO计算值约高5.65%、3.15%、0.80%,迭代收敛速度更快,求解能力更强,为解决梯级水电站优化调度问题提供了新思路.
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文献信息
篇名 基于水循环算法的梯级水电站短期优化调度
来源期刊 水电能源科学 学科 工学
关键词 梯级水电站 分时电价 水循环算法 短期优化调度 发电效益
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 水情测报与优化调度
研究方向 页码范围 65-69
页数 5页 分类号 TV145
字数 语种 中文
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水电能源科学
月刊
1000-7709
42-1231/TK
大16开
武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学内
38-111
1983
chi
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