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摘要:
针对大型梯级泵站工况复杂多变、安全性要求高的运行特点,基于流量平衡的理论,建立梯级泵站运行费用最小的优化目标,同时把系统一次运行周期内泵站机组的启停次数作为衡量维护费用的指标,建立泵站启停次数最小的优化模型,运用线性加权法将两个优化目标组合成一个泵站系统综合运行费用最少的优化调度模型,最终运用动态规划法和粒子群算法进行研究分析,并尝试采用免疫思想通过克隆免疫算子和疫苗接种算子优化粒子群算法,达到提高搜索范围和精度的目的.将其应用于山西某梯级泵站工程实例,仿真研究分析表明免疫粒子群算法(IAPSO)在优化泵站系统综合运行费用上更加节省成本而且提高了搜索精度和收敛速度.
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文献信息
篇名 基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 梯级泵站 优化调度 动态规划 免疫粒子群算法
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 信息融合
研究方向 页码范围 93-97
页数 5页 分类号 TN92
字数 3632字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.01.018
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 陶智勇 48 322 6.0 17.0
2 吴帮 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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梯级泵站
优化调度
动态规划
免疫粒子群算法
研究起点
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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