大規(guī)模水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度降維方法研究Ⅱ:方法實(shí)例
本文選題:水電 + 優(yōu)化調(diào)度 ; 參考:《水利學(xué)報(bào)》2017年03期
【摘要】:為緩解大規(guī)模復(fù)雜水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度存在的"維數(shù)災(zāi)"問題,提出一種基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、在組合維實(shí)現(xiàn)降維的正交降維搜索方法。該方法將水電優(yōu)化問題求解視為在發(fā)起點(diǎn)鄰域內(nèi)多次開展正交試驗(yàn),選取"均衡分布、整齊可比"部分狀態(tài)組合進(jìn)行計(jì)算。分析表明該方法具有良好并行性,且時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度均為平方增長。同時(shí),在應(yīng)用至水電調(diào)度問題時(shí),結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃改進(jìn)策略思想,提出4種不同的優(yōu)化方法。貴州電網(wǎng)應(yīng)用實(shí)例表明:所提方法具有計(jì)算參數(shù)少、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可有效均衡計(jì)算效率與求解精度,為大規(guī)模復(fù)雜水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的降維求解提供了新型方法。
[Abstract]:In order to alleviate the problem of dimensionality disaster in the optimal dispatching of large-scale complex hydropower systems, an orthogonal dimensionality reduction search method based on orthogonal experimental design is proposed to realize dimensionality reduction in combined dimension. In this method, the solution of hydropower optimization problem is regarded as an orthogonal experiment in the neighborhood of the starting point, and the "balanced distribution, neatly comparable" partial state combination is selected for calculation. The analysis shows that the method has good parallelism, and the time complexity and space complexity are both square growth. At the same time, when applied to hydropower dispatching problem, four different optimization methods are put forward in combination with the idea of dynamic programming improved strategy. The application example of Guizhou power grid shows that the proposed method has the advantages of less calculation parameters and strong robustness, and it can effectively balance the calculation efficiency and the accuracy of the solution. It provides a new method for the dimensionality reduction solution of large-scale complex hydropower system optimal dispatching.
【作者單位】: 大連理工大學(xué)水電與水信息研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金重大計(jì)劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目(91547201);國家自然科學(xué)基金重大國際合作項(xiàng)目(51210014) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2013CB035906)
【分類號(hào)】:TV737
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,本文編號(hào):1867807
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