本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)單親遺傳算法的梯級水電站群多目標(biāo)優(yōu)化　出處：《四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版)》2014年S2期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為有效地解決梯級水電站群多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化問題,充分發(fā)揮水電的容量效益,建立兼顧梯級最小出力最大化的總發(fā)電量最大模型,提出了一種基于非均勻變異算子的改進(jìn)單親遺傳算法。新算法采用實數(shù)編碼,不在染色體間進(jìn)行交叉操作,利用非均勻變異算子運行前期的充分全局搜索和后期的精細(xì)局部開發(fā)特性在單條染色體上進(jìn)行進(jìn)化尋優(yōu),且僅有3個控制參數(shù),不要求初始種群中的個體具有多樣性。與其他相關(guān)方法的實例計算結(jié)果對比表明,新方法不僅收斂性能優(yōu)越,而且遺傳操作簡單,易于控制。
[Abstract]:In order to effectively solve the cascade hydropower stations on the multi-objective optimization problem, give full play to the benefits of hydropower capacity, the establishment of both the maximum model of total generating capacity to maximize the minimum output of the cascade, proposes an improved partheno genetic algorithm based on non uniform mutation operator. The new algorithm uses real number encoding, without crossover operation on chromosomes and make full use of the global non uniform mutation operator in the early operation and the development of local fine search characteristics of evolutionary optimization on one chromosome, and only 3 control parameters, does not require a body in the initial population diversity. Examples and other related methods. The results show that the new method not only has excellent convergence characteristics moreover, the genetic operation is simple, easy to control.

【作者單位】： 四川大學(xué)水利水電學(xué)院水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護(hù)國家重點實驗室;
【基金】：國家“973”重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃資助項目(2013CB036406-4) 國家自然科學(xué)基金重點項目(50539140)
【分類號】：TV737
【正文快照】： 在中國大力實施節(jié)能發(fā)電調(diào)度政策的宏觀背景下,最大限度地利用流域梯級電站的水能資源,對于減少化石能源的使用、減輕環(huán)境壓力和實現(xiàn)能源的可持續(xù)發(fā)展意義重大。梯級水庫群的優(yōu)化調(diào)度作為水資源管理的一項非工程措施,可在不增加額外投資的情況下,有效地提高水(能)資源利用率,

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10 孫杰;基于單親遺傳算法的配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化規(guī)劃[D];華北電力大學(xué)（河北）;2005年

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本文編號：1389732