本文關(guān)鍵詞： 狼群算法 群體智能算法 水電站 優(yōu)化調(diào)度 參數(shù)　出處：《南水北調(diào)與水利科技》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以典型水電站優(yōu)化調(diào)度模型為基礎(chǔ),先采用單因素分析法對狼群算法單參數(shù)的敏感性進行了分析評價,以算法尋優(yōu)效果達到最優(yōu)為目標,得出了參數(shù)的有效取值范圍;再采用正交實驗與極差分析方法,對狼群算法多參數(shù)的敏感性進行了綜合分析,同理得出了參數(shù)變化的敏感性主次序和參數(shù)最佳取值組合。實例的驗證結(jié)果表明,研究選取的參數(shù)取值范圍和最佳取值組合有效地提升了算法的優(yōu)化性能,為狼群算法應(yīng)用于水電站優(yōu)化調(diào)度提供了參數(shù)選擇依據(jù)。
[Abstract]:Based on the typical optimal dispatching model of hydropower stations, the sensitivity of single parameter of wolf swarm algorithm is analyzed and evaluated by single factor analysis method, and the optimal effect of the algorithm is taken as the goal. The effective range of parameters is obtained. Then, the sensitivity of multi-parameter of werewolf swarm algorithm is analyzed synthetically by orthogonal experiment and range analysis method. By the same principle, the sensitivity of the parameter changes and the optimal combination of the parameters are obtained. The results of the example show that the range of the selected parameters and the best combination of the parameters can effectively improve the optimization performance of the algorithm. It provides the basis of parameter selection for the application of wolf swarm algorithm to the optimal operation of hydropower stations.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41371047) 國家重點研發(fā)計劃課題(2016YFC0400909)~~
【分類號】：TP18;TV737

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本文編號：1493624