本文選題：梯級(jí)水電站群 + 優(yōu)化調(diào)度�。� 參考：《水利學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：為保障梯級(jí)水電站群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題的計(jì)算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目標(biāo)遺傳算法。該方法以多目標(biāo)遺傳算法為基礎(chǔ),引入多種群異步進(jìn)化策略保證種群間個(gè)體多樣性;采用遷移機(jī)制保障子種群的信息有機(jī)互饋,提升算法收斂性和解集多樣性;利用并行技術(shù)實(shí)現(xiàn)子種群在各內(nèi)核的同步求解,提高計(jì)算效率。針對(duì)問題特點(diǎn),耦合個(gè)體實(shí)數(shù)串聯(lián)編碼方法、混沌初始化種群策略和約束Pareto占優(yōu)機(jī)制等,進(jìn)一步提升方法尋優(yōu)性能。瀾滄江流域梯級(jí)水電站群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果表明,所提方法可充分利用多核資源,提升模型計(jì)算效率與求解精度,并能獲得分布均勻、合理可行的調(diào)度方案集,為水電系統(tǒng)多目標(biāo)高效決策提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:In order to ensure the computational efficiency and accuracy of multi-objective optimal dispatching problem of cascade hydropower stations, a parallel multi-objective genetic algorithm based on Fork/Join multi-core parallel framework is proposed. Based on multi-objective genetic algorithm, multi-population asynchronous evolution strategy is introduced to ensure individual diversity among populations, and migration mechanism is used to ensure the information of sub-populations to feed each other, to improve convergence and diversity of solution sets. The parallel technique is used to solve the subpopulation synchronously in each kernel, and the computational efficiency is improved. According to the characteristics of the problem, coupled individual real number serial coding method, chaotic initialization population strategy and constrained Pareto dominance mechanism are used to further improve the optimization performance of the method. The results of multi-objective optimal dispatching of cascade hydropower stations in Lancang River basin show that the proposed method can make full use of multi-core resources, improve the efficiency and accuracy of model calculation, and obtain a set of well-distributed and reasonable and feasible dispatching schemes. It provides scientific basis for multi-objective and high-efficiency decision-making of hydropower system.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)水電與水信息研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大國(guó)際合作項(xiàng)目(51210014) 國(guó)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

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1791203