本文選題：梯級水電站群 + 優(yōu)化調度　； 參考：《水利學報》2017年01期

【摘要】：為保障梯級水電站群多目標優(yōu)化調度問題的計算效率和求解精度,提出了基于Fork/Join多核并行框架的并行多目標遺傳算法。該方法以多目標遺傳算法為基礎,引入多種群異步進化策略保證種群間個體多樣性;采用遷移機制保障子種群的信息有機互饋,提升算法收斂性和解集多樣性;利用并行技術實現(xiàn)子種群在各內核的同步求解,提高計算效率。針對問題特點,耦合個體實數(shù)串聯(lián)編碼方法、混沌初始化種群策略和約束Pareto占優(yōu)機制等,進一步提升方法尋優(yōu)性能。瀾滄江流域梯級水電站群多目標優(yōu)化調度結果表明,所提方法可充分利用多核資源,提升模型計算效率與求解精度,并能獲得分布均勻、合理可行的調度方案集,為水電系統(tǒng)多目標高效決策提供科學依據(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】： 大連理工大學水電與水信息研究所;
【基金】：國家自然科學基金重大國際合作項目(51210014) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2013CB035906)
【分類號】：TV737

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

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相關博士學位論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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【二級參考文獻】

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本文編號：1791203