梯級水庫群發(fā)電-生態(tài)協(xié)同調(diào)度混合量子粒子群算法研究
【圖文】:
21圖 2-4 12 個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的收斂過程圖2.4 本章小結(jié)本章詳細(xì)介紹了標(biāo)準(zhǔn)量子粒子群算法(QPSO)的原理,并針對QPSO算法后期搜索效率低、容易陷入局部最優(yōu)等缺陷,提出了一種耦合兩重改進(jìn)策略優(yōu)勢的混合量子粒子群算法(HQPSO),同時,以12個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)為例,將所提算法與QPSO、PSO
(c)平水年 (e)枯水年圖 3-2 不同求解方法下發(fā)電量的箱型圖統(tǒng)計結(jié)果圖3-3為采用HQPSO算法得到的各電站在平水年不同時段的出力和水位過程展圖。由圖 3-3 可以看出,,各水電站優(yōu)化結(jié)果均滿足各種約束條件。其中洪家渡、構(gòu)灘調(diào)節(jié)性能較好的水電站在汛期來水較大時,水位抬高,同時為減少棄水水電站增出力運(yùn)行,東風(fēng)、索風(fēng)營及烏江渡調(diào)節(jié)性能較差的水電站由于梯級電站間的補(bǔ)償作用在汛期基本上保持高水頭穩(wěn)定運(yùn)行,在汛初盡可能達(dá)到汛限水位,能充分利用水頭較高水位運(yùn)行,從而降低梯級耗水、增加整體發(fā)電量,充分發(fā)揮了梯級水電站群的頭效益和梯級補(bǔ)償效益。綜上,HQPSO 算法可以獲得合理有效的水電站群調(diào)度運(yùn)行方式。
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TV737
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本文編號:2676562
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