梯級(jí)水庫調(diào)度問題是一類典型的大規(guī)模、多約束的非線性優(yōu)化問題,傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法會(huì)隨著解維度增加出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)難”,而智能優(yōu)化算法可以克服此問題,且其原理簡單,求解快速。本論文采用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,ABC）來解決此問題。ABC算法具有較好的魯棒性,對(duì)求解函數(shù)的連續(xù)性和凹凸性沒有要求,能為梯級(jí)水庫群優(yōu)化調(diào)度求解問題提供滿意的解。ABC算法根據(jù)引領(lǐng)蜂、跟隨蜂和偵查蜂的分工合作,迭代過程中能同時(shí)進(jìn)行局部和全局搜索最優(yōu)的解。本論文在分析ABC算法的構(gòu)成要素前提下,針對(duì)梯級(jí)水庫調(diào)度問題的特性,產(chǎn)生了一種改進(jìn)蜂群算法——精英蜂群算法（Elite Artificial Bee Colony,EABC）,EABC算法對(duì)偵查蜂的全局搜索策略進(jìn)行了改進(jìn),引入了精英種群,在每次偵查蜂身份轉(zhuǎn)換時(shí)用其重心的擾動(dòng)點(diǎn)作為引導(dǎo),提高全局搜索效率。為考察EABC算法的性能,論文首先在若干經(jīng)典的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測試其對(duì)高維度函數(shù)的優(yōu)化能力。接著,論文又測試了EABC算法在梯級(jí)水庫群短期優(yōu)化調(diào)度的經(jīng)典水火電聯(lián)合運(yùn)行的模擬仿真問題上的優(yōu)化性能,并與遺傳算法、鳥群算法和標(biāo)準(zhǔn)蜂群算... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法流程圖

水庫和若干個(gè)火電廠機(jī)組。4.3.1 四庫混聯(lián)模型搭建四庫混聯(lián)的具體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下圖 4-1 所示。圖 4-1 四庫的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)四庫混聯(lián)的調(diào)度總時(shí)段是 24 個(gè)小時(shí)，每個(gè)時(shí)段 1 小時(shí)，表示為 T=24。圖 3-1 中I（i 1,2,3,4）i表示每個(gè)水庫本身的區(qū)間來水量，每個(gè)上游水庫到達(dá)下游水庫的水留滯時(shí)間分別為： 2h1,3 ， 3h2,3 ， 4h3,4 。其中，幾個(gè)火電廠機(jī)組的出力系數(shù)分別為 5000、19.2 和 0.002；出力上限maxPt 為 2500MW，出力的下限minPt為 500MW。其他更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)見附錄中的表 4-1~表 4-4

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文比 PN/3 取整時(shí)候的最優(yōu)解 922991MW 和 PN/2 取整時(shí)的最優(yōu)解 923以得出初步結(jié)論，EABC 的精英種群數(shù)量在 PN/4 左右時(shí)候得到的解優(yōu)。圖 4-3 用統(tǒng)計(jì)圖表示了 20 次計(jì)算過后，不同的精英種群數(shù)量對(duì)結(jié)果生成的初始值不同，所以結(jié)果會(huì)有所不同，其最后的結(jié)果正顯示了算幅度顯示了算法的穩(wěn)定性�？梢钥吹�，Q 值越大，其計(jì)算過后的目標(biāo)兩種情況之外，穩(wěn)定性也有所下降。9.2439.245成本×105ABC GABC EABC

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]水電站水庫群調(diào)度優(yōu)化及其效益評(píng)價(jià)方法研究[D]. 周婷.華北電力大學(xué) 2014
[3]水電站水庫群中長期徑流預(yù)報(bào)及短期優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 張新明.華北電力大學(xué) 2014
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[5]梯級(jí)水庫群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行方式研究[D]. 周研來.武漢大學(xué) 2014
[6]人工蜂群算法的研究與應(yīng)用[D]. 王艷嬌.哈爾濱工程大學(xué) 2013
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碩士論文
[1]水庫適應(yīng)性調(diào)度方法研究[D]. 劉斌.西安理工大學(xué) 2017
[2]基于人工蜂群算法的改進(jìn)K-均值聚類算法及其應(yīng)用[D]. �？劭�.蘭州交通大學(xué) 2017
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[4]人工蜂群算法的改進(jìn)研究[D]. 尹雅麗.江西理工大學(xué) 2016
[5]改進(jìn)的GABC-SVM及其在MOOC學(xué)習(xí)模式識(shí)別中的應(yīng)用[D]. 李瀟亞.華南理工大學(xué) 2016
[6]人工蜂群算法理論及其在信息處理中的應(yīng)用研究[D]. 劉蓓蕾.山東大學(xué) 2016
[7]面向電力市場的梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 孫志璇.蘭州理工大學(xué) 2016
[8]改進(jìn)人工蜂群算法及在梯級(jí)水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[D]. 李冰.南昌工程學(xué)院 2015
[9]人工蜂群算法研究及其應(yīng)用[D]. 曹金保.陜西師范大學(xué) 2013
[10]人工蜂群算法的研究及其應(yīng)用[D]. 銀建霞.西安電子科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3312405