【摘要】：為了在水電站優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域更加有效地應(yīng)用狼群算法,對基本狼群算法(WPA)進行了改進研究.為了克服WPA過分強調(diào)個體的獨立性、缺乏群體之間信息的共享及個體對歷史經(jīng)驗的認(rèn)知學(xué)習(xí)等缺陷,對WPA的召喚奔襲算子和圍攻獵物算子進行了改進,提出了改進的狼群算法(NWPA);基于基準(zhǔn)測試函數(shù)和水庫優(yōu)化調(diào)度實例對NWPA算法的綜合性能展開了仿真實驗并與粒子群算法(PSO)、WPA算法及動態(tài)規(guī)劃(DP)進行了比較;對NWPA算法的關(guān)鍵參數(shù)有效取值范圍進行了仿真實驗分析.結(jié)果表明,NWPA算法的尋優(yōu)能力和收斂速度優(yōu)于PSO算法、WPA算法;給出關(guān)鍵參數(shù)的有效取值范圍和建議取值,為NWPA算法應(yīng)用于水庫優(yōu)化調(diào)度提供了參數(shù)取值依據(jù).
[Abstract]:In order to apply the wolf swarm algorithm more effectively in the field of hydropower station optimal dispatching, the basic wolf swarm algorithm (WPA) is improved. In order to overcome the shortcomings of WPA's over-emphasis on individual independence, lack of information sharing among groups and individual cognitive learning of historical experience, WPA's calling attack operator and besieged prey operator were improved. An improved wolf swarm algorithm (NWPA);) is proposed to simulate the comprehensive performance of NWPA algorithm based on benchmark function and reservoir optimal operation. The simulation results are compared with that of particle swarm optimization algorithm (PSO) and dynamic programming (DP). The effective range of key parameters of NWPA algorithm is simulated and analyzed. The results show that the optimization ability and convergence speed of the NWPA algorithm are better than that of the PSO algorithm, and the effective range of the key parameters and the suggested values are given, which provides the basis for the application of the NWPA algorithm in the reservoir optimal operation.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院;
【分類號】：TV11

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本文編號：2140988