基于多目标遗传算法的巨型水库群发电优化调度
遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究,根据梯级水电站优化调度特点,建立遗传算法(GA)求解多阶段最优化问题的数学模型.针对标准遗传算法(sGA)局部寻优能力较差、易早熟等不足之处,从编码方法、遗传算子和混合算法方面对其进行改进,提出了采用超立方体浮点数编码自适应遗传算法(AGA)和超立方体浮点数编码遗传模拟退火算法(SA-GA).通过16种不同策略的GA在雅砻江梯级优化调度中的应用,其结果表明了改进策略在解决水库群优化问题方面的有效性和优越性.最后将GA与动态规划(DP)算法的性能进行比较分析,充分体现了GA的优点。
基于遗传算法的多目标优化调度问题研究与应用

基于遗传算法的多目标优化调度问题研究与应用引言:多目标优化调度问题是一类在实际生产和管理中十分常见的问题。
尽管经典的优化算法可以解决单一目标的调度问题,但是对于多目标的调度问题,传统的算法往往无法得到最优解。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,在多目标优化调度问题中展现出一定的优势。
本文将介绍基于遗传算法的多目标优化调度问题的研究与应用。
一、多目标优化调度问题概述多目标优化调度问题是指在多个相互冲突的目标下,通过合理的资源分配和任务调度来达到多个目标的最优化。
这类问题在实际生产和管理中广泛存在,例如生产车间的作业调度、交通路线规划等。
多目标优化调度问题可以描述为一个多目标目标函数的最小化或最大化的优化问题。
二、遗传算法简介遗传算法是一类基于进化思想的优化算法,模拟了生物进化中的自然选择、遗传变异和遗传交叉过程。
遗传算法通过对解空间进行搜索和优化,寻找最优解。
其基本过程包括初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。
三、基于遗传算法的多目标优化调度问题研究基于遗传算法的多目标优化调度问题研究主要集中在实现多目标函数的最优化和提高算法性能方面。
1. 多目标函数的最优化在多目标函数的最优化中,遗传算法可以通过引入适应度函数来衡量解的质量。
针对不同的多目标优化调度问题,可以设计不同的适应度函数来评估解的优劣。
例如,对于生产车间的作业调度问题,适应度函数可以考虑作业的完成时间、成本和资源利用率等。
通过不断优化适应度函数,可以获取到更优的解。
2. 算法性能的提高为了提高遗传算法在多目标优化调度问题中的性能,研究者们提出了许多改进的策略。
其中包括种群初始化策略、选择操作策略、交叉操作策略以及变异操作策略等。
通过改进这些策略,可以增加算法的搜索空间和收敛性,提高算法的效率和性能。
四、基于遗传算法的多目标优化调度问题应用基于遗传算法的多目标优化调度问题在实际应用中取得了一定的成果。
1. 生产车间作业调度问题生产车间作业调度是一个典型的多目标优化调度问题。
一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法

一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法专利名称:一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法技术领域:本发明涉及一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法,是ー种梯级水库群优化调度方法,涉及ー种考虑多目标优化的梯级水库群调度图优化模型构建及求解方法。
背景技术:常规的调度图制定方法通常是选择某一典型年(或典型系列),通过径流调节计算得到,运用时可充分融合调度管理者的经验,并且由于其简单实用、易于操作的特点,成为目前应用最广泛的常规调度方式。
然而采用调度图指导水库调度存在的主要问题是没有考虑预报来水、正常出力区范围太大、难以达到全局最优和准全局最优等ー些不可避免的缺点,更多的学者希望运用新型模型和优化算法进行改进,进而提出了优化调度图。
水库调度图优化是复杂的多目标优化问题,因此调度图优化仅仅考虑发电量最大或供水最大等单一目标是不够。
因此,多目标算法的引入是必然趋势。
发明内容为了克服现有技术的问题,本发明提出了一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法,所述的方法采用NSGA- II算法进行调度图优化。
本发明的目的是这样实现的一种基于多目标遗传算法的调度图优化方法,其特征在于所述方法的步骤如下调度图模拟模型建立水库调度图模拟模型,基于调度图的水库调度模型的约束,包括水库水量平衡约束、库容上下限约束、出力上下限约束以及出流量上下限约束,在考虑供水情况下还包括供水约束;调度图概化建立水库调度图。
通常水库调度图是由几条规则调度线组成,每条调度线可描述为ー组相互连接的线段,将每条线段的拐点作为决策变量,即采用混合编码的形式,将拐点横坐标定义为整形时间变量,纵坐标定义为实数型水位变量。
多目标遗传算法NSGA-IINSGA-II算法的实现形式初始种群的生成:首先生成随机数IA ,參数上下限设置为Xmm、Xmss,初始种群个体i由如下公式生成~ Xgjyi 十(Xan - i X rrs,交叉变异方法首先优选父代,采用轮盘赌的方式生成子代个体,再根据參数上下限Xmin, 1_进行判断控制參数的进化区间。
基于遗传算法的多目标调度优化研究

基于遗传算法的多目标调度优化研究随着科技技术的不断发展和应用,多目标调度优化问题成为了各种领域中的一个重要问题。
例如,在生产制造领域中,如何在保证产能的同时最大化利润,是一个具有挑战性的问题。
在交通运输领域中,如何在保证安全的前提下同时最大化效率,则是另一个具有挑战性的问题。
为了应对这些问题,传统的优化方法已经不能满足需求,而基于遗传算法的多目标调度优化方法逐渐成为了一种有效的解决方式。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于进化论的优化算法,源于英国学者约翰·霍兰德于1975年提出的“遗传算法计算机系统”的思想。
其基本思路是模拟自然选择和遗传机制,通过对染色体的交叉、变异、选择等操作,逐步演化出优化问题的最优解。
通常,遗传算法需要经过如下几个步骤:1. 初始化:将问题转化为一个染色体,即一个解的表示,然后对初始种群进行初始化。
2. 评估:将初始种群中的染色体进行评估,并计算每个染色体的适应度值。
3. 选择:根据适应度值选择一定数量的染色体用于生成下一代。
4. 交叉:选择的染色体进行交叉操作,生成新的染色体。
5. 变异:根据一定的变异概率对染色体进行变异操作。
6. 更新:用新生成的染色体替换旧的染色体,形成新的种群。
7. 终止条件:当达到预先设定的终止条件时,停止演化,并输出最优解。
二、多目标调度优化问题多目标调度优化问题(Multi-objective scheduling optimization problem)指在多个目标(例如效率、成本、质量等)之间进行权衡和平衡,从而达到最优的调度策略。
多目标调度优化问题通常具有以下特点:1. 目标冲突:不同目标之间的优化存在着冲突,如提高效率可能会增加成本。
2. 解空间复杂:由于多个目标之间的关系,优化问题的解空间通常非常复杂。
3. 约束条件多样:在多目标调度优化问题中,约束条件通常非常多样,如时间、资源、成本等。
三、基于遗传算法的多目标调度优化研究基于遗传算法的多目标调度优化方法应用广泛,其优点在于:1. 全局搜索:遗传算法具有全局搜索能力,通过对初始种群的随机选取和变异操作,可以避免局部最优解。
多目标免疫遗传算法在梯级水库优化调度中的应用研究

Ke o d :rs ro r p rt n mut o jcieo t z t n i yw r s ee v i o e ai ; l — bet p i a i ; o i v mi o mmu eg n t lo i m n e ei a r h c g t
YE S i a W E i h a . u— o 一. N Jn u WANG S i g - h WU —
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A sr c : r v h p l ain efc o e ei ag r h i l — be t eo t z t n o e aino ac d e ev i , e ag r h b ta t Toi o et ea pi t f t f n t lo i m mu t o jci p i a i p r t f s a er s ror an w lo i m mp c o e g c t n i v mi o o c s t
i d v lp d b to u ig t e mmu e c a i i tn ad g n t lo i m Me n i ,h s l — be t ei s e eo e yi r d c n n h i n h ns nsa d r e e i ag r h . a whl t i mu t o jci me m c t e i v mmu e e ei a o i m s n n t l r h wa g c g t e ly d i h p i zt no e aino h u o g h i i k u c sa ers r or. h eu t s o d t a h l —b et ei mu eg n t mpo e t eo t ai p rt f o g n z a— a o a c d e v i T ers l h we h tt e n mi o o Z Jo e s s mut o ici i v m n e ei c
基于多目标优化算法的电力调度问题研究

基于多目标优化算法的电力调度问题研究电力调度问题一直是电力系统运行中的重要问题之一。
它涉及到实时的电力供需平衡、经济性和可靠性等多个目标,并且具有复杂性和非线性特点。
为了解决这一问题,基于多目标优化算法的电力调度问题研究应运而生。
首先,我们需要了解电力调度问题的背景和目标。
电力系统的目标是保证供电的可靠性和经济性。
在电力调度过程中,需要考虑到电力的供需平衡,尽量减少成本、降低碳排放等因素,并确保系统的安全和稳定运行。
这是一个典型的多目标优化问题,需要找到一个平衡所有目标的最优解。
接下来,我们可以探索基于多目标优化算法的电力调度问题研究的方法和技术。
常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
这些算法具有全局搜索能力和较好的收敛性,能够帮助我们找到电力调度问题的一组不同权衡解,形成一个帕累托前沿。
在电力调度问题研究中,我们可以将目标函数设置为总成本、碳排放和系统安全性等方面的指标。
通过多目标优化算法,我们可以得到一组满足各种需求的调度方案,用户可以根据实际情况选择最优解。
此外,基于多目标优化算法的电力调度问题研究还需要考虑到电力系统的复杂性和非线性特点。
电力系统中存在着大量的非线性负荷、变化的电力需求、线路损耗等因素,这些都对电力调度产生了影响。
因此,在建立电力系统模型时需要充分考虑这些因素,并将其纳入考虑范围。
此外,我们还可以进一步研究将其他优化技术与多目标优化算法相结合,以提高电力调度问题的求解效率和结果质量。
例如,可以使用人工神经网络或支持向量机等机器学习方法,通过学习历史数据和实时数据,提供基于经验的调度决策。
在实际应用中,基于多目标优化算法的电力调度问题研究还需要考虑到各种约束条件。
例如,电力系统的运行必须满足传输线路容量、电压稳定等限制条件,这些都需要在优化过程中进行考虑。
总之,基于多目标优化算法的电力调度问题研究具有重要的理论和实际意义。
通过研究电力调度问题,我们可以实现电力系统供需平衡、经济性和可靠性的最佳权衡,为电力系统的可持续发展做出贡献。
基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法[发明专利]
![基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2d9802e5185f312b3169a45177232f60ddcce7e9.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811611895.7(22)申请日 2018.12.27(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市珞瑜路1037号申请人 长江水利委员会长江科学院(72)发明人 覃晖 张振东 刘永琦 姚立强 王永强 洪晓峰 莫莉 蒋志强 冯仲恺 李杰 裴少乾 朱龙军 汤凌云 刘冠君 田锐 (74)专利代理机构 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401代理人 杨采良(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/00(2006.01)(54)发明名称基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法(57)摘要本发明属于梯级水库群多目标优化调度模型求解技术领域,公开了一种基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法,首先收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料;其次根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件;然后以调度期内各时刻的水位为决策变量,采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法(R -NSIMFO )对建立的梯级水库群调度模型进行求解;最后根据求解结果得到相应的调度方案集。
本发明的求解方法从进化算法和多目标机制两个方面进行改进,有能力获得收敛性和分布性均较优的非劣调度方案集,对实现整个梯级水库群综合效益最大化具有至关重要的作用。
权利要求书3页 说明书7页 附图2页CN 109670650 A 2019.04.23C N 109670650A1.一种基于R支配改进飞蛾扑火多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法,其特征在于,所述基于R支配改进飞蛾扑火多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法包括:第一步,收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料;第二步,根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件;第三步,以调度期内各时刻的水位为决策变量,采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法对建立的梯级水库群调度模型进行求解;第四步,根据求解结果得到相应的调度方案集。
基于多目标遗传算法的电力系统优化调度研究

基于多目标遗传算法的电力系统优化调度研究电力系统作为现代社会的重要基础设施之一,对于保障国家经济的稳定运行和社会生活的正常进行具有重要意义。
而电力系统的优化调度则是实现电力系统高效运行和能源资源充分利用的关键。
基于多目标遗传算法的电力系统优化调度研究,是当前电力系统调度领域的热门研究课题。
本文将围绕这一课题展开深入探讨。
首先,我们需要明确电力系统优化调度的概念。
电力系统优化调度是指通过合理安排电力系统中各个电源的出力、负荷的分配以及输电线路的路径选择和功率分配来实现电力系统运行过程中经济效益、环境友好性、系统稳定性等多目标的最优化调度。
多目标遗传算法是一种强大的优化算法,能够在多目标问题中找到一组最优解,因此被广泛应用于电力系统优化调度问题中。
其次,我们需要了解多目标遗传算法的基本原理。
多目标遗传算法是基于进化思想的一种优化算法,它模拟自然界中的进化过程,通过不断演化产生满足多个目标的最优解集。
该算法具体步骤包括:初始化种群、个体选择、交叉、变异、适应度评价和新个体替换等。
通过不断迭代,逐步逼近最优解。
在电力系统优化调度中,多目标遗传算法可以应用于以下几个方面。
首先,多目标遗传算法可以应用于电力系统负荷分配的优化。
负荷分配是指合理安排电力系统中各个负荷的供电方式和供电负荷,并实现供电负荷平衡,以实现电力系统高效运行。
多目标遗传算法可以通过调整负荷分配方案,使得电力系统的供电负荷最小、能源消耗最低,并优化系统的稳定性等多个目标。
其次,多目标遗传算法可以应用于电力系统中电源的优化调度。
电源优化调度是指在保证电力系统正常运行的前提下,合理调度各个电源的出力,使得系统的供能能力最大化,能源消耗最小化。
多目标遗传算法可以考虑多个目标,如经济性、环境友好性等,来求解最优的电源出力方案。
此外,多目标遗传算法还可以应用于电力系统中输电线路的路径选择和功率分配的优化。
输电线路的路径选择和功率分配直接影响电力系统的能源传输效率和系统稳定性。
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量最大和弃能最小为目标的梯级单独优化和梯级联 库容 45 8 亿 m3, 死水位 350 m , 调节库容 23 83 亿
1 S t ate K ey L abor atory of H y dr osc ienc e and Eng inee ri ng , Tsi ngh ua Uni v er sit y , Bei j i ng 100084, Ch ina 2 W at er Re sour ces M anage ment Cent re , M ini str y of Wat er R esou rces , Bei j i ng 100053, China
摘 ! 要: 低碳时代, 水电作为清洁可再生 能源, 节能发 电调度 为梯级 水电联合 调度运 行带来 了难得 的历 史机 遇, 如何有效地开展梯级水 库群优化调度, 充分 合理利用 水能资 源, 是流域梯 级电站 管理迫 切需要 解决 的问 题。文章在对清江梯级与三峡梯级径流特征分析的基础上, 建立了以水库群整体发电量最大和弃能最小为目 标的梯级调度模型。根据电力系统对三峡、葛洲坝、水 布垭、隔河岩、高坝洲 水电站 的要求, 用 1951 2002 年
水库群优化调度, 充分合理利用水能资源, 是流域梯 发电机。枢纽正常蓄水位 175 m, 相应库容 393 亿
级电站共同面对的问题。
m3; 枯季消落低 水位 155 m, 防洪限 制水位 145 m
三峡梯级( 三峡、葛洲坝) 与清江梯级( 水布垭、 ( 表 1) 。三峡水利枢纽的水库为不完全年调节水库,
电经济效益。
时 5 780 h。
三峡梯级、清江流域梯级在水能优化调度方面
清江是长江中游宜昌至荆江段的最大支流, 全
开展了很多研究工作。高仕春等[ 1] 在计算三峡和清 长 423 km, 总落差 1 430 m。清江流域规划的开发
江两梯级水库群联合调度的补偿效益时, 建立了梯 任务主要是发电、防洪和航运。清江梯级包括水布
收稿日期: 2010 06 28; 修回日期: 2010 10 11 基金项目: 国家 十一五 科技支撑计划项目( 2009BAC 56 B03) 作者简介: 魏加华( 1971 ) , 男, 副研究 员, 主要 从事水 资源调 度管 理与水 利信息 化方面 的研究 工作。E mail: w ei jiah ua@ mail. t singhu a. edu. cn
荷, 并尽力提高水能利用率。低碳经济时代, 水电作
三峡水利枢纽是一个具有防洪、发电、航运等多
为清洁可再生能源, 节能发电调度为梯级水电联合 项综合效益的大型水利水电工程。左、右岸两侧各
调度运行带来了难得的历史机遇, 同时也对水电站 设坝后式 电站厂 房各一 座, 电站 装机 容量 18 200
优化调度提出了更高的要求。如何有效地开展梯级 MW, 布置 26 台单机容量为 700 M W 的混流式水轮
第 17 卷 第 6 期 2010 年 11 月
地 学前缘( 中国地质大学( 北京) ; 北京大学) Eart h S cien ce Front iers ( Ch ina U ni versit y of G eosci ences( Beijing) ; Peking U niversit y)
! ! 2007 年 8 月颁 布的 #节 能发 电调 度办 法 ( 试 3 个电站、三峡 葛洲坝 2 个电站单独运行和联合优
行) ∃( 国办发[ 2007] 53 号) 提出了优先利用可再生 化调度发电指标, 分析了长期优化调度与短期优化
能源发电, 对流域梯级水电厂, 应积极开展水库优化 调度的差异, 为区域巨型水库群联合优化调度提供
调度和水库群的联合调度, 合理运用水库蓄水。#节 了参考。
能发电调度办法∃有利于水电优先调度, 鼓励水电多
发电。无调节能力的水电站按照 以水定电 的原则 1 ! 梯级水库群电站基本情况及水文特征
安排发电负荷。对承担综合利用任务的水电站, 在
满足综合利用要求的前提下安排水电机组的发电负 1 1 ! 梯级水库群基本情况
V ol. 17 N o. 6 Nov. 2010
基于多目标遗传算法的巨型水库群发电优化调度
魏加华1, ! 张远东2
1 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084 2 水利部水资源管理中心, 北京 100053
Wei Jiahua1, ! Zhang Y uandong 2
Wei Jiahua, Zhang Yuandong. Optimal operations of multi reservoir system using multi objective genetic algorithms. Earth Sci ence Frontiers, 2010, 17( 6) : 255 262
Abstract: In lo w carbon era, hy dr opow er as clean and renewable ener g y, energ y conservat ion based g ener ation dispatching is an impo rtant measur e t o reduce energ y consumptio n in China and w ill bring a rare histo rical o p po rtunity fo r the hydro po wer joint dispatching operation. H ow to effectively car ry out cascade optimal opera tion of r eser vo irs, and to fully make rat ional use of water r eso ur ces are ur gent needs of cascade hy dr opow er station management. Based on the analysis of inflo w characterist ics of the Qing jiang and T hree Gor ges cas cades, a multi o bjective o ptimal mo del for hy dr opow er dispatching is established. T he tw o objectiv e functio ns of optimization ar e to max imize hydropow er g enerat ion and to m inimize of the t otal discarded water fo r both in dependent and joint dispatching scena rio s. T he multi o bject ive o pt imal model fo r hydro pow er g enerat ion sy s tem is a lar ge scale dy namic nonlinear constrained o ptimizat ion pr oblem. M ult i objectiv e g enetic alg or ithm ( M O GA ) is employ ed to so lv e t he mo del. Data o f monthly av erag e runo ff fro m 1951 t o 2002 and daily runoff of ty pical y ea r are used to long t er m and sho rt ter m o ptimizatio n o per at ion, r espectiv ely. T he o pt imizatio n r e sult s show that jo int dispatching can increase pow er g eneratio n: ( 1) fo r long ter m operation, t he hy dr opow er generation of the two cascades will av erag ely incr ease abo ut 2100 GW ∀ h w ithout consider ing peak reg ulatio n; ( 2) fo r shor t term o per atio n based o n lo ng ter m dispat ching , the pow er generation o f the two cascades w ill r e incr ease about 968 GW ∀ h. T o achieve mor e pow er benefit, it is vital to take full adv ant age of complement ari ties in geog ra phy, water resour ce and f loo d contr ol. Key words: reserv oir operation; o ptimizat ion model; multi objectiv e genetic algo rit hm ( M O GA ) ; T hree G or ges cascade; Q ingjiang cascade
目标上均存在一定的互补效益。通过库群联合优化 共装机 21 台。水库正常蓄水位 66 m, 死水位 63 m。
调度, 可节水增发, 提高水能利用率, 改善流域各梯 电站装机容量 2 715 MW, 单独运行时保证出力 768
级电站的电能质量, 增强发电计划的准确性, 提高发 MW, 多年平均发电量 157 亿 kW ∀ h, 装机利用小
级单独调度和系统联合调度模型, 用大系统分解协 垭、隔河岩、高坝洲三个梯级电站。