【摘 要】
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以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法（differential evolution,DE）实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内
【机 构】
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四川大学水电学院,重庆三峡水利电力建设有限公司
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以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法（differential evolution,DE）实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。
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