【摘 要】
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梯级水库联合调度是对区域水资源进行直接调控的最有效措施之一,相比单库调度,可显著增加社会、经济和生态效益。针对智能算法求解梯级水库优化调度模型搜索效率较低、寻优结
【机 构】
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西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地
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梯级水库联合调度是对区域水资源进行直接调控的最有效措施之一,相比单库调度,可显著增加社会、经济和生态效益。针对智能算法求解梯级水库优化调度模型搜索效率较低、寻优结果不稳定等缺陷,本文基于发电调度模型中水电站最小出力以及下泄流量约束,提出了搜索空间缩减法。将其与智能算法耦合,利用优化的搜索空间产生高质量的初始种群,同时使算法在更小的搜索空间内寻优,进而提升算法的搜索效率。以典型入库流量下的某梯级水库发电优化调度为例,选用布谷鸟算法进行优化计算,对比了传统搜索空间与优化的搜索空间对算法搜索效率的影响。实例研究表明:缩小可行空间方法可进一步提升智能算法的收敛性以及求解精度,是改善梯级水库调度模型求解效率的一种实用、有效方法。
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