SAPSO算法在梯级水电站日优化调度中的应用  

Application of Self-adaptive Particle Swarm Optimization Technique to Short-term Optimal Operation of Cascade Hydropower Station

作　　者：董新亮[1] 马光文[1] 陈尧[1] 张秋菊[1] 

机构地区：[1]四川大学能源发展研究中心,四川成都610065

出　　处：《水力发电》2009年第6期55-57,共3页Water Power

基　　金：国家科技支撑计划(2008BAB29B09);国家自然科学基金重点资助项目(50539140);国家自然科学基金资助项目(50679098);美国能源基金会"中国可持续能源"项目(G-0610-08581)

摘　　要：针对传统的动态规划方法求解水库优化调度问题存在的"维数灾"问题,提出一种全局随机优化算法[1]——SAPSO算法及其在水库日优化调度问题中的应用。相对于动态规划,该算法原理简单,易编程实现,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下的水电站日优化调度问题提供了一种有效的解决办法。In order to solve ＂curse of dimensionality＇＂ ot traditional dynamic programming applied to opumizauon operauon of hydropower station, a stochastic global optimization algorithm, Particle Swarm Optimization （PSO） algorithm, and its apply to short-term optimization operation of hydropower station are proposed in this paper. Compared with the dynamic programming,this method is simple , easy to be programmed,and finds the global optimum quickly. Therefore, art efficient method is provided for short-term optimization operation of hydropower station by separate price on separate time.

关 键 词：日优化调度 最优解 SAPSO 水电站 

分 类 号：TM73[电气工程—电力系统及自动化]