检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]郑州大学水利与环境学院,河南郑州450002
出 处:《水电能源科学》2011年第1期40-42,53,共4页Water Resources and Power
基 金:国家自然科学基金资助项目(50679053);中国博士后科学基金资助项目(20100471007)
摘 要:针对差分进化算法在进化过程中适应度的进化模式未考虑进化的外部环境与进化成分间的内在联系问题,结合电力市场环境下梯级水库中长期发电优化调度的特点,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法在电力市场环境下梯级水库中长期发电优化调度中的应用。实例验证结果表明,该算法可靠、合理,计算精度与计算效率高,为求解电力市场环境下高维、复杂的梯级水库中长期发电优化调度模型提供了一种新途径。The co-evolution of differential evolution algorithm is proposed to solve the problem of medium-long term optimal operation of cascade reservoirs in power market.The algorithm draws lessons from ecology of the relationship between the individual living environment and population competition.The evolutionary model of fitness evolution considers the evolution of the external environment and internal links of population competition in proposed algorithm.The practical example shows that this method is reasonable and reliable,and improves the accuracy and computational efficiency,which provides a new way to solve optimal operation of high-dimensional and complex cascaded reservoirs in power market.
关 键 词:电力市场 梯级水库 中长期发电调度 差分演化算法 协同进化
分 类 号:TV697.12[水利工程—水利水电工程]
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