基于螺旋梯度法向逼近遗传算法的水电站优化调度研究  

Research on optimal scheduling of hydropower stations based on spiral gradient normal approach genetic algorithm

作　　者：赵睿 刘勇 张仁贡 ZHAO Rui;LIU Yong;ZHANG Ren-gong

机构地区：[1]山东省阳谷县水利局,山东聊城252326 [2]山东弘润建设集团有限公司,山东聊城252000 [3]浙江禹贡信息科技有限公司,浙江杭州310009

出　　处：《水电站机电技术》2022年第6期29-33,共5页Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station

摘　　要：针对水电站机组负荷优化调度的动态不确定模型求解问题,采用一种螺旋梯度法向逼近改进型的遗传算法,该算法采用了实数编码的染色体样本,构造螺旋函数以避免收敛发散,采用改造传统遗传算法的收敛值函数,形成梯度法向矢量逼近,可以在时间上和空间上进行优化计算,具有收敛速度较快、占内存少、实时性好,编程简单等优点。将该算法编译成计算机组件以便实践应用,合理选取各种参数可以解决早熟问题或收敛速度慢的问题。应用实践表明,该算法与传统的遗传算法相比,对水电站机组负荷优化调度求解动态不确定模型具有收敛速度快、工程实时性好、算法适应性强等特点。

关 键 词：水电站 发电机组 优化调度 遗传算法 螺旋函数 周期法向矢量 

分 类 号：TV697.2[水利工程—水利水电工程]