和声搜索混合优化算法在水电厂机组组合优化中的应用

针对水电站机组组合优化运行问题的特殊性,建立了以耗水量最小为目标的机组组合优化模型,提出了一种改进二进制和声搜索算法优化水电厂机组的开停机顺序,采用启发式修复策略处理旋转备用容量约束与最小开停机时间约束,并通过查询经济运行总表的方法进行不同时段机组间的负荷分配。以柘林水电厂某日的实际负荷过程为例进行计算,并与改进二进制粒子群算法(IBPSO)和传统的动态规划法(DP)进行对比。结果表明,该算法简单快速,优化效果好,实现了机组间负荷的最优分配,提高了水能利用率,具有较强的工程实用性。

遗传粒子群算法在水电机组优化中的应用

针对水电站机组组合中机组启停和负荷优化分配问题,提出一种改进型遗传粒子群混合算法。首先,提出自适应惯性权重和正弦混沌扰动策略改进粒子群算法;其次,将遗传算法作为外层算法求解机组最佳启停组合,改进型粒子群算法作为内层算法求解机组间的负荷优化分配,并以总耗水量最低为目标;最后,将改进型混合算法应用于三峡水电站26台机组日负荷优化分配问题的求解,结果表明,此算法能在满足负荷要求的前提条件下,优化机组启停,并在启动机组间优化负荷分配,耗水量比实际降低了1.68%。