大型水电站整体时空经济运行模型及其算法

针对大型水电站厂内经济运行问题的高维性、复杂非线性和实时性,将空间负荷优化分配模型与时间机组组合优化模型相耦合为整体时空经济运行模型,提出一种扩展蚁群算法.采用多蚁群、多起点、多路径模式进行机组组合优化,依据动态规划法制定的稳定最优表进行经济负荷分配,避开空蚀振动区.引入信息素平滑机制避免优化算法的收敛早熟,采用启发式开停机策略和备用容量补充策略有效处理多重约束,运用全程开停机策略在大型水电站机组台数较多的情况下缩小搜索空间的大小,使算法更快收敛于最优解.以三峡水电站为应用实例对算法的可行性进行了验证,计算结果表明所提出的算法模型不仅具有较强的收敛性和稳定性,而且能够兼顾计算速度和优化精度.

水电站经济运行云自适应量子群居蜘蛛优化

针对水电站经济运行的复杂性和高维性,将云自适应量子群居蜘蛛优化算法与离线稳定最优表负荷分配模型相结合,实现了同时优化水电站机组组合和开机机组间的负荷分配.采取多种有效措施提高模型算法的收敛性能及运行效率：结合量子理论中量子比特和量子旋转门,实现机组开停机状态及其状态空间的搜索;结合传统智能算法更新理论改进群居蜘蛛优化算法的更新过程,降低算法在产生新一代蜘蛛群体时的盲目性;利用云模型理论解决算法运行前期及运行后期关键参数选择的不合理性,针对每个蜘蛛个体的适应度值实现参数的自适应选择.分析了所提算法在三峡水电站三种水头下经济运行实例中的运行结果,验证了其在工程实际中的可行性,以及各项改进措施的有效性.