梯级水电站群优化调度多目标量子粒子群算法

摘要：

为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法(MOQPSO).该方法以标准量子粒子群算法(QPSO)为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能.乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的Pareto解集,能够为工程人员提供科学的决策依据.

关键词：梯级水电站群、优化调度、多目标优化、量子粒子群算法、混沌变异、外部档案集合

所属期刊栏目：36

分类号：TV697.1;TV213.9(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金91547201,51210014;国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2013CB035906

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：47-57