提出一种求解梯级水电站中长期优化调度问题的方法—蚁群算法(Ant Colony algorithm,ACA)。算法模拟了蚂蚁群体觅食路径的搜索过程来寻找梯级水电站中长期最优调度计划。算法把问题解抽象为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索以获取最短路径即最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。
为克服离散差分动态规划法(DDDP法)计算机时长,对选取初始轨迹线要求较高的弊端,本文提出了一种多级离散差分动态规划法(MDDDP法)。其基本思想是,将n座水库水电站群分解为主子系统和辅子系统两个子系统,通过调节主子系统自身的属性来达到优化整个系统目标函数的目的,同时结果满足整个系统的约束条件。每一轮迭代都相应增加主子系统的电站数目;在每一轮迭代中每一步计算时,都重新划分主子系统和辅子系统,使每个水电站至少有一次成为主子系统;每步计算都采用DDDP法寻优;整个寻优过程至结果满足旁路作用规则为止。实例计算结果表明,该方法对解决多阶段决策问题,尤其是高维多阶段决策问题,是行之有效的。
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