【摘 要】
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针对水库优化调度问题的多维性、非线性和强约束性特点,提出了耦合SCE算法与随机排序法的SCE-SR算法。在进行个体比较时综合考虑目标函数值和约束违反量,以实现群体优劣排序。同时,在迭代进化过程中加入精英保留机制,保证优化结果为可行解。将SCE-SR算法应用于三峡水库的优化调度研究,以发电量最大为经济目标及生态保障率最大为优化目标,基于水文学法量化下游河道生态流量适宜区间,并与遗传算法结果进行比较。结果表明:SCE-SR算法相较于遗传算法计算结果更优,枯水年SCE-SR算法所得年发电量比遗传算法增加0.48
【机 构】
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河海大学水利水电学院,中国长江三峡集团有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0407606),中国长江三峡集团有限公司科研项目(202003251)。
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针对水库优化调度问题的多维性、非线性和强约束性特点,提出了耦合SCE算法与随机排序法的SCE-SR算法。在进行个体比较时综合考虑目标函数值和约束违反量,以实现群体优劣排序。同时,在迭代进化过程中加入精英保留机制,保证优化结果为可行解。将SCE-SR算法应用于三峡水库的优化调度研究,以发电量最大为经济目标及生态保障率最大为优化目标,基于水文学法量化下游河道生态流量适宜区间,并与遗传算法结果进行比较。结果表明:SCE-SR算法相较于遗传算法计算结果更优,枯水年SCE-SR算法所得年发电量比遗传算法增加0.48
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