粒子群算法在水库优化调度中的应用综述

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1、粒子群算法在水库优化调度中的应用综述粒子群算法在水库优化调度中的应用综述黄耀华张娇z袁朝z郑卫琳王宗哲(1_中国水电顾问集团西北勘测设计研究院陕西西安710065;2.山东黄金集团烟台设计研究工程有限公司山东烟台2640063.陕西省冶金设计研究院陕西西安710032;4.西北电力建设第三工程公司陕西成阳712021)摘要简要回顾了粒子群算法的研究进展,对算法在水库优化调度应用中出现的各类改进策略进行了综述,着重讨论了粒子群算法在应用中存在的问题,并对该算法今后的研究方向进行了展望.关键词粒子群算法;改进;水库优化调度;应用中图分类号:TV697.11文献标识码:A1算法的原理与研

2、究进展粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PS0)是J.Kennedy和RC.Eberhart~在鸟和昆虫自然群聚和觅食行为的启发上于1995年提出的,其基本原理是:鸟群在迁徙过程中,每只鸟都有自己最优的位置,根据个体及群体信息来调整自己的位置,使得整个鸟群保持最优状态,以实现群体的优化.由于粒子群算法是非线性连续优化问题,组合优化问题和混合整数非线性优化问题的有效优化工具,且具有很强的通用性,因此其应用领域非常广泛.如,多目标优化问题,资源分配问题,训练人工神经网络,跟踪动态系统,动力系统方面应用,数据挖掘,参数估计等.然而,粒子群算法在水库优化调度方

3、面的应用起步较晚.2006年,M.K.Gill建立了多目标PSO算法,并将其成功应用于水文系统的参数估计中;同年3月,杨道辉等f'将PSO算法应用于水库日优化调度问题中;同年9月,钟伟健等将该算法应用于求解单目标水库优化调度问题;同年l2月,马细霞等131对PSO算法在水库调度中的应用进行了分析,并将其应用于求解单一水库优化调度问题;2007年,芮钧等将PSO算法应用于水电站中长期优化调度研究中,取得满意结果.近几年,各种改进PSO算法应运而生,在水库优化调度领域应用的范围也愈之广泛.2算法的改进由于粒子群算法具有流程简单易实现,算法参数少,搜寻速度快等优点,因此被广泛应用于水库优

4、化调度研究中.但PSO算法也有自身的缺陷,一是局部收敛即早熟问题;二是后期收敛速度慢的问题;三是难以处理优化问题的约束条件.针对PSO算法在水库优化调度应用方面的不足,对算法主要的改进方式有:对惯性权重和粒子的最大速度限制的改进,引入邻域操作,对边界条件处理方式的改进以及引进其他优化算法的混合粒子群算法.2.1对惯性权重W和粒子的最大速度限制～的改进W和～一起决定着粒子的全局搜索能力和局部精细搜索能力的平衡.和～与越大,则微粒具有越强的全局探索能力;反之,微粒具有弱的全局探索能力,但具有更好的细部精细搜索能力.因此,实际应用中总是希望与一能够随演化代数的增加而减小.2.2引入邻域操

5、作PSO算法在优化的后期,随着迭代次数的增加其搜索的结果却无明显的变化.因此,引入对PSO模型的邻域操作,可以克服PSO算法的这一缺陷.文献1将每个粒子所定义的当前邻域极值用来代替粒子群的全局极值,提出了带有邻域操作的粒子群模型,有效克服了PSO算法后期"趋同性"的缺点;文献提【叶J了基于正态分布的局优邻域闭锁方法,对邻域内的粒子执行并行化退火操作,弥补了粒子群算法爬山能力的不足.23对边界约束条件处理方式的改进鉴于水库优化调度问题中存在诸多的边界约束条件(如水量平衡约束,水位约束,下泄流量约束,出力约束等),因此,PSO算法在求解水库优化调度问题时对约束条能是成立的,我们将该原因

6、列为7个气室微水含量升高的次要原因.3处理方法的制定通过以上分析,可以得出,李家峡水电站SF6断路器及其他高压电器设备SF6微水含量上升的原因为:随着运行时间的延长,高压电气设备内部绝缘材料水分开始释放,并且由于气室内部的干燥用吸附剂吸收水分已饱和,不仅起不到吸附水分作用,反而向外释放水分;同时高压电气设备避风可能存在薄弱环节,使大气中的水汽有可能渗透到设备内部.明确了微水含量升高的原因后,确定解决气室微水含量升高的主要方法为:打开气室,更换内部吸附剂,使新吸附剂吸附确实起到吸附水分作用,同时对气室内气体进行抽真空干燥处理;对气室密封进行重新处理,尽量消除密封薄弱点,防止水分从外界

7、大气中渗入.通过微水超标及处理这一事件过程,在今后的日常维护工作中还应重点加强以下3个程序的控制工作【1:(1)从SF6新气源头控制.从各个环节严格控制SF6新气的质量,要求在充人断路器之前进行微水测试.(2)从SF6新气充气操作控制.保障气体干燥,严格按相关规程和工艺操作.(3)从运行中控制.在运行中一定要加强定期检漏和微水量的监视测量,对出现的问题及时处理.4结论微水含量偏高的7个气室经本次微水处理工作结束后,通过3个月的运行,经微水测试,微水含量均稳定在20L～