阅读《基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究》的感想

本文探讨了基于混合PSO算法的梯级水库优化调度,重点关注三峡水电站的梯级调度与洪水优化调度。文章分析了如何利用离散微分动态规划法(DDDP)对gBest粒子进行二次寻优,提高算法的收敛速度。

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阅读《基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究》的感想

PS:本文关于模型或者公式细节的解释太少,实在是没有详细的介绍究竟是如何进行的二次寻优,故而借鉴北大核心论文对于DDDP进行进一步学习。

摘要部分的阅读

1、合作的领域为三峡水电站的梯级调度与洪水的优化调度。(发表时间2007年)猜测是否在相关时间节点三峡水电站出现了泄洪相关问题。

调查结果:

1949年长江流域遭遇大洪水。长江中下游特别是荆江河段的防洪问题,从新中国成立伊始就引起了重视。

2、三峡水电站的信息

1970年先建立了葛洲坝,然后建立主体的三峡大坝。

3、了解离散微分动态规划法DDDP如何对于gBEST粒子进行二次寻优。

专业名词解释

库容:水位

水头:上游蓄水的水平面至水轮机入口的垂直高度,代表了水的位能(也就是势能)。所以水头越高,说明在这个位置同等流量条件下的能发的电也就越多。

梯级优化调度的数学模型

1、目标函数

要求“梯级总发电效益最大”,也就是转化为梯级发电收入来衡量,同时需要注意梯级水电站的不同的电价因素。

其次是要保证水库安全,也就是“一次调洪中动用的防洪库容最小”,与期望蓄水量和t时刻的蓄水量有关。

此目标函数在《梯级水电站长期优化调度的细粒度并行离散微分动态规划方法》一文中写的更加的清楚。

E*=maxΣΣ(Aqm,tHm,t derta t)

A:水电站综合出力系数,Hm,t:电站m第t时段的平均发电净水头,derta t:t 时段的小时数

2、约束条件

电站下泄流量约束

电站出力约束

库容上下限约束

根据另一篇文章的结果,约束是否还应该包括水量平衡约束?

综合约束:

在这里插入图片描述

Vm,t:水库m时段初的库容,Qm,t:电站m第t时段的入库流量,Qdm,t:电站m第t时段的弃水流量。ZTm:电站m给定的末水位,Zm,t+1:电站m控制期望水位 。qm,t:电站m第t时段的发电流量 pm,t:电站m第t时段的平均出力和上下限。Zm,t:水库m在t时段初的水位和上下限。 ht:t时段水电系统的出力及其上下限。

算法的操作(DDDP)

DDDP:discrete differential dynamic programming

DDDP对于最优粒子进行二次寻优。

对于微分动态规划算法(DDDP),它具有计算效率高的特点,使用DDDP算法对于gBest粒子进行一次寻优,加快算法的收敛性。

阅读了优快云关于微分动态规划算法的介绍,但是没看懂……https://blog.youkuaiyun.com/qq_41009742/article/details/97156245

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