[發明專利]一種基于粒子群-細菌覓食的水電站調度方法及系統

有效

• 申請號: 201811314240.3
• 申請日: 2018-11-06
• 公開（公告）號: CN109635999B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 莫莉;鄒義博;陳燕平;王永強;舒生茂;彭璐;諶沁;向益奇
• 申請（專利權）人: 華中科技大學;長江水利委員會長江科學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/006
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智;曹葆青

1.一種基于粒子群-細菌覓食的水電站調度方法，其特征在于，包括：

(1)對于任一水電站，以水電站在調度期內總發電量最大為目標，以水電站運行過程中的限制條件為約束條件確定適應度函數，在滿足所述約束條件的情況下，隨機生成若干組時段末水位變化序列分別作為各粒子的初始位置向量，其中，一個粒子表示水電站的一種運行策略；

(2)對于每個粒子，獲取各粒子的當前位置信息，并分別將各粒子的當前位置信息代入所述適應度函數得到各粒子的當前適應度值，并將適應度值最大時對應的粒子作為當代種群的全局最優粒子；

(3)更新各粒子的位置和速度得到下一代種群，將更新后適度值增加的粒子進行步驟(4)，將更新后適應度值減小的粒子先進行細菌覓食趨化操作，然后再進行步驟(4)；

(4)在整個更新后的群體內將全局最優粒子用適應度值最大的粒子替代；

(5)若當前迭代次數沒有達到最大迭代次數，則返回執行步驟(3)，若當前迭代次數達到所述最大迭代次數，則將最后一次迭代過程中得到的全局最優位置信息作為水電站的最終運行策略；

在粒子群優化算法和細菌覓食算法結合下，所述粒子群優化算法中的參數設置：慣性因子ω取值在[0.8,1.2]之間；學習因子c₁＝c₂＝2；種群數量m＝50；種群代數最大值K_max＝100。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述適應度函數為：其中，N為水電站在總時期內發電量，T為總時期內劃分的時段數，A為綜合出力系數，Q為水電站發電流量，ΔH為水頭，所述適應度函數滿足的約束條件為水電站水位約束、出力約束、流量約束及水量平衡約束。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述隨機生成若干組時段末水位變化序列分別作為各粒子的初始位置向量，包括：

隨機生成m組時段末水位變化序列分別作為m個粒子的初始位置向量，其中，粒子的信息用D維向量表示，粒子i的個體極值為P_i，將P_i的坐標作為粒子的當前位置。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述更新各粒子的位置和速度得到下一代種群，包括：

由更新粒子的速度，由更新粒子的位置，其中，i＝(1,2,...,m)，d＝(1,2,...,D)，ω為慣性因子，c₁與c₂為學習因子，r₁與r₂為隨機數，為更新前粒子的速度，為更新后粒子的速度，表示局部最優粒子的位置，表示更新前粒子的位置，表示全局最優粒子的位置，表示更新后粒子的位置。

5.一種基于粒子群-細菌覓食的水電站調度系統，其特征在于，包括：

模型構建模塊，用于對于單一水電站，以水電站在調度期內總發電量最大為目標，以水電站運行過程中的限制條件為約束條件確定適應度函數；

初始化模塊，用于在滿足所述約束條件的情況下，隨機生成若干組時段末水位變化序列分別作為各粒子的初始位置向量，其中，一個粒子表示水電站的一種運行策略；

適應度值確定模塊，用于對于每個粒子，獲取各粒子的當前位置信息，并分別將各粒子的當前位置信息代入所述適應度函數得到各粒子的當前適應度值，并將適應度值最大時對應的粒子作為當代種群的全局最優粒子；

更新模塊，用于更新各粒子的位置和速度得到下一代種群，對于所述下一代種群中粒子的適應度值小于上一代種群中對應粒子的適應度值的目標粒子，對所述目標粒子進行細菌覓食趨化操作得到所述目標粒子的位置信息，然后將所述下一代種群內適應度值最大粒子的當前位置作為所述下一代種群的全局最優位置；

判斷執行模塊，用于在當前迭代次數沒有達到最大迭代次數時，返回執行所述適應度值確定模塊的操作，在當前迭代次數達到所述最大迭代次數時，將最后一次迭代過程中得到的全局最優位置信息作為水電站的最終運行策略；

在粒子群優化算法和細菌覓食算法結合下，所述粒子群優化算法中的參數設置：慣性因子ω＝0.8；學習因子c₁＝c₂＝2；種群數量m＝50；種群代數最大值K_max＝100。