梯級泵站優(yōu)化調(diào)度問題的免疫算法研究.pdf

1、“山西之長在于煤，山西之短在于水”。隨著我國國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，能源在經(jīng)濟發(fā)展中的地位日益重要。山西省作為我國重要的能源和重化工基地，煤炭資源豐富，但水資源奇缺，二者的相互矛盾嚴重制約著山西經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高。為了解決水資源在時空分布上不均勻，給山西經(jīng)濟發(fā)展帶來的影響，萬家寨引黃入晉工程應運而生。
　　 萬家寨引黃入晉工程是一項大型的跨流域梯級調(diào)水工程，工程中的梯級泵站具有揚程高，能耗大的特點，對其進行優(yōu)化調(diào)度，可以

2、實現(xiàn)節(jié)約能耗，達到提高工程社會經(jīng)濟效益的目的。免疫算法是模仿生物免疫系統(tǒng)的一種新型智能優(yōu)化方法，具有并行性、學習與記憶、適應性、魯棒性等特點，廣泛應用于求解最優(yōu)化問題領域。用免疫算法來指導梯級泵站的優(yōu)化運行，可以克服經(jīng)典優(yōu)化算法要求的目標函數(shù)可求導以及約束條件連續(xù)等應用限制，直接對目標函數(shù)從多個初始點開始尋優(yōu)，有較大的把握獲得全局最優(yōu)解。并且也可以克服遺傳算法在求解過程中容易陷入局部最優(yōu)解的缺點。
　　 本文提出了采用免疫算法解

3、決梯級泵站優(yōu)化調(diào)度問題的算法框架。采用大系統(tǒng)分解-協(xié)調(diào)法分析梯級泵站優(yōu)化調(diào)度問題，建立分層數(shù)學模型，提出兩層克隆選擇算法對問題模型求解。算法中采用多種方式實現(xiàn)選擇、變異操作，針對考慮峰谷分時電價對調(diào)度問題的影響，提出根據(jù)時段優(yōu)先級來進行變異的變異操作，同時為了保證調(diào)度的目標流量，提出抗體基因整體流量逼近變異，保證了變異的有效性，維持了抗體群的多樣性。該算法以萬家寨引黃工程作為仿真實驗背景，與動態(tài)規(guī)劃法、遺傳算法進行模擬實驗對比。實驗結(jié)果