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第12卷第6期2014年12月Vol.12No.6Dec.2014南
第12卷第6期2014年12月
Vol.12No.6Dec.2014
South-to-NorthWaterTransfersandWaterScienceTechnology
DOI:10.13476/ki.nsbdqk.2014.06.041
水电站水库优化调度混沌粒子群算法
国海涛1,刘性泉2,岳峻3,赵含雨2
(1.山东商业职业技术学院信息技术学院，济南250103;2.山东黄河河务局东平湖管理局，
山东泰安271000;3.鲁东大学信息科学与工程学院，山东烟台264025)
摘要：针对粒子群算法易陷入局部最优问题，从数学角度分析了粒子群算法易陷入局部最优的理论原因，提出一种自适应混沌变异粒子群算法，对陷入局部最优的粒子产生变异，增加算法的遍历性、种群的多样性，以跳出局部最优解，用来解决水库优化调度问题。与现有算法相比，自适应混沌变异粒子群算法计算快，稳定性强，既避免了粒子群算法陷入局部最优，同时在一定程度上又保证了收敛性。
关键词：水库优化调度；粒子群优化；混沌；变异；自适应；局部最优；收敛性
中图分类号：TV697文献标志码：A文章编号：1672-1683(2014)06-0181-03
Chaoticparticleswarmoptimizationalgorithmforoptimaloperationofhydropowerstation
GUOHai-tao1,LIUXing-quan2,YUEJun3,ZHAOHan-yu2
(1.InformationTechnologyCollege,ShandongInstituteofCommerceAndTechnology,Jinan250103,China;
2.DongpinghuLakeBureau,YRSB,Taian271000,China;
3.CollegeofInformationScienceandEngineering,LuDongUniversity,Yantai264025,China)
Abstract:Theparticleswarmoptimization(PSO)algorithmcaneasilyfallintothelocaloptimization.Inthispaper,thetheoreticreasonsoflocaloptimizationwereanalyzedfromthemathematicalperspective,andanewself-adaptivechaoticmutationPSOal-gorithmwasproposedandappliedtoahydropowerstation.Theresultsshowedthatthenewalgorithmcanmutatetheparticleswhichfallintothelocaloptimization,increasethealgorithmergodicityandswarmdiversity,andfindtheglobaloptimizationso-lution,whichisusefulfortheoptimaloperationofreservoir.Comparedwiththecurrentalgorithms,theself-adaptivechaoticmutationPSOalgorithmhasfastcomputationandstrongstability,avoidsthelocaloptimization,andensurestheconvergence.Keywords:optimaloperationofreservoir;particleswarmalgorithm;chaos;mutation;adaptive;localoptimal;convergence
水库优化调度是一类动态最优控制问题。传统的解决方法主要基于数学规划技术，如线性规划、动态规划等[1。随着生物智能仿真算法的兴起，有学者用遗传算法[26]、模拟退火算法[7]解决此问题。实验表明，现有算法存在“维数灾难”、收敛速度慢等问题。
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