梯级水电站群优化调度逐阶段反向学习降维优化方法

    公开(公告)号:CN112766564B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202110054612.9

    申请日:2021-01-15

    Abstract: 本发明涉及水资源高效利用与水电优化调度技术领域,公开了一种梯级水电站群优化调度逐阶段反向学习降维优化方法,首先计算得到各水电站的初始调度状态过程和离散步长;然后对于计算的各个阶段,逐阶段在初始状态组合的上下两侧,随机生成上侧、下侧的离散状态数目并加以组合形成廊道,以廊道上下边界为基础,计算初始状态的反向状态组合进行迭代寻优,以获得改进的调度过程;重复上述过程直至所有阶段计算完毕;最后收缩离散步长,反复迭代直至收敛,从而逼近全局最优解,输出最优调度过程。本发明梯级水电站群优化调度逐阶段反向学习降维优化方法,有效降低计算复杂度,大幅提升计算效率,适用于大规模梯级水电站群优化调度。

    梯级水库群优化调度并行变参数模拟退火优化方法

    公开(公告)号:CN119005581A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411019942.4

    申请日:2024-07-29

    Abstract: 本发明涉及梯级水库群优化调度技术领域,公开了一种梯级水库群优化调度并行变参数模拟退火优化方法,包括如下步骤:确定初始计算条件,包括梯级水库群优化调度的目标函数和约束条件;设置计算参数;采用常规动态规划方法或者人工经验决策,生成满足各约束条件的各水库的初始轨迹;开始迭代计算,采用模拟退火方法进行多核并行计算搜索,并在各线程选取不同退火控制参数,以进行不同形式的退火搜索,反复迭代寻优,以逐次逼近全局最优解,输出最终的最优轨迹。本发明梯级水库群优化调度并行变参数模拟退火优化方法,有效解决DDDP在大规模水电系统优化调度求解时存在的搜索能力不足、计算速率不高的问题。

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