梯级水电站发电优化调度研究
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- 2021-03-23
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针对传统优化算法在求解高维、复杂梯级水电站发电调度时易出现“维数灾”，或陷入局部最优解的缺陷，本文提出了免疫蛙跳算法（ISFLA）。该算法将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中，对混合之后的蛙群构造子群体执行免疫克隆选择操作，同时使用改进的最差解更新方式提高其局部搜索能力。应用实践表明，通过将ISFLA与标准混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步优化方法对比，ISFLA在求解梯级水电站发电优化问题时具有明显的优越性。
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