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Multi-Timescale Nested Hydropower Station Optimization Scheduling Based on the Migrating Particle Whale Optimization Algorithm
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AI
DOI：10.3390/en18071780.png)
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摘要
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探索高效且稳定的梯级水电站优化调度模型求解方法是提升水库发电效率及实现水资源可持续利用的关键。然而，现有研究主要集中于单时间尺度调度模型，未能充分利用多时间尺度径流信息。此外，常用求解算法常面临早熟收敛、易陷入局部最优及维度问题等挑战。为解决上述局限，本文提出了一种迁移粒子鲸鱼优化算法（MPWOA），该算法通过混沌映射初始化种群，在螺旋捕食阶段引入粒子群机制以增强局部开发能力，并整合黑翅鸢迁徙机制以提升随机搜索性能。在经典测试函数及江坪河梯级多时间尺度嵌套优化调度模型上的验证表明，MPWOA展现出更快的收敛速度和更强的优化能力，显著提高了发电量。基于该算法的多时间尺度嵌套调度方案有效利用了径流信息，为梯级水电站调度提供了一种实用且高效的解决方案。
Keyword:
optimal scheduling of hydropower plants
generation maximization criterion
multiple timescale nesting
whale optimization algorithm
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
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