摘要
本申请属于水库调度技术领域,具体公开了一种基于神经增强差分进化算法的水库群优化调度方法,包括:建立以调度期水库群的总发电量最大为目标函数的水库群优化调度模型,并确定水库群优化调度模型的决策变量为各时段水位,确定所述决策变量所遵循的约束条件;确定种群大小和最大迭代次数,采用目标策略进行种群初始化,得到初始种群;利用神经增强差分进化算法对初始种群进行迭代演化,生成新一代种群,并引入演化路径更新机制避免局部最优,评估新一代种群的适应度并更新最优解,直至达到所述最大迭代次数输出结果,得到优化调度结果。通过本申请能够提升个体多样性和收敛精度。
技术关键词
进化算法
变异策略
策略选择器
优化调度模型
分布特征
水库调度技术
拉丁超立方采样
决策
变量
优化调度系统
强化学习框架
发电量
神经网络参数
神经网络结构
机制
梯度下降法
动态
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状态诊断
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分析方法
分布式策略
强化学习算法
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混合进化算法
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