构建水火电力系统短期优化调度模型,提出求解思路.从梯级水电站发电量和耗水量、火电机组污染物排放量和发电总成本四方面建立模型;运用满意度函数和欧式距离函数进行归一化处理,结合惩罚函数和双适应度法处理约束条件.将多目标、带约束的复杂优化问题转化为了单目标、无约束的简单优化问题,大大简化了求解过程,提高了算法的收敛速度和精度.充分体现了节能和经济双赢的理念,为水火电力系统短期优化调度提供了新思路.
为解决水火电力系统短期发电优化调度中存在的问题,提出基于MPI平台的并行小种群差分进化算法。该算法将进化种群分为若干个小种群(单个种群规模为3~10个),每个进化种群由不同的CPU进程独立执行差分进化算法,并在种群间引入集合、分散操作以协调各小种群的寻优过程；为降低小种群初始化和进化过程中多样性的损失,引入正交化初始化方法和种群重构技术；最后以典型案例验证了算法的有效性。结果表明,该方法在求解精度、收敛速度和求解耗时上均较有竞争力。
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