基于混合神经网络与遗传算法的水电厂经济调度研究
- 出版年：2008
- 作者：孟安波；刘永前
- 单位1：广东工业大学
- 出生年：1971
- 学历：博士
- 语种：中文
- 作者关键词：水电厂；遗传算法；神经网络；经济调度；多约束条件
- 起始页：46
- 总页数：4
- 经费资助：教育部留学回国人员启动基金资助项目（2006-331）；国家863计划资助项目（2007AA05Z428）
- 刊名：水力发电
- 是否内版：否
- 刊频：月刊
- 创刊时间：1954
- 主管单位：国家电力公司
- 主办单位：中国水电工程顾问集团公司
- 主编：马连城
- 地址：北京德外六铺坑北小街2号
- 邮编：100011
- 电子信箱：waterpower1954@sohu.com
- 卷：34
- 期：05
- 期刊索取号：P472.06144-2
- 核心期刊：中文核心期刊；全国优秀科技期刊；中国科技核心期刊；中国期刊方阵双百期刊；电力工业部优秀科技期刊；北京全优科技期刊
摘要
随着电力市场的改革，水电厂经济调度的地位将日益突出。在考虑振动、出力限制、开停机等多种约束条件的情况下，提出并设计了一种基于混合神经网络和遗传算法的水电厂经济调度系统。为反映机组复杂的非线性工作特性，建立了基于人工神经网络方法的耗水量模型，在此基础上采用改进的遗传算法对机组进行了优化组合。结果表明：数字仿真及其现场应用都取得了满意的结果。