梯级水库优化调度模型的蚁群系统(acs)算法求解研究

【目的】对梯级水库调度模型的动态、高维、非线性、复杂优化问题进行求解。【方法】在传统蚂蚁系统的基础上，将蚁群系统中的蚁密、蚁量系统的局部更新和蚁周系统的全局更新有机结合，提出了一种求解梯级水库优化调度模型的改进蚁群算法，即蚁群系统(acs)算法，采用acs算法对乌江梯级水库进行了优化调度实例研究。【结果】acs算法兼顾了计算的时间和精度，优化得乌江梯级发电量为96.538亿kw·h，相比利用动态搜索算法求解的乌江梯级发电量95.882亿kw·h略大，但均接近于乌江梯级设计多年平均发电量100.21亿kw·h。【结论】采用acs算法可快速求解乌江梯级水库优化调度模型，并可得到满意的结果，说明该优化算法是合理、可行的。