李彬,李平夫

• 1:扬州大学信息工程学院
• 2:徐州水利局 江苏扬州225009
• 3:江苏徐州221005

摘要(Abstract)：

泵站优化调度中常规的遗传算法是以每台机组各时段的运行状态作为优化变量,其变量数多,难以收敛。针对泵站中一次性开机的约束条件,提出了以运行起始时刻和运行结束时刻作为优化变量的优化模型,该模型变量少且自然满足一次性引水约束条件,简化了约束处理。针对泵站同型号机组在优化过程中出现的振荡,提出了采用实数编码的带优先级的处理方法,并采用多点交叉、变异处理,提高了收敛速度。

关键词(KeyWords)： 泵站;优化调度;遗传算法;编码

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 李彬,李平夫

参考文献(References)：

• [1]杨鹏,纪晓华,史旺旺.基于遗传算法的优化调度[J].扬州大学学报,2001,(1):72-74.
• [2]杨西侠,廖莉,林家恒.基于遗传算法的供水泵站优化控制研究[J].应用基础与工程科学学报,1999,(6):209-214.
• [3]王毅,曹树良.遗传算法在并联水泵系统运行优化中的应用[J].流体机械,2003,(10):22-25.
• [4]侯岱云,孙韶光.基于遗传算法的供水泵站优化调度[J].山东大学学报,2003,(1):25-28.