文献类型：期刊文章

作　　者：王宇驰[1] 张著洪[1]

WANG Yuchi;ZHANG Zhuhong(Guizhou Provincial Characteristic Key Laboratory of System Optimization and Scientific Computation,College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室,贵阳550025

出　　处：《水力发电学报》

基　　金：国家自然科学基金(62063002);黔科合支撑([2023]251)。

年　　份：2024

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：81-96

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD2023_2024、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：融合梯级水电站短期调度中电网调峰与发电量相互制约的因素,探讨水电调度模型的设计及求解的改进型蝗虫视觉进化神经网络。调度模型设计中,依据水量平衡方程,在充分考虑机组出力限制、不规则震动区等与水头相关的复杂约束及尾水顶托影响下,构建以调峰效果与发电效益为性能指标的厂网协调短期调度模型。神经网络设计中,在已有蝗虫视觉神经网络基础上引入视觉残留机制、半波整流机制,以及在兴奋层引入局部均值滤波,获得能输出全局和局部学习率的改进型蝗虫视觉神经网络,进而借助混沌映射及山瞪羚优化算法设计状态更新策略,随后顺次连接此视觉神经网络及更新策略,获得能自适应调节参数的改进型蝗虫视觉进化神经网络。比较性的数值实验显示,该神经网络求解13个基准事例中7~13个事例及应用于贵州北盘江梯级电站的3种场景中至少2种场景下具有显著优势。

关 键 词：梯级水电 厂网协调  蝗虫视觉进化神经网络  山瞪羚优化  以水定电  

分 类 号：TV74]