基于混合神经网络与遗传算法的水电厂经济调度研究

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.

关键词：水电厂、遗传算法、神经网络、经济调度、多约束条件

所属期刊栏目：34

分类号：TV737(水能利用、水电站工程)

资助基金：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

在线出版日期：2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：46-49