【优化调度】基于matlab粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题【含Matlab源码 767期】

2024-04-11 07:32
文章标签 算法 matlab 源码 问题 优化 调度 求解 粒子 水电站 梯级 767

本文主要是介绍【优化调度】基于matlab粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题【含Matlab源码 767期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理（进阶版）
路径规划（Matlab）
神经网络预测与分类（Matlab）
优化求解（Matlab）
语音处理（Matlab）
信号处理（Matlab）
车间调度（Matlab）

⛄一、粒子群算法简介

1 粒子群算法的概念
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

2 粒子群算法分析
2.1基本思想
粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程：
在这里插入图片描述
2 更新规则
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。
在这里插入图片描述
公式(1)的第一部分称为【记忆项】，表示上次速度大小和方向的影响；公式(1)的第二部分称为【自身认知项】，是从当前点指向粒子自身最好点的一个矢量，表示粒子的动作来源于自己经验的部分；公式(1)的第三部分称为【群体认知项】，是一个从当前点指向种群最好点的矢量，反映了粒子间的协同合作和知识共享。粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。以上面两个公式为基础，形成了PSO的标准形式。
在这里插入图片描述
公式(2)和 公式(3)被视为标准PSO算法。
3 PSO算法的流程和伪代码
在这里插入图片描述

⛄二、部分源代码

%------主函数源程序－周调度（main.m）
%------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）-----------
%------名称：基本粒子群优化算法（PSO）
%------作用：求解优化问题(周调度)
%------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法

%------初始格式化--------------------------------------------------
tic
clear all;
clc;
format short;
%% ------给定水电站初始化条件----------------------------------------------
%------------水电站1---------------------------------------
Vmax1=901510^4; %水库容量上限(m3)
Vmin1=700010^4; %水库容量下限(m3)
H1=640; %水库容量初始值水位(m)
V1=(2.0554H12-2413.5002*H1+709934.65)*104 ; %水库库容与水位的关系
h1=91; %初始水库水头(m)
qr(:,1:7)=[20.4 25.2 22.1 19.3 16.4 23.3 28.6 ]; %水库来水流量(m3/s)
qmax1=44; %水库引用流量上限(m3/s)
qmin1=0; %水库引用流量下限(m3/s)
A1=9.810^3; %水库出力系数
k1=0.65; %发电效率
t=8.6410^4; %水库发电引用流量时间段(s)
%-----------水电站2--------------------------------------
Vmax2=208010^4; %水库容量上限(m3)
Vmin2=153010^4; %水库容量下限(m3)
H2=540; %水库容量初始值水位(m)
V2=(2.6408H22-2763.6392*H2+724014.90)*104; %水库库容与水位的关系
h2=57; %初始水库水头(m)
qr(:,8:14)=[22.4 18.3 26.4 25.2 17.6 24.6 27.2]; %水库来水流量(m3/s)
qmax2=32; %水库引用流量上限(m3/s)
qmin2=0; %水库引用流量下限(m3/s)
A2=9.8*10^3; %水库出力系数
k2=0.6; %发电效率
%% 给定粒子群计算初始化条件
T=7; %周期
c1=2; %学习因子1
c2=2; %学习因子2
w1=0.9; %惯性权重
w2=0.4;
MaxIter=100; %最大迭代次数
Iter=0;
vmax=2; %最大运动速度
vmin=0; %最小运动速度
N=20; %初始化群体个体数目
%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

q=zeros(N,2T); %位置随机初始化位置
v=rand(N,2T); %速度随机初始化速度

%------适应度函数源程序（fitness.m）----------------------------

Fx1=sum((k1A1q(:,1:7).h1t/(3.610^10))‘)’; %水库1总发电量（万kWh）
Fx2=sum((k2A2q(:,8:14).h2t/(3.610^10))‘)’; %水库2总发电量（万kWh）
Fx=Fx1+Fx2; %水库总发电量（万kWh）

%------设置当前粒子的最好位置----------------------------------

Pbest=q;
FPbest=Fx;
%------找到初始粒子的最好粒子------------------------------------
[Fgbest,r]=max(Fx);
E=Fgbest;%记录当前全局最优值
Best=q(r,:);%用于保存最优粒子位置

%% ------------------------------循环-----------------------------

while(Iter<=MaxIter)
Iter=Iter+1;

%------------------------------更新惯性权重和速度----------------------

w=((w1-w2)(MaxIter-Iter)/MaxIter)+w2;% 典型的线性递减策略
% 线性微分递减策略
% 先增后减策略
% 非线性惯性权重策略
R1=rand(N,2T);
R2=rand(N,2*T);

%-------------------------粒子速度更新----------------------------

B=repmat(q(r,:),N,1);
v=wv+c1R1.(Pbest-q)+c2R2.*(B-q);

%-------------------------粒子速度约束----------------------------

changev=v>vmax;
v(find(changev))=vmax;
changev=v<vmin;
v(find(changev))=vmin;

%-------------------------粒子流量更新----------------------------

q=q+1.0*v;

%-------------------------各时段引用流量约束----------------------------
for i=1:7
q1=q(:,i);
changeq1=q1>qmax1;
q1(find(changeq1))=qmax1;
changeq1=q1<qmin1;
q1(find(changeq1))=qmin1;
q(:,i)=q1;
end
for i=8:14
q2=q(:,i);
changeq2=q2>qmax1;
q2(find(changeq2))=qmax1;
changeq2=q2<qmin1;
q2(find(changeq2))=qmin1;
q(:,i)=q2;
end

%-------------------------各时段库容大小(m3)----------------------------
qr1=qr(:,1:7);
qr2=qr(:,8:14);
Qr1=repmat(qr1,N,1); %----各时段来水大小
Vs1=repmat(0,N,T+1); %----各时段初始库容大小
Vj1=repmat(0,N,T); %----各时段库容大小(首末平均值)
quit1=repmat(0,N,T); %----各时段弃水大小

Qr2=repmat(qr2,N,1); %----各时段来水大小
Vs2=repmat(0,N,T+1); %----各时段初始库容大小
Vj2=repmat(0,N,T); %----各时段库容大小(首末平均值)
quit2=repmat(0,N,T); %----各时段弃水大小

%-------------------------各时段水头大小----------------------------------

for i=1:N
Vs1(i,1)=V1;
Vs2(i,1)=V2;
end

for i=1:N
for j=2:(T+1)
q1=q(:,1:7);
Vs1(i,j)=Vs1(i,(j-1))+(Qr1(i,(j-1))-q1(i,(j-1)))*t;

if Vs1(i,j)>=Vmax1quit1(i,j-1)= Vs1(i,j)-Vmax1;Vs1(i,j)=Vmax1;
end
if Vs1(i,j)<=Vmin1

q1(i,j-1)=(Vs1(i,j)-Vmin1+Qr1(i,j-1)*t)/(t);
Vs1(i,j)=Vmin1;
end
end
end

  for i=1:N for j=2:(T+1)q2=q(:,8:14);
Vs2(i,j)=Vs2(i,(j-1))+(Qr2(i,(j-1))-q2(i,(j-1)))*t+quit1(i,(j-1))+q1(i,j-1)*t;
if Vs2(i,j)>=Vmax2quit2(i,j-1)= Vs2(i,j)-Vmax2;Vs2(i,j)=Vmax2; 
endif Vs2(i,j)<=Vmin2

q2(i,j-1)=(Vs2(i,j)-Vmin2+Qr2(i,j-1)*t)/(t);
Vs2(i,j)=Vmin2;
end
end
end

for i=1:N
for j=1:T
Vj1(i,j)=(Vs1(i,j)+Vs1(i,j+1))/2;
Vj2(i,j)=(Vs2(i,j)+Vs2(i,j+1))/2;
end
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【优化调度】基于matlab粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题【含Matlab源码 767期】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/893444。

相关文章

怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

《怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题》：本文主要介绍怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、GC 日志基础配置1. 启用详细 GC 日志2. 不同收集器的日志格式二、关键指标与分析维度1.
阅读更多...
Java 线程安全与 volatile与单例模式问题及解决方案

Java 线程安全与 volatile与单例模式问题及解决方案

《Java线程安全与volatile与单例模式问题及解决方案》文章主要讲解线程安全问题的五个成因（调度随机、变量修改、非原子操作、内存可见性、指令重排序）及解决方案,强调使用volatile关键字... 目录什么是线程安全线程安全问题的产生与解决方案线程的调度是随机的多个线程对同一个变量进行修改线程的修改操
阅读更多...
Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.
阅读更多...
Redis出现中文乱码的问题及解决

Redis出现中文乱码的问题及解决

《Redis出现中文乱码的问题及解决》：本文主要介绍Redis出现中文乱码的问题及解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1. 问题的产生2China编程. 问题的解决redihttp://www.chinasem.cns数据进制问题的解决中文乱码问题解决总结
阅读更多...
MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查
阅读更多...
全面解析MySQL索引长度限制问题与解决方案

全面解析MySQL索引长度限制问题与解决方案

《全面解析MySQL索引长度限制问题与解决方案》MySQL对索引长度设限是为了保持高效的数据检索性能,这个限制不是MySQL的缺陷,而是数据库设计中的权衡结果,下面我们就来看看如何解决这一问题吧... 目录引言：为什么会有索引键长度问题？一、问题根源深度解析mysql索引长度限制原理实际场景示例二、五大解决
阅读更多...
Springboot如何正确使用AOP问题

Springboot如何正确使用AOP问题

《Springboot如何正确使用AOP问题》：本文主要介绍Springboot如何正确使用AOP问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录​一、AOP概念二、切点表达式​execution表达式案例三、AOP通知四、springboot中使用AOP导出
阅读更多...
Python中Tensorflow无法调用GPU问题的解决方法

Python中Tensorflow无法调用GPU问题的解决方法

《Python中Tensorflow无法调用GPU问题的解决方法》文章详解如何解决TensorFlow在Windows无法识别GPU的问题,需降级至2.10版本,安装匹配CUDA11.2和cuDNN... 当用以下代码查看GPU数量时，gpuspython返回的是一个空列表，说明tensorflow没有找到
阅读更多...
解决未解析的依赖项:‘net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4‘问题

解决未解析的依赖项:‘net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4‘问题

《解决未解析的依赖项:‘net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4‘问题》：本文主要介绍解决未解析的依赖项:‘net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4... 目录未解析的依赖项:‘net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4‘打开pom.XM
阅读更多...
IDEA Maven提示:未解析的依赖项的问题及解决

IDEA Maven提示:未解析的依赖项的问题及解决

《IDEAMaven提示:未解析的依赖项的问题及解决》：本文主要介绍IDEAMaven提示:未解析的依赖项的问题及解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝... 目录IDEA Maven提示:未解析的依编程赖项例如总结IDEA Maven提示:未解析的依赖项例如
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2