（四川华电泸定水电有限公司 四川成都 610000）
摘要：随着我国社会经济的不断发展，对水资源利用率要求的提升，也引起了我们对水电站发电的重视。水电站是将水能转化为电能的综合设施，其发电优化调度的科学合理能够有效减小系统的运转费用，提高能量的转化率，而在此方面采用差分进化算法不但能够对水电站发电优化调度中存在的问题进行解决，还能够提供全局和高效的搜索，以保证水电站发电优化调度能够实现最优化。但在应用差分进化算法过程中也有相应的不足，需要对其进行改进，本文就针对其综合改进措施进行了分析和探讨。
关键词：水电站发电；优化调度；综合改进；差分进化算法
一、差分进化算法的概述及原理流程分析
所谓的差分进化算法指的就是能够进行高效全局优化的一种算法，又简称DE算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，也就是代表群体中单一个体所相对的一个解向量。差分进化算法的进化流程则与遗传算法非常类似，主要包含杂交、选择和变异等，虽然构成类似但操作意义却有所不同。
1.差分进化算法的基本原理：
差分进化算法是通过采用浮点矢量进行编码生成种群个体，在利用DE算法来寻找最优时，一方面，要先做得就是对父代个体间的两个个体作向量差分工作，使之形成差分矢量；其次，选择另外一个个体与差分矢量求和生成实验个体，另一方面，要将父代个体与有关的实验个体实施交叉操作，使之能够产生新的子代个体，最后在父代个体和子代个体之间进行选择操作，把与要求向负荷的个体进行保存，并引入到下一代群体当中。其具体进化流程如下：
首先要对DE算法的控制参数和适应度函数进行确定，差分进化算法控制参数包括：缩放因子F、杂交概率CR与种群大小NP，随机产生初始种群。其次，要采取评价措施来评测初始种群，也就是计算初始种群中每个个体的适应度值。然后对其条件或进化数进行判断，查看其是否达到终止条件或进化代数达到最大。如果已经达到，应立即结束进化，将得到最佳个体作为最优解输出；如果未达到，应继续。再然后要进行交叉和变异操作，以便得到中间种群，得到中间种群。并在原先种群与中间种群中挑选出最优个体，将其衍生为新一代种群，最后得出进化代数g=g+1，在不断循环判断后流程。下图表示的使DE算法的参数和含义。
三、改进差分进化算法设计的具体措施分析
1.将均匀设计方法与差分进化算法相结合
若直接采用均匀设计算法来生成初始种群的个体分布情况，会直接影响到算法的全局收敛性能。尽管水电站在长期调度方面具有相应的规律性，但针对某一具体水电站而言，在廊道边界的确定方面相对困难，而且需要花费相当的工作量。所以，本文可以在最大浪岛中形成均匀分布的初始种群，以保障在初始种群中尽可能包含全局最优解。但若单独采用差分进化算法通常不能达到“全域均匀分布”的要求，因而初始种群的代表性不足，使后期求解受影响。因此，本文要在均匀设计的基础上来与DE算法相结合，以便提高初始种群的全域均匀分布性，保证初始种群的质量。
1）需做得就是选取均匀设计表的构造与方案。 Jn(qs)中，均匀设计表用J表示，n 表示试验次数，q 表示试验中每个因素的水平数，s代表表的列数。为便捷实际设计，常常取n = q，以此可以用Jn(ns)代表均匀设计表，有n 行s 列即n ×s 的矩阵。依据上述所包含的因素数量，可以选取合适的列组成新的表，以便为方案设计提供依据，本文中记为“方案表”Pn(ns)，记表中的元素用Pk，t表示。
2）在PK中，t代表为初始种群编码的变换。种群规模Np 对应于试验次数n，个体向量的维数D对应于因素个数s，其初始种群的元素编码用公式表示为：
四、总结
对于差分进化算法来说可以说是一种较为新型的智能化算法，有着全局并行和直接搜索的特点，被应用在多个领域当中，要比其它智能算法更具优越性。但是其在求解水电站发电优化调度问题时，在进化的后期部分其在寻找优秀个体时效率会相对较低，且容易陷入局部最优解。所以还需要对其不断完善与改进，加强其研究深度，本文在改进后在借鉴经典优化算法中的梯度寻优思想，构建了有启用条件的“梯度加速附加算子”，不但实现了对最优个体梯度信息的最优化，还加强了算法局部搜索能力，而且也避免了因附加算子过多而致使耗时增加。
参考文献
[1]吕志朋.混沌差分进化算法在水库优化调度中的应用研究[J].广东水利水电,2017,(03):6-8+44.
[2]郑慧涛.水电站群发电优化调度的并行求解方法研究与应用[D].导师：梅亚东.武汉大学,2013.
[3]张景瑞.梯级水电站和水火电站群优化调度的PSO算法[D].导师：岳超源.华中科技大学,2012.
[4]王亮.差分进化算法在梯级水电站短期优化调度中的应用[D].导师：袁晓辉.华中科技大学,2011.
作者简介
王清尧（1987一）男，汉族，机械设计制造及其自动化本科，助理工程师，主要从事水电站设备运行维护工作。
论文作者:王清尧
论文发表刊物:《电力设备》2018年第5期
论文发表时间:2018/6/19
标签：算法论文; 种群论文; 个体论文; 差分论文; 水电站论文; 均匀论文; 最优论文; 《电力设备》2018年第5期论文;