《表7 HCKHA优化系统2获得的水电站排水量和水电站发电量》

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《基于混合混沌磷虾算法的短期水火电调度研究》

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图14是HCKHA、CKHA和KHA算法的迭代曲线，可以看出KHA的实际寻优能力较差，但HCKHA依然表现出更强的寻优能力。图15是梯级水库在各个时刻的库容值，反映了水库库容的变化趋势。从图1 6可以看出，KHA算法在求解STHS问题时表现得极其不稳定，且获得的燃烧费用值较大，陷于局部最优的次数较多；由于CKHA中引入了混沌策略，因而在一定程度上避免了算法陷于局部最优，但获得的解仍然有较大的波动；而HCKHA算法每次获得的系统燃烧费用值相对稳定且解的质量更高。图17是4个水电站和10个火电站在整个调度周期的发电量统计图，由于火电站数量远远多于水电站数量，可以明显看出火电站占据着主要发电的位置。在火电站发电中，火电站1和2承担着主要发电任务；在水电站发电中，水电站4承担着主要发电任务，便于后期对这些电站重点维护。表7给出了HCKHA算法获得的水电站在各个时刻的排水量和发电量，表8给出了10个火电站在各个时刻的发电量和系统的负载值。从表9可以看出，HCKHA获得的燃烧费用值为161 664.565 3，优于CKHA和KHA获得的燃烧费用值161 785.094 6和161 948.781 8，同时也优于RCCRO和ORCCRO等文献结果。表10是对表9中不同算法进行Friedman检验，按最小值、平均值和最大值对算法进行评秩。评秩方法是将结果最差的算法评秩为1并依次递增，显著水平设置为5%。