《表2 某工况下优化结果比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进狼群算法的水电站厂内优化运行研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从文献[12]可知，狼群算法在计算高维、多峰的优化问题时，有较好的优化效果。为体现该方面优势，在龙潭水电站的基础上，假设某水电站有18台机组，其中1～6号机组的水力性能与1号机组相同，7～12号与2号机组相同，最后6台与3号机组相同。由于机组变多，对于适应度函数中部分参数做如下调整:a取105，振动罚函数η2维持不变取2，负荷平衡罚函数η1取1 000。选取上游水位为1 629.8m，要求负荷108MW时进行计算，计算结果见表2。图4为某工况3种算法迭代过程。由表2、图4可看出:（1）GA、WPA、AWPA-DE分别迭代到19、16、14次时，计算结果趋向稳定。AWPA-DE在3种算法中收敛速度最快，且收敛精度最高。在收敛过程中，WPA、GA均出现了不同程度的停滞情况，说明算法出现陷入局部最优解的情况，虽然后期能摆脱，但一定程度上影响了计算效率。AWPA-DE也存在计算时陷入局部最优的情况，但它依靠差分进化算法摆脱了局部最优而趋向全局最优。（2）GA的耗时增加，而AWPA-DE算法计算耗时较之前并无大幅增加。GA属于全局随机搜索，搜索效率不高，由于计算维度的增加，致使搜索空间变大，从而使计算耗时增加，且GA后期易陷入局部最优，导致GA耗时最长，精度最低。AWPA-DE由于其独特的竞争机制使搜索效率较GA高，后期的差分进化使算法能更快搜寻到最优位置，从而使迭代次数减少，加快算法达到收敛精度。