遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程。     

复杂长距离输水系统仿真优化研究

将自优化模拟模型应用于长距离输水系统优化调度研究中，以数字仿真模型为基础，增加在线控制优化环节，根据仿真模型的输出反馈不断优化系统输入，实现系统仿真过程的自适应优化。并以MATLAB软件作为系统仿真平台，成功地实现了实例工程的仿真优化过程，为复杂长距离输水系统优化调度研究开辟了一条新途径。     

水电站装机容量的重新思考

通过分析我国电力系统负荷变化、水电的特点及水电在电力系统中承担调峰任务的巨大优势,以华东电网的现状为例,重点分析了我 国水电站装机容量确定原则与我国电力系统调峰需求的矛盾,提出了电力系统成本最优的水电站装机容量选择原则,通过峰谷不平衡电价等反 映不同时期电量价值的不同,最后,通过实例研究该原则对水电站装机容量确定的影响,对我国大型水电站装机容量的确定提出新的思考。