%0 Journal Article
%A 陈佳雯
%A 祝欣
%A 汤正阳
%A 沈柯言
%A 陈晓淋
%A 覃晖
%T 基于RLDE算法的梯级水库发电优化调度方法
%D 2025
%R 10.11988/ckyyb.20240431
%J raybet体育在线
院报
%P 210-218
%V 42
%N 6
%X <p id="p00005">梯级水库群联合运用可以充分发挥流域综合利用价值,但同时梯级水库群优化调度是不易求解复杂的系统性问题,差分进化(DE)算法是一种基于群体差异的启发式并行搜索方法,具有非常优秀的寻优能力,常被应用于水库优化调度模型的求解,但传统DE算法的参数设定及进化策略常由经验确定易出现早熟收敛或搜索停滞等现象。针对DE算法常见问题,提出了耦合强化学习与差分进化的智能算法(RLDE),该算法采用混沌映射提高初始解质量,并通过<i>Q</i>-learning算法实现自适应参数调整从而增加个体多样性,避免早熟收敛问题,同时由于<i>Q</i>-learning算法不断与环境交互反馈的机制,很大程度上降低了搜索停滞的风险。金沙江下游流域实践结果表明:RLDE算法相较于DE算法及自适应遗传算法(AGA)具有优秀的全局寻优能力及鲁棒性,能够有效求解梯级水库群发电优化调度模型,具有一定的工程实际应用价值。</p>
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20240431